例如，F(xiàn)acebook人工智能研究負責(zé)人馬諾哈爾·帕魯里(Manohar Paluri)周三在該公司的F8開發(fā)者大會上表示，自我監(jiān)督學(xué)習(xí)方法將所需的培訓(xùn)數(shù)據(jù)減少了10倍。這種速度對于讓Facebook變得有趣和安全至關(guān)重要，而不是成為充斥著有毒評論、錯誤信息、虐待和詐騙的“糞坑”。

Facebook首席技術(shù)官Mike Schroepfer在一次主題演講中說:“真的很容易失去希望，收拾行李回家。”

“但我們不能這樣做。我們來這里是為了用科技給人們帶來更美好的未來。”

“自我監(jiān)督學(xué)習(xí)”是什么技術(shù)?

隨著讓計算機識別模式并做出決策的新方法流行起來，人工智能正在席卷科技行業(yè)以及其他領(lǐng)域。

如今的人工智能技術(shù)被稱為“深度學(xué)習(xí)”(deep learning)，你可以讓一臺電腦通過訓(xùn)練來識別一只貓，方法是給它看很多貓的照片，而不是弄清楚如何定義貓的特征，比如兩只眼睛、尖尖的耳朵和胡須。

人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是“受監(jiān)督的”，這意味著它依賴于經(jīng)過仔細標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)很難積累，因為好的人工智能系統(tǒng)通常訓(xùn)練所需的是海量的數(shù)據(jù)。

帶標(biāo)簽的貓咪照片或許非常好找，但使用人工智能的公司需要應(yīng)對的是從信用卡欺詐交易到電腦漏洞等一切問題。

自主學(xué)習(xí)是人工智能關(guān)鍵訓(xùn)練階段的一個新轉(zhuǎn)折。

與常規(guī)人工智能訓(xùn)練相比，自我監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)要少得多，這減少了收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練系統(tǒng)所需的時間。

Facebook首席技術(shù)官Mike Schroepfer稱，在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)中，人工智能使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但這并不完全是原始數(shù)據(jù)。相反，一些位被刪除，比如文本中的單詞或照片中的像素矩形。

這讓人工智能系統(tǒng)通過找出如何重建缺失部分來學(xué)習(xí)其中的模式，而且更容易提供“海量數(shù)據(jù)”，這些數(shù)據(jù)對于自然語言處理(NLP)或理解人類語音和文本等任務(wù)非常有用。

Schroepfer說，F(xiàn)acebook在處理照片、視頻和文本時也在使用自我監(jiān)督學(xué)習(xí)。

他說:“你可以同時生成訓(xùn)練集和答案。由于使用了如此多的數(shù)據(jù)，這些NLP系統(tǒng)開始捕捉到對語言更深層次、更細致入微的理解。”

人工智能成眾平臺“好幫手”

對于專注于技術(shù)的Facebook來說，使用人工智能來幫助解決問題是一個自然的想法。Facebook已經(jīng)聘請了專家Yann LeCun，他是今年著名的圖靈獎三位獲得者之一。

Facebook稱，其人工智能正在改善這個世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)的許多問題:欺凌、仇恨言論、暴力、恐怖主義宣傳、兒童色情、垃圾郵件、成人內(nèi)容和虛假賬戶。

谷歌旗下YouTube、Twitter和其他在線平臺等也正面臨管控平臺上網(wǎng)絡(luò)言論的困境。

為了凈化網(wǎng)絡(luò)討論環(huán)境，Google推出一個叫Tune的Chrome插件，用戶可以打開按鈕，對一些惡毒評論進行屏蔽。這個小工具來自Jigsaw公司，它的前身為Google Ideas，是Google 創(chuàng)建的一個技術(shù)孵化器，致力于用技術(shù)解決網(wǎng)絡(luò)暴力、言論自由、信息透明等難題。

Tune 的作用就是屏蔽惡毒評論。它目前支持 YouTube、Twitter、Facebook、Reddit、Disqus五個平臺，開啟之后，用戶會看到一個調(diào)整惡毒程度的按鈕，有 quit、low、medium、loud、blaring 五檔，級別越高，可以看到的惡毒評論越多，反之則是一個安靜友善的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

谷歌還使用“排名算法”來組織和呈現(xiàn)內(nèi)容，這些算法不會形成個人意識形態(tài)觀點，以應(yīng)對虛假信息。

此外，谷歌還面臨由人工智能(AI)產(chǎn)生的“換臉”(deep fakes)或“洗稿”內(nèi)容的威脅。谷歌和YouTube在這方面也進行了投資，以用AI檢測這類合成與造假內(nèi)容的出現(xiàn)。

創(chuàng)業(yè)公司Deeptrace將用于創(chuàng)建“AI換臉”的相同的對抗機器學(xué)習(xí)作為檢測“AI換臉”的主要工具。該公司還專門開發(fā)了一些“AI換臉”案例來培訓(xùn)其防御軟件。該公司甚至正在探索將音頻和視頻通道配對以提高檢測的準(zhǔn)確度。

2019年愚人節(jié)當(dāng)天，阿里巴巴宣布要用人工智能打破謠言。這項新技術(shù)被稱為“AI謠言粉碎機”。這項技術(shù)的算法模型由達摩院機器智能實驗室研發(fā)。對通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該團隊設(shè)計了包括發(fā)布信息、社交畫像、回復(fù)者立場、回復(fù)信息、傳播路徑在內(nèi)的判斷系統(tǒng)，將謠言識別和社交用戶觀點識別打通，最快1秒內(nèi)判定結(jié)果。

阿里巴巴方面宣稱，在特定場景中的準(zhǔn)確率達到了81%。2019年初，SemEval語義測試大賽中，根據(jù)主辦方提供的過去兩年社交媒體推特和Reddit上的近500個真實言論和1萬多條相關(guān)反饋數(shù)據(jù)，阿里巴巴的人工智能技術(shù)對假新聞識別的準(zhǔn)確率創(chuàng)造了新的紀(jì)錄。

人工智能的應(yīng)用已經(jīng)遠遠不止在科技領(lǐng)域。

咨詢公司德勤(Deloitte)周三公布的一項調(diào)查顯示，全球57%較早采用人工智能技術(shù)的企業(yè)預(yù)計人工智能將改變它們的業(yè)務(wù)，它們現(xiàn)在往往在進行投資，試圖趕在預(yù)期的更廣泛變革之前。

但是，盡管人工智能可以解決計算機科學(xué)的問題，它也增加了新的問題，比如，如何消除人工智能的偏見成為了一個新的難點。

【來源：前瞻網(wǎng)】