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本文目录

1. Facebook应该如何应对人工智能在智能手机上的局面？
2. Facebook聊天可以自动翻译嘛？
3. BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
4. Facebook的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？

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聊天可以自动翻译嘛？

tranworld作为聊天实时翻译器，可以进行whatsapp，line，zalo，telegram，messenger等平台的聊天实时翻译，

使用ai人工智能翻译引擎，实现边输入文字边智能翻译为指定国家语言，

支持全球200多国家的语言实时聊天翻译，即使不懂外语，也能轻松与国际友人进行深度业务上交流。

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。

Facebook的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？

Facebook的人工智能研究部门（FAIR）的策略是在更广泛的研究社区背景下研发技术，这个团队推进无监督表征学习，而不是借助人类算法干预。应用机器学习部门（AML）在FAIR之后成立，聚焦将研究应用到公司产品中，当前公司正在将机器学习功能应用到各种垂直领域中，比如面部识别，机器翻译以及深度文本语言或文本学习中。在此基础上，16年的时候facebook就发布过他们的人工智能产品deeptext，能够以人类的智商识别聊天内容。Facebook表示，DeepText能够以“接近人类的精确度”，理解人们的聊天内容。另外，依托后台的计算能力，这一工具每分钟能够分析、识别数千条网友评论或是聊天内容。在语种方面，这一工具已经能够分析20多种语言，据说还能够识别一些口头用语等。在今年的时候，facebook让两个机器人聊天，因为程序出现了一些bug，从而导致机器人说出了一些很难理解的语言，新闻都发AI发展出了自己的语言，facebook因此关闭AI系统一类的，其实事后澄清facebook并没有关闭他们的AI系统，而是重新修正了程序。

总之facebook在人工智能领域的最大标签是无监督学习，随着机器学习超越从“正确答案”中学习，开始聚焦独立的模式识别，无监督学习已经成为了人工智能中的重要领域，无监督学习最大的好处在于能够去除更多的，与大数据有关的人类的成分，在今年五月份的时候，公司发布的FBLearnerFlow合理化了端对端UI，公司的人工智能项目和工作流程应用也不限于AML成员，而是各部门都能使用借鉴。

（以上内容中部分来自于高盛的人工智能报告中对于各大公司在人工智能领域的创新性的报告）

关于人工智能语言facebook和人工智能语言模型有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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