0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

Yann LeCun:如果把深度学习从Facebook去掉,Facebook就是尘埃

DPVg_AI_era 来源:lq 2018-12-12 09:36 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

Yann LeCun说,Facebook现在完全以AI中心,如果把深度学习从Facebook去掉,Facebook就是尘埃。

如果没有人工智能,Facebook今天不会剩下多少遗留后世的东西。

这是五年前创立Facebook人工智能研究实验室的Yann LeCun所说。

“如果你把深度学习从Facebook去掉,Facebook就是尘埃。”LeCun说,“Facebook现在完全以AI为中心”,这种技术已经应用在新闻信息流中。

当LeCun建立实验室时,Facebook已经开始涉足深度学习——这是他自20世纪80年代以来一直致力的一种机器学习。早在2013年,Facebook就知道AI将成为其未来的关键部分,与其他一些科技公司一样,Facebook专注于深度学习,将其专门用于分类照片和进行人脸识别。

虽然看起来很有希望,但当时并不清楚AI会有多大用处。但多年以后,在从用户和日益强大的计算机收集的大量数据的帮助下,AI迅速得到改善。Facebook和其他公司,比如谷歌、微软和亚马逊,正在将AI用于许多不同的事情,例如在照片中标记人物并让虚拟助手告知天气。

LeCun表示,如果没有深度学习,Facebook尤其无法运作。他说,现在AI应用“绝对无处不在”。

这不仅适用于用户可以看到的内容,也适用于他们可能看不到的内容。深度学习也有助于Facebook的内容过滤,并有助于从社交网络中删除仇恨言论等内容。

但Facebook的AI工作也受到了批评。例如,公司正在通过人工智能,以帮助提醒人类版主出现在平台上的仇恨言论,但很多这种仇恨帖子都能够钻系统的漏洞。虽然深度学习和其他人工智能方法正在发展,但AI可能需要数年时间来优化内容。

然而,尽管该技术的功能日益增强,但LeCun强调人工智能无法接近他所谓的“终结者情景”——在此期间机器人将会接管。

现在,AI可以在像围棋这样的游戏中击败人类,但我们仍远未创造出所谓的通用人工智能。这种类型的AI可以完成类似人类的任务,并且具有足够的常识来帮助日常生活,而不仅仅是像亚马逊的Alexa今天那样执行相当脚本化的任务。

LeCun表示,即使是非常前沿的人工智能系统也不会像人类那样拥有相同的驱动力,除非它们内置于人体中。

“主宰的欲望与智力无关。”他说, “事实上,世界上有很多这方面的例子。人类中最聪明的人不一定想成为主宰者。”

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • Facebook
    +关注

    关注

    3

    文章

    1432

    浏览量

    59468
  • 深度学习
    +关注

    关注

    73

    文章

    5614

    浏览量

    124772

原文标题:Yann LeCun:假如没有深度学习,Facebook就是尘埃

文章出处:【微信号:AI_era,微信公众号:新智元】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    人工智能深度学习系统班v12.0 第12期咕泡

    突破学习难点,深度学习进阶心得 在深度学习的这条路上,入门并不算太难。跑通一个MNIST手写数字识别、用预训练模型做个图像分类,甚至在CIF
    的头像 发表于 05-08 18:10 904次阅读

    深度学习为什么还是无法处理边缘场景?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]虽然自动驾驶车辆已经完成了数百万公里的行驶测试,深度学习也已被普遍应用,但依然会在一些看似简单的场景中犯下低级错误。比如在遇到一些从未见到过的边缘场景时,系统可能会
    的头像 发表于 05-04 10:16 2282次阅读
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>为什么还是无法处理边缘场景?

    人工智能-Python深度学习进阶与应用技术:工程师高培解读

    深度学习的工程化落地,早已不是纸上谈兵的事。卷积神经网络到Transformer,目标检测到大模型私有化部署,技术栈不断延伸,工程师面临的知识体系也越来越庞杂。现根据中际赛威工程师
    的头像 发表于 04-21 11:01 481次阅读
    人工智能-Python<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>进阶与应用技术:工程师高培解读

    人工智能与机器学习在这些行业的深度应用

    自人工智能和机器学习问世以来,多个在线领域的数字化格局迎来了翻天覆地的变化。这些技术诞生之初就为企业赋予了竞争优势,而在线行业正是受其影响最为显著的领域。人工智能(AI)与机器学习(ML)的
    的头像 发表于 02-04 14:44 791次阅读

    机器学习深度学习中需避免的 7 个常见错误与局限性

    无论你是刚入门还是已经从事人工智能模型相关工作一段时间,机器学习深度学习中都存在一些我们需要时刻关注并铭记的常见错误。如果对这些错误置之不理,日后可能会引发诸多麻烦!只要我们密切关注
    的头像 发表于 01-07 15:37 413次阅读
    机器<b class='flag-5'>学习</b>和<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>中需避免的 7 个常见错误与局限性

    【团购】独家全套珍藏!龙哥LabVIEW视觉深度学习实战课(11大系列课程,共5000+分钟)

    ,形成\"传统视觉算法→深度学习建模→工业级部署\"的完整技术链,帮助学员掌握0到1搭建缺陷检测系统的能力,响应制造业\"提质降本增效\"的核心需求。 团购课程
    发表于 12-04 09:28

    0到1,10+年资深LabVIEW专家,手把手教你攻克机器视觉+深度学习(5000分钟实战课)

    “告别检测系统能力缺陷!10+年LabVIEW视觉资深专家手把手教你:5000+分钟高清教程(含工具、算法原理、实战操作、项目优化全流程讲解)”——传统视觉算法→深度学习建模→工业级部署"
    的头像 发表于 12-02 08:07 889次阅读
    <b class='flag-5'>从</b>0到1,10+年资深LabVIEW专家,手把手教你攻克机器视觉+<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>(5000分钟实战课)

    如何深度学习机器视觉的应用场景

    深度学习视觉应用场景大全 工业制造领域 复杂缺陷检测:处理传统算法难以描述的非标准化缺陷模式 非标产品分类:对形状、颜色、纹理多变的产品进行智能分类 外观质量评估:基于学习的外观质量标准判定 精密
    的头像 发表于 11-27 10:19 407次阅读

    如何在机器视觉中部署深度学习神经网络

    图 1:基于深度学习的目标检测可定位已训练的目标类别,并通过矩形框(边界框)对其进行标识。 在讨论人工智能(AI)或深度学习时,经常会出现“神经网络”、“黑箱”、“标注”等术语。这些概
    的头像 发表于 09-10 17:38 1134次阅读
    如何在机器视觉中部署<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>神经网络

    洁净工作台尘埃粒子标准是多少

    洁净工作台的尘埃粒子标准因应用场景和行业规范而异,以下是不同洁净级别的具体要求:百级洁净度≥0.5μm的尘埃粒子数:应≤3,500,000个/立方米;≥5μm的尘埃粒子数:应≤20,000个/立方米
    的头像 发表于 08-26 13:42 2226次阅读
    洁净工作台<b class='flag-5'>尘埃</b>粒子标准是多少

    深度学习对工业物联网有哪些帮助

    深度学习作为人工智能的核心分支,通过模拟人脑神经网络的层级结构,能够自动海量工业数据中提取复杂特征,为工业物联网(IIoT)提供了数据感知到智能决策的全链路升级能力。以下
    的头像 发表于 08-20 14:56 1323次阅读

    自动驾驶中Transformer大模型会取代深度学习吗?

    持续讨论。特别是在自动驾驶领域,部分厂商开始尝试将多模态大模型(MLLM)引入到感知、规划与决策系统,引发了“传统深度学习是否已过时”的激烈争论。然而,技术原理、算力成本、安全需求与实际落地路径等维度来看,Transforme
    的头像 发表于 08-13 09:15 4466次阅读
    自动驾驶中Transformer大模型会取代<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>吗?

    使用STM32CubeMX的时候创建的工程已经使用的板载资源如何去掉

    在使用STM32CubeMX的时候创建的工程已经使用的板载资源如何去掉?在基于开发板进行工程创建的时候会把板载资源直接初始化,后面想要用不同的功能配置,如何初始配置去掉
    发表于 07-22 07:13

    深度学习遇上嵌入式资源困境,特征空间如何破局?

    近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,深度学习(Deep Learning)成为最热门的研究领域之一。在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域,深度学习取得了显著成果。
    发表于 07-14 14:50 1346次阅读
    当<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>遇上嵌入式资源困境,特征空间如何破局?

    世界模型:多模态融合+因果推理,解锁AI认知边界

    ,自然地学习世界运作方式的知识。深度学习之父 Yann LeCun 认为,世界模型是通往通用人工智能(AGI)的重要路径之一。   世界模型
    的头像 发表于 06-23 04:49 4630次阅读