按：作为全球最有影响力、也最不具争议的公司之一，Facebook 的人工智能发展被大众紧密注目。从 Instagram 滤镜到 AR 应用于，Facebook 仍在大大利用人工智能建构新的功能和产品。作为 Facebook 人工智能副总裁，Jerome Pesenti 指导着数百名科学家和工程师工作，直接影响了公司的人工智能发展。

近日，他拒绝接受了Wired 的专访，辩论人工智能技术的现状与挑战。在不转变本意的基础上对专访展开了编译器。

【图片来源：Wired，所有者：Wired】以下是 Wired 专访Jerome Pesenti 的对话国史。问：人们指出人工智能可以解决问题假新闻和网络欺诈，但这有可能是种高估。您否能跟我们谈谈人工智能在这一领域的现实进展？问：将人工智能技术应用于这一领域，比如自动调节，或者是与人类、计算机一起工作，对现阶段的 Facebook 而言绝非易事。

但毋庸置疑，我们也早已获得了相当大的变革。早期，人工智能技术在视觉（辨识视频和图片）方面有所进展。过去几年里，我们早已需要将其应用于辨识裸体、暴力，及图片、视频中再次发生的事情。

最近，人工智能在语言领域有了相当大的变革，我们可以借以更加准确地解读人们在交流中用于的语言。我们可以分辨否经常出现了语言霸凌、仇恨言论，或者只是说出人在谈笑话。问：那您能谈谈 Deepfake 技术吗？问：我们很推崇这个问题。

实质上，我 这是个相当大的挑战，我们正在大力应付，它目前或许并不最重要，但我们自知其重要性。我们正在希望占有优势地位，目前我们早已开始认识行业和社区。问：让我们更加宏观地谈谈人工智能吧。一些公司，例如 DeepMind 和 OpenAI，声称他们的目标是研发人工智能。

那么这就是 Facebook 正在做到的吗？问：我们实验室的目标是给定人类的智力。当前我们离这个目标还较远，但我们指出这很最出色。

但我指出实验室里的很多人，还包括 Yann，都实在标准化人工智能 的概念并不是很有意思，意义也并不大。有人指出标准化人工智能是人类的智力，我实在这有点儿伪善，因为人类的智力水平并不相同。另外，也有人将奇点的概念感应到标准化人工智能上 -- 如果你有标准化人工智能，那么你就不会享有一个能使自己显得更佳，并大大提升的智能。

但只不过并没这样的模型，人类无法让自己显得更聪明。问：Facebook 的人工智能实验室是由 LeCun 创立的，他是深度自学的先驱之一，最近取得了图灵奖。目前，有些人指出深度自学会给我们带给确实的智慧，您如何看来？问：真诚地谈，深度自学和当前的人工智能，的确有很多容许。

我们离人类智能十分近，一些抨击也是有效地的：它传播人类种族主义，很难说明，缺乏常识的承托，更好地还是逗留在模式匹配的层面上，而非强劲的语义解读。但我们在解决问题其中一些问题上也获得了进展，而且这些领域仍在较慢发展。深度自学可以应用于数学，应用于解读蛋白质，我们可以通过它做到很多事情。问：一些人工智能专家还谈及了 重现性危机 ，即修复突破性研究的难度很大。

您怎么看？问：Facebook AI 很注目这一话题。当人们做到一些不能拷贝的事情时，就不会经常出现很多挑战。如果无法拷贝，之后丧失了投资的意义。

我们坚信可重复性不会给这个领域带给很多价值。它不仅能协助人们检验结果，还能让更加多的人理解正在再次发生的事情，并以此为基础。人工智能之美便在于它注定是由计算机运营的系统。因此，作为科学的一个分支，它可拷贝的几率相当大。

我们坚信，未来人工智能将是一个完全配置文件可拷贝的东西。我们企图开源我们在人工智能中的大部分代码，这样其他人就可以加以利用。问：OpenAI 最近认为，高级人工智能所需的计算能力每 3 个半月就翻一番。您有在担忧这一点吗？问：这是个很好的问题。

当你展开深度自学时，它往往展现出得更佳，并且能更加好地解决更加普遍的任务。所以，计算能力缩减到是有益处的。但似乎，这是不可持续的。

如果你有注意拿些顶尖的实验，你不会找到它们每年的成本都会涨10倍。现在，一个实验有可能必须七位数的资金，但绝不会超过九位数或十位数，这是不有可能的，没有人能负担得起。

也就是说，我们还是有无限大的。只不过在很多方面我们早已有了。

并不是每个领域都超过了无限大规模，但在大多数情况下，我们知道必须从优化和成本效益的角度来考虑到问题，我们知道必须想到我们如何从现有的计算出来中取得仅次于的收益。这就是我们要发展的方向。

问：您从 IBMWatson 的人工智能商业化中学到了什么？ 有什么是 Facebook 可以糅合或防止的？问：我在 Watson 的经历十分有意思。IBM 认为这是一个商业市场，实质上也有一些应用于，我实在这知道很真是。不过有可能也有点儿过分滑稽了。我不指出这对 IBM 来讲有相当大的益处。

Facebook 在公司内部的使用率非常难以置信。目前，公司里用于人工智能的开发者数量于是以以每年两倍多的速度快速增长。因此，我们要特别强调人工智能是简单的，但会过分高估它。

声称自己能做到自己能力之外的事，对我们没益处。我不必须大肆宣传来证明我们团队的不存在。问：Facebook 有时很难将人工智能研究转化成为商业上的顺利，比如虚拟世界 AI 助手“M”。您是如何更加有效地将研究与工程联系一起的？问：一旦开始谈论技术转让，就意味著早已赢了。

你无法只是挑选出一些研究，然后去找人尝试把它投入生产。你无法就这样把它抛出去。最差是让做到基础研究工作的人相似与更加相似产品的人一起工作。

这显然是的组织结构上的一个挑战--要保证有一套随着时间的流逝而成熟期的项目，能让大家一起参予其中，而不是让科学家把自己的研究抛到一旁。问：近期 Facebook 不会发售什么样的人工智能产品呢？问：当前，人工智能在 Facebook 上的两个核心用途是：确保用户安全性，为用户传播价值。但最令人兴奋的事情是，我们企图建构新的体验，这些体验只有利用人工智能才能构建。

增强现实和虚拟现实都不能以人工智能为基础。我们最近看见，用户可以用手与虚拟现实对话，这必须对耳机周围的事物有十分细致的解读。它解析整个场景只需一个照相机，用户可以用手作为控制器。同时，我也坚信，它很有可能让人们更加有创造力，通过 TikTok 这样的竞品，我们可以看见这一点。

即便不是专家、视频剪辑师或艺术家，许多普通人也能大自然地与媒体对话，创立视频和内容，而不是作为专家、视频编辑或艺术家。问：那么，Deepfake 视频背后的技术也不会唤起用户创造力吗？问：当然。我们必须多角度考虑到问题。

Deepfake 有相当大潜力为用户赋能，提高用户创造力。但正如我们在过去几年中了解到的那样，我们必须负责任地用于这项技术，学会居安思危。问：您对人工智能出口管制的点子有何看法？ 技术能被容许吗？ 这不会影响行业发展吗？问：我个人的意见是，这或许是十分不切实际的。除此之外，它可能会对研究进展产生负面影响，被迫工作较少可拷贝性减少。

我指出，对外开放和协作对于推展人工智能的变革很最重要，而容许基础研究成果公开发表或开源，可能会推迟该领域的进展。尽管如此，无论这种掌控否早已在实行，作为负责任的研究人员，我们应当之后考虑到潜在误解的风险，以及我们如何能减低这些风险，同时还要保证我们前进人工智能的工作尽量对外开放、可反复。

(公众号：)年度票选——找寻 19 大行业的最佳AI落地实践中创办于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜单」，是业内首个人工智能商业案例评选活动。从商用维度抵达，找寻人工智能在各个行业的最佳落地实践中。第三届票选已月启动，注目微信公众号“”，恢复关键词“榜单”参予甄选。

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