在Facebook首席人工智能科學家楊立昆（Yann LeCun）看來，如果機器學習研究員未來想要開發(fā)出一款殺手級應用，可以試試去挑戰(zhàn)增強現(xiàn)實（AR Augmented Reality）眼鏡。近日，楊立昆在全球最大機器學習研究會議NeurIPS上發(fā)表了上述言論。

楊立昆常被認為是“卷積網(wǎng)絡之父”，2018圖靈獎獲得者，目前擔任Facebook首席人工智能科學家和紐約大學教授。楊立昆于1960年出生于法國巴黎附近，于1983年獲得法國高等電子與電工技術工程師學校的學士學位，以及Pierre et Marie Curie大學的計算機科學博士學位。1987年至1988年，楊立昆是多倫多大學辛頓實驗室的博士后研究員。

一款完美的AR眼鏡需要用到對話式人工智能、計算機視覺和其他復雜系統(tǒng)的組合。這些系統(tǒng)又必須在小巧的眼鏡內(nèi)部進行操作。這樣一來，為了確保電池壽命，必須使用低功耗的人工智能系統(tǒng)，以便用戶可以長時間佩戴和使用眼鏡。

“對于硬件而言，這是一個巨大的挑戰(zhàn)，因為你需要在實時或延遲下，跟蹤你視覺的攝像頭，在移動過程中，這需要大量的計算。同時，你希望能夠通過語音與智能助理互動，以確保助手一直能聽到你的聲音，并且也會與你說話。你還需要手勢識別，以便智能助理可以實現(xiàn)實時手部追蹤?！睏盍⒗フf。

就目前人工智能技術的發(fā)展來看，楊立昆認為實時手部跟蹤技術已經(jīng)成熟，但是“我們只是不知道如何以小巧的形式來做到這一點，讓其功耗與AR眼鏡兼容?！睏盍⒗フf，“就功耗、性能和外形尺寸的變化而言，它確實超出了我們今天的能力范圍，因此必須使用人們從未想到過的技巧。”楊立昆認為神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種選擇。

值得一提的是，與蘋果、Niantic和高通等公司一樣，F(xiàn)acebook在今年秋天公布了到2025年制造AR眼鏡的計劃。

楊立昆還補充到，更有效的批處理和自我監(jiān)督學習技術可以幫助人工智能像人類和動物一樣學習更多，也更有助于提高人工智能的能效。

在演講中，楊立昆還談到了當下的硬件發(fā)展限制了科研人員的想象，一些好想法就是因為硬件太慢難以實現(xiàn)，而被拋棄。

同時，他還談到，未來幾年，深度學習和機器學習架構將發(fā)生很大變化。例如自然語言處理，現(xiàn)在唯一基本能用的只有Transformer框架。