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老铁们,大家好,相信还有很多朋友对于facebook的人工智能框架和人工智能框架的相关问题不太懂,没关系,今天就由我来为大家分享分享facebook的人工智能框架以及人工智能框架的问题,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

  1. Facebook的AI Habitat和Replica项目,到底是干什么的?
  2. 通用人工智能细分龙头
  3. BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大?
  4. 世界十大人工智能先锋实验室

Facebook的AI Habitat和Replica项目,到底是干什么的?

尽管人们对于人工智能的未来有着很高的期待,但现实是虚拟助理们还不能很好地分辨用户客厅与厨房之间的区别、帮你找到丢掉的一本书或一串钥匙。

有鉴于此,Facebook推出了一个开源的模拟数据集,希望帮助研究人员创建更加真实的AR和VR体验,最终帮助AI了解物理世界的环境。

据悉,FacebookAI与FacebookReality实验室推出了Replica和AIHabitat的最新版本。研究人员们参考了来自于物理环境的数据,为AI构建了一个虚拟空间。

首先,AIHabitat是Facebook为人工智能研究打造的一个全新开放平台。

其次,FacebookReality实验室(原名为Oculus研究院)发布了一个名叫Replica的真实空间样本数据集。

Habitat和Replica现均可通过Github下载,借助这些工具,研究人员们可以训练AI机器人的协作、查看、对话、推理、以及规划能力。

数据集中包括了18个不同的空间模板,包括起居室、会议室、以及两层楼的房屋。

Facebook希望通过训练AI机器人来响应3D模拟客厅中的‘帮我拿一下钥匙’等命令,将这一设想最终变为现实。

仿真客厅中的复制品,旨在重现真实客厅中可能发现的所有微妙的细节,从沙发上的丝绒、到墙壁上反光的装饰镜。

3D模拟图像的效果很是逼真,甚至连表面材质和纹理都相当清晰。Facebook认为,想要在虚拟空间中训练机器人,这一点是尤为重要的。

最后,一些研究人员已经将Replica和AIHabitat应用于驾驶领域。

早些时候,FacebookAI在该平台上发起了自主导航挑战,获胜队伍将在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上公布。

通用人工智能细分龙头

目前,全球通用人工智能领域的细分龙头公司主要有以下几家:

1.谷歌(Google):作为全球互联网搜索巨头的谷歌,也是通用人工智能领域的重要参与者。其在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术水平处于领先地位。

2.微软(Microsoft):微软在人工智能领域的布局相当广泛,涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人体感知等多个细分领域,其人工智能技术平台Azure也是行业内领先的人工智能云服务平台。

3.IBM:作为世界上最大的信息技术公司之一,IBM在人工智能领域也有很大的发展潜力。其人工智能平台Watson涉及语音识别、机器学习、自然语言处理、大数据分析等多个细分领域,已经成为企业用户的首选之一。

4.亚马逊(Amazon):亚马逊的人工智能平台AWS也在全球范围内得到了广泛应用,涵盖了语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个细分领域。

以上是当前全球通用人工智能发展领域的细分龙头企业,他们在人工智能技术和应用方面都有着较为显著的领先优势。

BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大?

1.布局

从产业图谱来看,人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台(例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别)。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。

美国巨头呈现出全产业布局的特征,包括基础层、技术层、应用层,均有布局;而中国巨头主要集中在应用侧,只在技术层局部有所突破。

2.实验室

3.收购

中美并购事件近两年密集增加。CBInsights的研究报告显示,谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司,是所有科技巨头中最多的,苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind,该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。

4.开源平台

谷歌早在2011年就成立AI部门,在谷歌内部,由机器学习驱动的产品和业务不计其数,包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等,同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011年第一代机器学习系统,从大量的Youtube图片中学会了识别猫;2015年,谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起,发布第二代人工智能系统TensorFlow,并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源,谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后,陆续发表了207篇顶级期刊论文,为Google带来了大量研究人才。

2013年卷积神经网络发明者YannLeCun加入Facebook,带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的,于2015年12月开源。此外,Facebook还开源了人工智能硬件平台BigSur等十余个项目。

微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”,现有7000多名计算机科学家和工程师。同年,微软发布了其深度学习工作包CNTK,CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。

IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力,加速人工智能的部署。

2016年,百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle,覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合,即游戏、社交、内容生态。

大公司纷纷拥抱开源有两方面原因:第一,通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施,Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能,本质上并无差别,都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中,科技巨头占据多数,构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级,是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会,赋能全行业。

第二,开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台,不仅可以吸引大量开发者,还可以为机器学习提供大量的数据支持,以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下,未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。

5.结论

第一,基础层的开源算法平台。

美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊,谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台,而国内目前仅有百度推出开放平台paddlepaddle。

第二,技术层的云平台。

除了算法以外,大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看,作为云计算的“先行者”,北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国,但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台,Docker技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段,在云服务的基础技术上中美差距已不大,但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距,但这个差距是很快就能缩小并赶超的。

第三,应用层的应用平台。

在人工智能应用平台领域,中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上,美国有谷歌的Googleassistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台,国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等,虽然在开放平台的数量上中国不及美国,但从整体布局来看,基本与美国并驾齐驱。

世界十大人工智能先锋实验室

1.谷歌人工智能实验室

谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室,谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发,大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。

2.DeepMind

DeepMind是一家英国的人工智能公司,由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立,2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。

3.微软研究院

微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务,其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜,目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。

4.艾伦人工智能研究院

艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的,致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究:名为Aristo的机器阅读与推理程序,SemanticScholar的语义理解搜索程序,Euclid的自然语言理解程序,和Plato的计算机视觉程序。

5.Facebook人工智能实验室

Facebook现在可不单纯是一家社交网站了,其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。

6.丰田实验室

丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR),丰田KiroboMini机器人等。

7.Uber先进科技中心

Uber在去年也建立了自己的研发中心,希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。

8.亚马逊AWS

亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室,但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用,亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务,用于数据的处理和存储,来同微软和谷歌竞争,亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率,近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。

9.IBM实验室

IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别,识别出其中的高兴、悲伤等情绪。

10.本田硅谷研发中心

现在,本田已有四家技术研发中心,研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。

好了,文章到这里就结束啦,如果本次分享的facebook的人工智能框架和人工智能框架问题对您有所帮助,还望关注下本站哦!

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