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

    57141
  • 深度学习
    +关注

    关注

    73

    文章

    5569

    浏览量

    123092

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

    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 ?1701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?

    嵌入式AI技术之深度学习:数据样本预处理过程中使用合适的特征变换对深度学习的意义

    ? 作者:苏勇Andrew 使用神经网络实现机器学习,网络的每个层都将对输入的数据做一次抽象,多层神经网络构成深度学习的框架,可以深度理解数据中所要表示的规律。
    的头像 发表于 04-02 18:21 ?982次阅读

    SLAMTEC Aurora:深度学习“卷”进机器人日常

    在人工智能和机器人技术飞速发展的今天,深度学习与SLAM(同步定位与地图构建)技术的结合,正引领着智能机器人行业迈向新的高度。最近科技圈顶流DeepSeek简直杀疯了!靠着逆天的深度学习
    的头像 发表于 02-19 15:49 ?525次阅读

    军事应用中深度学习的挑战与机遇

    人工智能尤其是深度学习技术的最新进展,加速了不同应用领域的创新与发展。深度学习技术的发展深刻影响了军事发展趋势,导致战争形式和模式发生重大变化。本文将概述
    的头像 发表于 02-14 11:15 ?598次阅读

    BP神经网络与深度学习的关系

    BP神经网络与深度学习之间存在着密切的关系,以下是对它们之间关系的介绍: 一、BP神经网络的基本概念 BP神经网络,即反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network
    的头像 发表于 02-12 15:15 ?992次阅读

    NPU在深度学习中的应用

    随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其核心驱动力之一,已经在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。NPU(Neural Processing Unit,神经网络处理单元)是专门为深度学习
    的头像 发表于 11-14 15:17 ?2191次阅读

    NE5534音频信号音频输入口输入后,如果将Rq电阻去掉,输出端的输出信号下半部分被削平了,为什么?

    如图所示,当音频信号音频输入口输入后,如果将Rq电阻去掉,输出端的输出信号下半部分被削平了,加上去就没事~ 这是因为什么呢
    发表于 10-31 08:21

    Pytorch深度学习训练的方法

    掌握这 17 种方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度学习训练。
    的头像 发表于 10-28 14:05 ?739次阅读
    Pytorch<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>训练的方法

    GPU深度学习应用案例

    GPU在深度学习中的应用广泛且重要,以下是一些GPU深度学习应用案例: 一、图像识别 图像识别是深度学习
    的头像 发表于 10-27 11:13 ?1606次阅读

    激光雷达技术的基于深度学习的进步

    信息。这使得激光雷达在自动驾驶、无人机、机器人等领域具有广泛的应用前景。 二、深度学习技术的发展 深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人
    的头像 发表于 10-27 10:57 ?1169次阅读

    FPGA加速深度学习模型的案例

    FPGA(现场可编程门阵列)加速深度学习模型是当前硬件加速领域的一个热门研究方向。以下是一些FPGA加速深度学习模型的案例: 一、基于FPGA的AlexNet卷积运算加速 项目名称
    的头像 发表于 10-25 09:22 ?1346次阅读

    AI大模型与深度学习的关系

    AI大模型与深度学习之间存在着密不可分的关系,它们互为促进,相辅相成。以下是对两者关系的介绍: 一、深度学习是AI大模型的基础 技术支撑 :深度
    的头像 发表于 10-23 15:25 ?3095次阅读

    FPGA做深度学习能走多远?

    。FPGA的优势就是可编程可配置,逻辑资源多,功耗低,而且赛灵思等都在极力推广。不知道用FPGA做深度学习未来会怎样发展,能走多远,你怎么看。 A:FPGA 在深度
    发表于 09-27 20:53

    尘埃到洁净:工厂清洁机器人的日常使命与成就

    尘埃到洁净:工厂清洁机器人的日常使命与成就 在繁忙的工厂车间里,机器轰鸣,生产线高速运转,每一寸空间都见证着工业文明的蓬勃发展。然而,在这份繁荣背后,隐藏着一个不容忽视的挑战——清洁与维护。尘埃
    的头像 发表于 09-27 18:20 ?666次阅读

    用OPA4140四运放设计了一个仪表放大电路和一个跟随电路,正弦波的峰出现很多毛刺怎么解决?

    我用OPA4140四运放设计了一个仪表放大电路和一个跟随电路,电路见: 一是,如果把中间高通滤波电路去掉,仪表直接接到跟随电路,我在跟随输入之前和输出之后测量结果如下: 正弦波的峰出现很多
    发表于 08-19 07:32