大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于facebook利用人工智能，facebook的人工智能这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
- Facebook的AI Habitat和Replica项目，到底是干什么的？
- Facebook新展示的Hanabi AI卡牌机器人，有着怎样的特点？
- Facebook应该如何应对人工智能在智能手机上的局面？
- Facebook创建的新机器学习系统如何对视频中的人脸进行“去识别化”？
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。
Facebook新展示的Hanabi AI卡牌机器人，有着怎样的特点？
这是一款复杂的日式卡牌游戏，允许2至5个人一起玩耍的游戏，它的特点是这个打牌机器人多人协作性会很好，能够使一个团队在合作中遇到高分的hanabi卡牌游戏机器人.
Facebook应该如何应对人工智能在智能手机上的局面？
脸谱已经很智能化了，估计你在国内无法体验吧，如果有机会，你可以看看脸谱的推送功能，完全依托系统沉淀数据，简单的描述就是你用微信抖音都找不回来的人，脸谱可以从win98时代给你翻出来；
Facebook创建的新机器学习系统如何对视频中的人脸进行“去识别化”？
FacebookAIResearch表示，其已经创建了一种机器学习系统，用于对视频中的个脸进行去识别化（de-identification）。像D-ID这样的初创公司和许多先前的作品已经为静态图像采用了去识别技术，但这是第一个用于视频的技术。在最初的测试中，该方法能够阻止最先进的面部识别系统。
用于自动视频修改的AI不需要重新培训就可以应用于每个视频。其在人的脸部映射了一个略微变形的版本，以使面部识别技术难以识别人。
一篇解释该方法的文章说道：“人脸识别可能会导致隐私丧失，人脸替代技术可能会被误用于制作误导性视频。有关人脸识别技术的进步和滥用的最新世界事件引发了对理解成功处理去身份识别的方法的需求。我们的贡献是唯一适用于视频（包括现场视频）的视频，其呈现的质量远远超过了文献方法。”
Facebook的方法将对抗性自编码器与分类器网络配对。作为网络培训的一部分，研究人员试图愚弄面部识别网络，FacebookAI研究工程师和特拉维夫大学教授LiorWolf在电话采访中告诉VentureBeat。
“因此，自编码器会设法使人脸识别网络的行为变得更加艰难，而实际上，如果您想产生一种掩盖某人的声音或在线行为或其他任何方式的方法，也可以使用该自编码器。”Wolf表示。
像FacesWapDeepfake软件一样，AI使用编码器-解码器体系结构生成图像。在训练过程中，人的脸变形，然后进入网络。然后，系统生成人脸的失真和未失真图像，以将其嵌入视频中。
该公司发言人告诉VentureBeat，Facebook目前尚无计划将该技术应用于Facebook系列应用的任何部分，但是这种方法可以使公众仍然可以识别公众讲话，但无法识别人工智能系统。
视频中的匿名面孔也可以用于AI系统的注重隐私的培训。5月，谷歌使用了Mannequin挑战视频来训练AI系统，以改善视频深度感知系统。加州大学伯克利分校的研究人员为训练AI“特工”像人一样跳舞或进行后空翻而进行的多项工作，也将YouTube视频用作训练数据集。
这项工作将在下周在韩国首尔举行的国际计算机视觉国际会议（ICCV）上进行介绍。
在此消息发布之前，Facebook首席技术官MikeSchroepfer于上周宣布，DeepfakesChallenge预览数据集现已可用，并且亚马逊的AWS现在已成为Facebook和微软上个月发起的DeepfakeDetectionChallenge倡议的成员。挑战是为了提高Deepfake检测系统的鲁棒性。
Facebook在今年早些时候将面部识别作为其平台上的默认设置，目前正在与一场涉及滥用面部识别数据的350亿美元集体诉讼作斗争。本周，该社交网络还为美国的某些用户推出了News应用程序。
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