Facebook 的 AI 戰略：開發 Caffe2Go 深度學習系統 ，增強城市和郊區的互聯網連接
在 Facebook，人工智能不僅僅是一種編程工具，已經成為一種哲學。Facebook連接了世界四分之一人口，在公司的所有產品中，人工智能所擁有的大規模數據分析能力足以滿足它的需求。
在昨天的 Web 峰會上，Facebook 首席技術官 Mike Schroepfer 闡述了人工智能和機器學習將在公司今後改善全球連通性、技術可及性和人機交互能力方面將發揮的重要作用。
Schroepfer 説：
像 Facebook 這樣的大公司在人工智能和機器學習生態系統中的角色至關重要。他們的龐大規模和對人才市場的壟斷能力幾乎使他們做出的每一個戰略決策都上升到一種全行業聲明的高度。
互聯一切
今年夏天早些時候 SpaceX Falcon 9 搭載的 Facebook 的衞星被摧毀，儘管會遇到這樣的挫折，公司仍然目標堅定，致力於讓世界更好地連接。目前 Facebook 正在實施一些基礎設施項目，通過機器智能來增強城市和郊區的互聯網連接。
已經已被充分證實的 Aquila 項目旨在建立郊區的互聯網連接。碳纖維材料製成的太陽能飛機在高於商業客機的海拔高度上飛行。飛機通過激光實現互相通信，並經由射頻實現與地面通信。Facebook 使用訓練過的神經網絡來識別非洲農村的人口中心，這樣的人羣可以被飛機鎖定，然後就可以完成最大數量的互聯網接入。
在城市網絡互聯方面，Facebook 正在使用的 LiDAR 是許多自動駕駛汽車項目的支持技術，用於規劃電信號杆，準確識別這些信號杆的位置可以較大程度優化連接性。該公司的團隊正在根據數據構建虛擬網絡圖，以創建最佳的網絡數據。
使用LiDAR數據實現聖何塞的城市連接
藝術為先，AI 革命在後
對於消費者來説，與 Facebook 的機器學習成果進行視覺互動的最簡單的方法是 Style Transfer 。建立在名為Caffe2Go 的全新移動深度學習平台之上，該功能使用户實時捕獲藝術性較強的風格化視頻素材。 Facebook 的首席產品官 Chris Cox 在 WSJDLive 演示了這項技術，向觀眾展示瞭如何使自己的內容看起來像是由梵高本人創作的。
當工程師開始構建 Style Transfer 時，他們用智能手機的計算資源能做到的就是在視頻中風格化一個小的畫面。經過一年的完善，我們看到的版本不但實時改變了整個畫面，而且沒有顯示出任何明顯的滯後現象。Style Transfer 的濾鏡最初在 Prisma 上推廣，很快便跟 Facebook 應用程序集成，在一些國家開始測試。
Caffe2Go 不會侷限於 Style Transfer，它是 Facebook 一整套的移動應用程序中有效利用卷積神經網絡的關鍵。
Schroepfer説：
研究員Gene Kogan 演示了 Style Transfer 如何為蒙娜麗莎加上埃及象形文字、蟹狀星雲和 Google 地圖的效果
將機器智能應用到智能手機只是第一步。目前，世界上仍然沒有在移動端上訓練神經網絡的解決辦法。機器智能未來的發展前景以及 Facebook 的長期規劃讓人們相信，在未來，每個人都可以在自己日常使用的智能手機上設計和訓練自定義的神經網絡。
關於 VR 的豪賭
即時在當今尖端技術的配合下，研究人員仍然需要生成數百個藝術風格，並精心設計屬性，以提供最佳的風格轉換體驗。隨着研究的繼續，Facebook 希望有一天根據我們自己的面部表情，創建另一種與其技術交互方式。
近期，自拍時觸發畫面表情放大眼睛張開嘴巴的濾鏡可以算驚喜了，這種功能類似於 Snapchat 的動畫自拍鏡頭。面部跟蹤技術的改進有將使我們流暢地技用技術分享我們的情緒狀態，獲取最有趣的將發生在虛擬現實中。Facebook 發明了 VR 表情符號，可以將用户的手勢生成 VR 面部表情。當你搖動拳頭時，你在鏡頭中的表情將會顯得很憤怒，手掌向上翻將搭配困惑的表情。
Facebook 在虛擬現實方面的嘗試需要我們改變對這家公司的理解，它有望使遠方的親人與我們“共處”於一個房間。Schroepfer 解釋説：
當然，一旦有線 VR 被革新，所有這一切變得將變得更有趣。目前，Facebook 的 VR 的有兩種形式，技術上受限制的移動頭盔和與位置跟蹤相機連接的只限於室內使用的頭盔，第二種更沉浸但更笨拙。
下一個系列的 VR 研究將着眼於計算機視覺的飛躍。Facebook 已經推出了 360 度視頻的穩定技術，當然這只是個開端，Inside-out tracking 和語音識別等相關技術也將提高 VR 體驗的真實性。
Facebook的Oculus部門現在正在構建一個獨立的移動VR平台，將基於手機的便攜式VR的靈活性和連接電腦的頭盔的性能結合起來。
Schroepfer補充道:
別猶豫，抓緊標記海量數據
字幕難以表現出右圖中的飛機即將墜毀
即便投資人工智能對 Facebook 的產品和服務將帶來支持，但前沿的 AI 研究還有很多進步空間。
機器智能的模式發展迅猛，然而，當今世界充滿了無數的不確定因素。儘管發展 AI 技術的研究存在阻礙，Facebook 幾乎沒什麼選擇，畢竟它的競爭對手正在投入數十億美元來搶佔下一個重大突破。
雖然 Google 首次推廣了算法搜索，但現在是 Snapchat 使增強現實成為主流，然後由 Facebook 向大眾傳遞了人工智能。人工智能不單單是指與有意識的計算機通信，它是通過篩選大量的數據，在混亂的數據中尋找規律和價值，然而沒有哪家公司比 Facebook 擁有更多數據了。
資料來源：36Kr
在昨天的 Web 峰會上，Facebook 首席技術官 Mike Schroepfer 闡述了人工智能和機器學習將在公司今後改善全球連通性、技術可及性和人機交互能力方面將發揮的重要作用。
Schroepfer 説：
引用人總是希望與其他人保持緊密聯繫，因此，只要是目前可以部署的最佳技術，就是我們要做的業務。
像 Facebook 這樣的大公司在人工智能和機器學習生態系統中的角色至關重要。他們的龐大規模和對人才市場的壟斷能力幾乎使他們做出的每一個戰略決策都上升到一種全行業聲明的高度。
互聯一切
今年夏天早些時候 SpaceX Falcon 9 搭載的 Facebook 的衞星被摧毀，儘管會遇到這樣的挫折，公司仍然目標堅定，致力於讓世界更好地連接。目前 Facebook 正在實施一些基礎設施項目，通過機器智能來增強城市和郊區的互聯網連接。
已經已被充分證實的 Aquila 項目旨在建立郊區的互聯網連接。碳纖維材料製成的太陽能飛機在高於商業客機的海拔高度上飛行。飛機通過激光實現互相通信，並經由射頻實現與地面通信。Facebook 使用訓練過的神經網絡來識別非洲農村的人口中心，這樣的人羣可以被飛機鎖定，然後就可以完成最大數量的互聯網接入。
在城市網絡互聯方面，Facebook 正在使用的 LiDAR 是許多自動駕駛汽車項目的支持技術，用於規劃電信號杆，準確識別這些信號杆的位置可以較大程度優化連接性。該公司的團隊正在根據數據構建虛擬網絡圖，以創建最佳的網絡數據。
使用LiDAR數據實現聖何塞的城市連接
藝術為先，AI 革命在後
對於消費者來説，與 Facebook 的機器學習成果進行視覺互動的最簡單的方法是 Style Transfer 。建立在名為Caffe2Go 的全新移動深度學習平台之上，該功能使用户實時捕獲藝術性較強的風格化視頻素材。 Facebook 的首席產品官 Chris Cox 在 WSJDLive 演示了這項技術，向觀眾展示瞭如何使自己的內容看起來像是由梵高本人創作的。
當工程師開始構建 Style Transfer 時，他們用智能手機的計算資源能做到的就是在視頻中風格化一個小的畫面。經過一年的完善，我們看到的版本不但實時改變了整個畫面，而且沒有顯示出任何明顯的滯後現象。Style Transfer 的濾鏡最初在 Prisma 上推廣，很快便跟 Facebook 應用程序集成，在一些國家開始測試。
Caffe2Go 不會侷限於 Style Transfer，它是 Facebook 一整套的移動應用程序中有效利用卷積神經網絡的關鍵。
Schroepfer説：
引用對於我們在服務器上構建的所有東西，我們現在有辦法將其應用到移動設備上
研究員Gene Kogan 演示了 Style Transfer 如何為蒙娜麗莎加上埃及象形文字、蟹狀星雲和 Google 地圖的效果
將機器智能應用到智能手機只是第一步。目前，世界上仍然沒有在移動端上訓練神經網絡的解決辦法。機器智能未來的發展前景以及 Facebook 的長期規劃讓人們相信，在未來，每個人都可以在自己日常使用的智能手機上設計和訓練自定義的神經網絡。
關於 VR 的豪賭
即時在當今尖端技術的配合下，研究人員仍然需要生成數百個藝術風格，並精心設計屬性，以提供最佳的風格轉換體驗。隨着研究的繼續，Facebook 希望有一天根據我們自己的面部表情，創建另一種與其技術交互方式。
近期，自拍時觸發畫面表情放大眼睛張開嘴巴的濾鏡可以算驚喜了，這種功能類似於 Snapchat 的動畫自拍鏡頭。面部跟蹤技術的改進有將使我們流暢地技用技術分享我們的情緒狀態，獲取最有趣的將發生在虛擬現實中。Facebook 發明了 VR 表情符號，可以將用户的手勢生成 VR 面部表情。當你搖動拳頭時，你在鏡頭中的表情將會顯得很憤怒，手掌向上翻將搭配困惑的表情。
Facebook 在虛擬現實方面的嘗試需要我們改變對這家公司的理解，它有望使遠方的親人與我們“共處”於一個房間。Schroepfer 解釋説：
引用這與 Facebook 移動應用程序本身關係不大，而是與 Facebook 使用技術來連接人的任務有關。
當然，一旦有線 VR 被革新，所有這一切變得將變得更有趣。目前，Facebook 的 VR 的有兩種形式，技術上受限制的移動頭盔和與位置跟蹤相機連接的只限於室內使用的頭盔，第二種更沉浸但更笨拙。
下一個系列的 VR 研究將着眼於計算機視覺的飛躍。Facebook 已經推出了 360 度視頻的穩定技術，當然這只是個開端，Inside-out tracking 和語音識別等相關技術也將提高 VR 體驗的真實性。
Facebook的Oculus部門現在正在構建一個獨立的移動VR平台，將基於手機的便攜式VR的靈活性和連接電腦的頭盔的性能結合起來。
Schroepfer補充道:
引用我們準備在 AR 方面長期發展，我們將會為構建 AR 設備，這將成為你與 AI 進行實時溝通的方式。
別猶豫，抓緊標記海量數據
字幕難以表現出右圖中的飛機即將墜毀
即便投資人工智能對 Facebook 的產品和服務將帶來支持，但前沿的 AI 研究還有很多進步空間。
機器智能的模式發展迅猛，然而，當今世界充滿了無數的不確定因素。儘管發展 AI 技術的研究存在阻礙，Facebook 幾乎沒什麼選擇，畢竟它的競爭對手正在投入數十億美元來搶佔下一個重大突破。
雖然 Google 首次推廣了算法搜索，但現在是 Snapchat 使增強現實成為主流，然後由 Facebook 向大眾傳遞了人工智能。人工智能不單單是指與有意識的計算機通信，它是通過篩選大量的數據，在混亂的數據中尋找規律和價值，然而沒有哪家公司比 Facebook 擁有更多數據了。
資料來源：36Kr