雷鋒網按：作為全球最有影響力、也最具爭議的公司之一，Facebook 的人工智能發展被大眾密切關注。從 Instagram 濾鏡到 AR 應用，Facebook 仍在不斷利用人工智能構建新的功能和產品。作為 Facebook 人工智能副總裁，Jerome Pesenti 指導著數百名科學家和工程師工作，直接影響了公司的人工智能發展。近日，他接受了 Wired 的采訪 ，討論人工智能技術的現狀與挑戰。雷鋒網在不改變原意的基礎上對采訪進行了編譯。

【圖片來源： Wired ，所有者：Wired】

以下是 Wired 采訪 Jerome Pesenti 的對話實錄。

問：

人們認為人工智能可以解決假新聞和網絡濫用，但這可能是種夸大。您是否能跟我們談談人工智能在這一領域的真實進展？

答：

將人工智能技術應用于這一領域，比如自動調節，或者是與人類、計算機一起工作，對現階段的 Facebook 而言絕非易事。但毋庸置疑，我們也已經取得了很大的進步。

最近，人工智能在語言領域有了很大的進步，我們可以借此更精確地理解人們在交流中使用的語言。我們可以辨別是否出現了語言霸凌、仇恨言論，或者只是說話人在講笑話。

問：

那您能談談 Deepfake 技術嗎？

答：

我們很重視這個問題。實際上，我 這是個很大的挑戰，我們正在積極應對，它目前似乎并不重要，但我們深知其重要性。我們正在努力占據優勢地位，目前我們已經開始接觸行業和社區。

問：

讓我們更宏觀地談談人工智能吧。一些公司，例如 DeepMind 和 OpenAI，聲稱他們的目標是開發"人工智能"。那么這就是 Facebook 正在做的嗎？

答：

我們實驗室的目標是匹配人類的智力。當前我們離這個目標還很遠，但我們認為這很偉大。但我認為實驗室里的很多人，包括 Yann，都覺得"通用人工智能" 的概念并不是很有趣，意義也不大。

有人認為通用人工智能是人類的智力，我覺得這有點兒虛偽，因為人類的智力水平并不相同。另外，也有人將奇點的概念投射到通用人工智能上 -- 如果你有通用人工智能，那么你就會擁有一個能使自己變得更好，并不斷提高的智能。但其實并沒有這樣的模型，人類無法讓自己變得更聰明。

問：

Facebook 的人工智能實驗室是由 LeCun 創建的，他是深度學習的先驅之一，最近獲得了圖靈獎。目前，有些人認為深度學習不會給我們帶來真正的智慧，您如何看待？

答：

坦誠地講，深度學習和當前的人工智能，的確有很多限制。我們離人類智能非常遠，一些批評也是有效的：它傳播人類偏見，很難解釋，缺少常識的支撐，更多地還是停留在模式匹配的層面上，而非強大的語義理解。但我們在解決其中一些問題上也取得了進展，而且這些領域仍在快速發展。深度學習可以應用于數學，應用于理解蛋白質，我們可以通過它做很多事情。

問：

一些人工智能專家還談到了 "再現性危機" ，即重建突破性研究的難度很大。您怎么看？

答：

Facebook AI 很關注這一話題。當人們做一些不可復制的事情時，就會出現很多挑戰。如果不能復制，便失去了投資的意義。

我們相信可重復性會給這個領域帶來很多價值。它不僅能幫助人們驗證結果，還能讓更多的人了解正在發生的事情，并以此為基礎。人工智能之美便在于它終究是由計算機運行的系統。因此，作為科學的一個分支，它可復制的幾率很大。我們相信，未來人工智能將是一個幾乎默認可復制的東西。我們試圖開源我們在人工智能中的大部分代碼，這樣其他人就可以加以利用。

問：

OpenAI 最近指出，高級人工智能所需的計算能力每 3 個半月就翻一番。您有在擔心這一點嗎？

答：

這是個很好的問題。當你進行深度學習時，它往往表現得更好，并且能更好地解決更廣泛的任務。所以，計算能力翻倍是有好處的。但顯然，這是不可持續的。如果你有留意拿些頂尖的實驗，你會發現它們每年的成本都會漲10倍?，F在，一個實驗可能需要七位數的資金，但絕不會達到九位數或十位數，這是不可能的，沒人能負擔得起。

也就是說，我們還是有極限的。其實在很多方面我們已經有了。并不是每個領域都達到了極限規模，但在大多數情況下，我們真的需要從優化和成本效益的角度來考慮問題，我們真的需要看看我們如何從現有的計算中獲得最大的收益。這就是我們要發展的方向。

問：

您從 IBM Watson 的人工智能商業化中學到了什么？ 有什么是 Facebook 可以借鑒或避免的？

答：

我在 Watson 的經歷十分有趣。IBM 指出這是一個商業市場，實際上也有一些應用，我覺得這真的很了不起。不過可能也有點兒過于夸張了。我不認為這對 IBM 來講有很大的好處。

Facebook 在公司內部的使用率相當驚人。目前，公司里使用人工智能的開發者數量正以每年兩倍多的速度增長。因此，我們要強調人工智能是有用的，但不會過分夸大它。宣稱自己能做自己能力之外的事，對我們沒有好處。我不需要大肆宣傳來證明我們團隊的存在。

問：

Facebook 有時很難將人工智能研究轉化為商業上的成功，比如虛擬 AI 助手“M” 。您是如何更有效地將研究與工程聯系起來的？

答：

一旦開始談論技術轉讓，就意味著已經輸了。你不能只是挑選一些研究，然后找人嘗試把它投入生產。你不能就這樣把它拋出去。最好是讓做基礎研究工作的人接近與更接近產品的人一起工作。這確實是組織結構上的一個挑戰--要確保有一套隨著時間的推移而成熟的項目，能讓大家一起參與其中，而不是讓科學家把自己的研究拋到一邊。

問：

近期 Facebook 會推出什么樣的人工智能產品呢？

答：

當前，人工智能在 Facebook 上的兩個核心用途是：保證用戶安全性，為用戶傳播價值。但最令人興奮的事情是，我們試圖創造新的體驗，這些體驗只有借助人工智能才能實現。增強現實和虛擬現實都只能以人工智能為基礎。我們最近看到，用戶可以用手與虛擬現實互動，這需要對耳機周圍的事物有非常精細的理解。它解析整個場景只需一個相機，用戶可以用手作為控制器。

同時，我也相信，它很有可能讓人們更有創造力，通過 TikTok 這樣的競品，我們可以看到這一點。即便不是專家、視頻剪輯師或藝術家，許多普通人也能自然地與媒體互動，創建視頻和內容，而不是作為專家、視頻編輯或藝術家。

問：

那么，Deepfake 視頻背后的技術也會激發用戶創造力嗎？

答：

當然。我們需要多角度考慮問題。Deepfake 有很大潛力為用戶賦能，提升用戶創造力。但正如我們在過去幾年中了解到的那樣，我們需要負責任地使用這項技術，學會居安思危。

問：

您對人工智能出口管制的想法有何見解？ 技術能被限制嗎？ 這會影響行業發展嗎？

答：我個人的意見是，這似乎是非常不切實際的。除此之外，它可能會對研究進展產生負面影響，迫使工作更少可復制性降低。我認為，開放和協作對于推動人工智能的進步很重要，而限制基礎研究成果發表或開源，可能會拖延該領域的進展。

盡管如此，無論這種控制是否已經在實施，作為負責任的研究人員，我們應該繼續考慮潛在誤用的風險，以及我們如何能減輕這些風險，同時還要確保我們推進人工智能的工作盡可能開放、可重復。

雷鋒網年度評選——尋找 19 大行業的最佳AI落地實踐

創立于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜單」，是業內首個人工智能商業案例評選活動。雷鋒網從商用維度出發，尋找人工智能在各個行業的最佳落地實踐。

第三屆評選已正式啟動，關注微信公眾號“雷鋒網”，回復關鍵詞“榜單”參與報名。詳情可咨詢微信號：xqxq_xq

【封面圖片來源：網站名 Wired ，所有者：Wired】