活动上 , Meta AI宣布将打造一款翻译工具 , 该项目将分为两个部分推进 。 第一部分是覆盖全语种 , Meta正在构建一个新的高级AI模型 , 该模型可以从需要训练的示例更少的语言中学习 , 然后实现数百种语言的专家级翻译 。 第二部分是打造通用语言翻译器 , 研究人员正在设计一些新方法 , 希望能将一种语言的语音实时翻译成另一种语言 。
除此之外 , 扎克伯格也简单介绍了一下Meta在隐私保护、数据开放等方面做出的贡献 。 Meta与纽约大学朗格尼医学中心合作开展了一个名为“快速MRI”的项目 , 可以利用AI从较少的数据中创建磁共振成像 , 从而实现更快的磁共振扫描 。 “如果不仔细考虑我们如何以及何时发布数据 , 就无法真正推进科学研究 。 ”同时 , 扎克伯格也提到在发布数据集时 , 他们会考虑以隐私和公平为指导原则 。
打造AI模型和多款触摸传感器
Meta的AI研究人员多年来一直在讨论如何建立一个丰富的、具有代表性的模型 。 并且这款新的模型不仅现在能够实现预测 , 还可以适用于未来 。 “我们希望模型可以进行长期规划和推理 , 以便未来在现实世界和虚拟世界中都能做好AI代理 。 ”Facebook AI Research的总经理Joelle Pineau说 。此外 , 她还向大家介绍几个Meta正在重点研究的方向 , 其中有一款是“机器人” 。 “它可以突破实验室或工厂等固定场景的限制 。 并且能够在家中、在办公室流畅地操作 , 自然地与人类交互 。 ”Joelle Pineau介绍道 , “但我们同样需要机器人自己可以触摸等方式提高感知世界的能力 。 ”
为此 , Meta一直在研发新的触摸传感器 。 Meta正在与其他研究人员合作打造一款新的传感器 , 目前该传感器正处在原型阶段 。 与其他传感器不同的是 , 该触摸传感器的外层会有一层薄薄的膜 , 膜上嵌有磁性颗粒 。 当触摸传感器变形时 , 磁信号就会改变 。 通过这些变化 , AI技术可以推断接触点施加力的大小 , 甚至能使用自我监督学习模型来自动校准传感器 , 使其更适用于各种场景 。
图3:触摸传感器
不仅如此 , Meta还与其他研发机构合作开发的另一种数字传感器 。 该传感器的表面由可变形弹性材料组成 , 能够通过传感器内摄像头记录的图像变化来感受力的变化 。图4:数字传感器
Joelle Pineau也提到 , 虚拟世界与真实世界之间仍有很大差距 , 要建立一个可靠的世界模型还有很多工作要做 。 尤其是 , 从简单的物体到人的全身运动都能实时呈现高分辨率的虚拟环境 。 在演讲中 , 她还宣布Meta的研究人员与Instagram的研究团队合作 , 计划发布一个名为Instagram Feed Ranking的原型系统 。打造“万能”翻译器
机器翻译专家Angela Fan认为 , 语言是我们用来理解与周围世界互动的主要途径之一 。 她介绍自己在加拿大生活以及在巴黎工作时 , 常常感受到语言障碍带来的深远影响 。 基于这些语音沟通壁垒 , Meta希望每个人都能感受到最新的翻译技术 , “我们希望所有未来的技术在默认情况下都是具有包容性的 。 ”
据预测 , 全球大约有20亿人说的母语没有任何可用的翻译系统 。 并且 , 全球有数千种语言 , 但翻译系统如今只支持大约100种语言 。 如何创建真正适合每个人的翻译系统是Meta一直在思考的问题 。
Angela Fan认为 , 创建更具包容性的翻译的第一步是开发能够支持多种语言的系统 。 “我们要是想要实现多语种翻译 , 我们就需要必须为每一个语言方向创建一个单独的模型 , 这样一来 , 我们就要创建数万个模型 , 这是一件非常复杂的事情 。 ”为了解决这一难题 , Meta尝试根据不同的语言体系来加强模型的训练能力 。 比如说 , 罗曼什语作为一个小众语种 , 会与其他语言体系有共同点 , 语种之间的联系将会简化语言模型的开发过程 。
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