老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于facebook人工智能论文和facebook人工智能研究的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享facebook人工智能论文以及facebook人工智能研究的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
- 对于人工智能，你有什么看法？
- 扎克伯格就Facebook信息泄露事件出席国会听证会，会产生哪些影响？
- Facebook的MelNet机器学习技术，能够将人声模仿得有多像？
- Facebook和CMU的“超人”扑克AI如何击败世界顶级扑克玩家？
对于人工智能，你有什么看法？
对于人工智能，是未来人类必然的追求，并必然发生的事。随着现代化高新科技技术的发展，机器代替了农民，也代替了工人！我们人类唯一能做的事就是不但的学习和进步，挖掘出更多未知的先进科学技术，用这些科技技术，来更好的服务于人类，造福人类！
扎克伯格就Facebook信息泄露事件出席国会听证会，会产生哪些影响？
脸书爆出了5000万用户个人资料隐私外泄风波之后，扎克伯格就此事面对国会议员问询表现总体得宜，听证会氛围并没有想像的那么肃杀，而在华尔街的投资者是认可扎克伯格的表现的，脸书股价在收盘时上涨了4.7%。
以此就下结论说脸书就次度过危机还为时尚早，但是扎克伯格的国会之行确实为他赢得了国会议员的好感，为社会舆论的扭转带来了正面的影响，就其表现我想说下我的几点看法：
1.扎克伯格的总体策略是正确的，比起在国会气吞万里如虎的侃侃而谈，他选择了真诚道歉，甚至有点拘谨，在多次问答中都有点露怯甚至在中场休息时和他的团队商讨后，为了更严谨对前面的问答做了稍微的改正，危机公关可以说做得很好了，藏拙比精明更令人容易获得好感。
2.国会议员并没有在脸书或面临2万亿美元的罚款的议题进行正面碰撞，而只是委婉迂回地旁敲侧击其主要在侵犯隐私的问题进行问询。国会议员是美国的国之众臣，每个州就选出2个，是代表主流价值观的声音，这也代表了美国上层精英虽然对脸书的做法不认可，但是其却不想一棍棒打死。扎克伯格的出现是符合美国价值观的，从一个大学宿舍开始创业到世界互联网巨头，就是一个美国梦的实现，具有典型的主旋律符号象征。这也给脸书有了喘息的机会和整改的时间。
3.美国国会邀请脸书参与互联网咨询监管和个人隐私的保护提出建议，并加强相关方面的立法，意味着以后类似脸书这种通过获取个人资料和个人喜好向用户推荐广告和服务的盈利模式要受到影响，个人隐私方面的保护在全球的互联网公司势在必行。
4.扎克伯格透露脸书以后在保存免费用户的基础上，会推出收费用户，提供更好的用户体验。这种做法意味着脸书以后要摆脱完全依靠这种广告模式，而脸书的转型是否成功取决于爆出丑闻后用户是否还能继续信任扎克伯格的悔改诚意和是否能割舍掉某些广告费的收入。
脸书的丑闻让我们在享受互联网便利的同时，忽略了科技的黑暗面。我们现在频繁的接到传销电话和各种广告电话就是由于我们个人隐私的泄露。，这引起包括中国在内的互联网公司吸取教训，不要让丑闻爆出后再亡羊补牢，水能覆舟，亦能覆舟。科技的确来自于人性，但科技将走向光明或黑暗，要看人类如何使用它。
Facebook的MelNet机器学习技术，能够将人声模仿得有多像？
近年来，人工智能技术的发展已经让我们觉得有些可怕，而如何防止AI这把双刃剑不被错误地使用，也引发了越来越激烈的探讨。
比如2017年底冒出的DeepFakes视频换脸技术，就让许多名人遭遇了虚假色情片的困扰。现在，Facebook工程师们又创造出了一个能够惟妙惟肖地模仿比尔·盖茨的语音AI。
【声纹与波形数据对比，题图viaTheVerge】
事实上，盖茨只是MelNet可以模仿的多位人物中名气最大的，其他“被克隆”的包括乔治·武井（GeorgeTakei）、珍·古德（JaneGoodall）、史蒂芬·霍金等人。
在下列剪辑中，你可以听到一系列无害的句子，比如：
游泳时抽筋不是闹着玩的（Acrampisnosmalldangeronaswim）
同样的话他说过三十遍（Hesaidthesamephrasethirtytimes）
摘下没有叶子的鲜亮玫瑰（Pluckthebrightrosewithoutleaves）
2加7小于10（Twoplussevenislessthanten）
上述每一段语音，都是由Facebook工程师设计创建的一个名为MelNet的机器学习系统生成的。那么，用来训练这套ML系统的数据，又是哪里来的呢？
据悉，MelNet分析了452小时的STEM-y类TED演讲数据集，以及其它有声读物。
显然，对机器学习系统来说，模仿这些人物慷慨激昂的演讲方式，确实是一个不小的挑战。
近年来，语音克隆的质量一直在稳步提升。比如近期播放的JoeRogan复制品，就是一个极好的证明。
不过这一进展的大部分工作，可以追溯到2016年的SampleRNN和WaveNet。
后者是由位于伦敦的人工智能实验室DeepMind创建的机器学习（ML）文本转语音（TTS）转换程序，该实验室同时为GoogleAssistant智能助理提供支持。
WaveNet和SampleRNN之类的方案，就是为AU系统提供大量的数据，并用它来分析人生中的细微差别。
这些旧式TTS系统无法生成音频，但可以重构——将语音样本切割成各种音频元素，然后将之拼接到一起，来创建新的单词。
不过当WaveNet等团队利用音频波形进行训练时，Facebook的MelNet却用上了信息更加密集的格式——频谱图。
在一篇随附的论文中，Facebook研究人员指出，虽然WaveNet输出的音频保真度更高，但MelNet在捕捉“高级结构”方面更胜一筹。
MelNet能够模仿演讲者声音中包含的某种微妙的一致性，遗憾的是我们无法用文字来描述，但人耳听起来确实更舒服。
Facebook工程师称，这是因为频谱图中捕获的数据，较音频波形中的数据更加紧凑。这种密度使得算法能够生成更加一致的语音，而不是波形记录中被极端分散和磨练出来的细节。
当然，MelNet也有一些限制，最总要的是无法复制人声在较长一段时间内的变化，比如在文本段落上构建出来的戏剧性张力。
有趣的是，这类似于我们在AI生成的文本中见到的约束性，其只能实现表层、而非长期结构上的一致性。
撇开这些瑕疵不谈，MelNet已经足够证明其强大的系统功能。它不仅可以生成逼真的人声，还可以用于生成音乐（示例12）。不过想要商业应用的话，还需要经过长时间的雕琢。
Facebook和CMU的“超人”扑克AI如何击败世界顶级扑克玩家？
人工智能已经在另一个游戏中击败了人类。由Facebook人工智能实验室和卡耐基梅隆大学（CMU）研究人员设计的一个项目在一系列六人无限制德州扑克游戏中击败了一些世界顶级扑克玩家。
超过12天和10000手，名为Pluribus的AI系统在两种不同的环境中面对12名职业选手。其中一个是，人工智能与五个人类玩家一起玩;另一方面，五个版本的AI与一个人类玩家一起玩（计算机程序在这种情况下无法合作）。据研究人员称，Pluribus每手平均赢得5美元，每小时奖金约为1000美元-这是一个“决定性的胜利”。
“可以肯定地说，我们处于超人级的水平并且不会发生变化，”Facebook人工智能实验室的研究科学家兼Pluribus的联合创始人NoamBrown告诉TheVerge。
“Pluribus是一个非常努力的对手。在任何形式的手牌上都很难将其击败，”六次世界扑克锦标赛冠军和12名专业选手之一ChrisFerguson在一份新闻声明中表示。
在《科学》杂志上发表的一篇论文中，Pluribus背后的科学家表示，这次胜利是人工智能研究的一个重要里程碑。虽然机器学习已经达到了国际象棋和围棋等棋盘游戏以及《星际争霸2》和《Dota》等电脑游戏的超人级水平，但在某种程度上，六人无限制德州扑克代表了更高的难度基准。
这不仅需要赢得玩家隐藏的信息（使其成为所谓的“不完美信息游戏”），它还涉及多个玩家和复杂的胜利结果。着名的Go游戏比可观察宇宙中的原子具有更多可能的棋盘组合，这使得人工智能制定下一步的动作是一个巨大的挑战。但是所有的信息都可以看到，而且游戏只有两种可能的结果：输赢。这使得在某种意义上更容易训练AI。
早在2015年，机器学习系统在双人德州扑克中击败了人类专业选手，但是将对手数量增加到5个会大大增加复杂性。为了创建一个能够应对这一挑战的计划，Brown和他的同事-CMU教授TuomasSandholm部署了一些关键策略。
首先，他们教Pluribus玩扑克，让它与自己的副本进行比赛-这个过程被称为自我对弈(self-play)。这是人工智能训练的常用技术，系统能够通过反复试验来学习游戏;与自己玩数十万手牌。这个培训过程也非常有效：使用配备少于512GBRAM的64核服务器在短短8天内创建了Pluribus。在云服务器上培训这个程序只需150美元，与其他最先进系统的十万美元价格相比，这相当便宜。
然后，为了应对六名玩家的额外复杂性，Brown和Sandholm提出了一种有效的方式让人工智能在游戏中展望未来并决定采取何种行动-一种称为搜索功能的机制。其不是试图预测对手将如何一直玩到游戏结束（计算将在几个步骤中变得非常复杂），而Pluribus的设计只是展望前方两三步。Brown说道，这种截断的方法是“真正的突破”。
例如，Pluribus非常擅长“吓唬”其对手，与其对抗的专业人士赞扬其“无情的一致性”。Brown称人们经常把虚张声势视为一种独特的人类特质。但他表示，这种艺术仍然可以简化为数学上最优的策略。“人工智能并不认为虚张声势具有欺骗性。它只是看到了决定，使其成为特定情况下的最多钱，“他说。“我们展示的是人工智能可以虚张声势，它可以比任何人更好地诈唬。”
Brown和Sandholm希望他们所展示的方法可以应用于网络安全、欺诈预防和金融谈判等领域。Brown称这“甚至可以用于自动驾驶汽车”。值得注意的是Pluribus是一个静态程序。在最初的八天训练期之后，AI从未更新或升级，因此它可以更好地匹配其对手的策略。在与职业选手一起度过的12天里，他们从来没有能够在比赛中找到一致的弱点。Pluribus一直处于领先地位。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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