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這對Facebook有什么用呢？

Facebook在計算機視覺方面一直走在前列，正如我們在它的相機和圖像處理程序以及Portal等設備上看到的那樣，Potal會用它的“臉”跟著用戶在房間里轉(zhuǎn)來轉(zhuǎn)去。

雖然聽上去有些驚悚，但是好奇心對于這些需要了解他們所看到或感覺到的環(huán)境才能正常工作的應用程序來說都是至關(guān)重要的。

任何在應用程序或設備上運行的攝像頭，比如Facebook上的攝像頭，都在不斷地分析它所看到的圖像，以獲取有用的信息。

當一張臉進入畫面時，十幾個新的算法就會同時啟動并開始工作。如果有人舉起一個物體，攝像頭就會忙著分析：它有文字內(nèi)容嗎？需要翻譯嗎？有二維碼嗎？背景有多遠？

如果設備要及時完成這些任務，就會產(chǎn)生CPU使用率峰值、可見延遲以及用戶或系統(tǒng)工程師不希望出現(xiàn)的種種情況。

相反，如果人工智能助理在對場景感到不確定性時，發(fā)揮它的好奇心去檢查這些東西，確定分析物體的優(yōu)先級，是個相當不錯的折衷辦法。

通過觸摸感知

盡管視覺很重要，但它不是我們或機器人感知世界的唯一方式。許多機器人都配備了運動、聲音和其他形式的傳感器，但對物體的實際接觸相對較少。我們可以把它歸因于缺乏良好的觸覺接口。

盡管如此，F(xiàn)acebook的研究人員還是想研究使用觸覺數(shù)據(jù)代替視覺數(shù)據(jù)的可能性。

仔細想想，這完全是正常的，就像有視覺障礙的人用觸覺來了解周圍的環(huán)境，獲取關(guān)于物體的細節(jié)。

因此，F(xiàn)acebook的研究人員部署了一個人工智能模型，機器人根據(jù)視頻來決定采取什么行動，但不是實際的視頻數(shù)據(jù)，而是給它輸入高分辨率的觸摸數(shù)據(jù)。

結(jié)果表明，該算法并不真正關(guān)心它是否像我們平時觀察世界的圖像，只要數(shù)據(jù)是以視覺方式呈現(xiàn)的，例如作為觸覺傳感器上的壓力圖，它就可以像圖像一樣分析該模式。

這對Facebook有什么用呢？

雖然Facebook對用戶接觸并沒有多大興趣。但這不僅僅是接觸的問題，而是跨模式應用學習。

試想你第一次看到兩個不同的物體，閉上眼睛，單靠觸摸就可以很容易地分辨出來。為什么會這樣？

因為當你看到某個東西時，你不只是觀察到它的樣子，還構(gòu)想了一個內(nèi)部模型來表示它，包含了多種感官和視角。

類似地，人工智能助理可能需要將其學習的內(nèi)容從一個領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到另一個領(lǐng)域，比如說聽覺數(shù)據(jù)告訴握力傳感器如何握緊物體，或者視覺數(shù)據(jù)告訴麥克風如何分離聲音。

現(xiàn)實世界是一個復雜的環(huán)境，這里的數(shù)據(jù)更嘈雜，信息量更大。無論數(shù)據(jù)類型如何，都能夠利用這些數(shù)據(jù)對于可靠理解和與現(xiàn)實交互非常重要。

所以你會發(fā)現(xiàn)，這些研究本有趣，而且事實上也很重要。正如描述這項研究的博客文章所言：“我們專注于使用機器人技術(shù)，這不僅會生產(chǎn)出更有能力的機器人，還將在未來數(shù)年或者數(shù)十年內(nèi)挑戰(zhàn)人工智能的極限。如果我們想要更接近像人類那樣思考、計劃和推理的機器，那么我們需要構(gòu)建人工智能系統(tǒng)，使其能夠在多種場景中自主學習，不僅僅是在虛擬的數(shù)字世界�！�

隨著各大網(wǎng)絡社交媒體不斷擴大其影響力，其應用程序和服務的的范圍涉及日常生活的方方面面，它對人工智能助力的要求也就越來越復雜。

雖然我們不會很快看到一個“Facebook機器人”，但未來可期。