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　　【中國安防展覽網(wǎng) 新聞】2015年，F(xiàn)acebook開發(fā)了一款借助語音來詢問有關(guān)Facebook上圖片的問題系統(tǒng)應用，這套系統(tǒng)名為VisualQ&A,它展示了這家社交網(wǎng)絡(luò)巨頭如何使用深度人工智能技術(shù)來將已有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以讓用戶利用和接收的信息。這套建立在Facebook使用人工智能來回答有關(guān)文本信息問題能力之上的系統(tǒng)，充分融合融入類似的深度學習人工智能技術(shù)。

　　
　　近日，F(xiàn)acebook再次在人工智能方面實現(xiàn)土坯，開源了三款人工智能圖像分割（ImageS egmentation）軟件，分別是Deep Mask、SharpMask和Multi PathNet，三款工具相互配合完成一個完整的圖像識別分割處理流程，DeepMask生成初始對象mask、Sharp Mask優(yōu)化這些mask，后由Multi PathNet來識別這些mask框定的物體。Sharp Mask目前已遵循BSD授權(quán)協(xié)議在GitHub上公開源碼。
　　
　　Facebook的人工智能研究實驗室（FAIR）此前曾在多篇學術(shù)論文中討論過以上開源的圖像分割技術(shù)。圖像分割技術(shù)不僅能夠識別圖片和視頻中的人物、地點、物體，甚至能夠判斷它們在圖像中的具體位置（到像素級別），為了做到這一點，F(xiàn)acebook使用了一種人工智能技術(shù)——機器學習，也就是用大量的數(shù)據(jù)來訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷提高其對新數(shù)據(jù)的處理判斷準確性。
　　
　　Facebook一直是開源人工智能技術(shù)的積極推動者，在開源三款圖像分割軟件工具之前，F(xiàn)acebook還曾在Torch上開源了一些功能強大的深度學習工具。
　　
　　深度學習是科技巨頭競爭激烈的技術(shù)陣地，包括蘋果、百度、谷歌和微軟都投入重金，并在COCO這樣的圖像識別競技場上展開激烈角逐。
　　
　　據(jù)Facbook介紹，圖像分割技術(shù)對于改進社交軟件來說意義重大，例如計算機能夠自動識別圖片中的物體，這能極大提高圖片搜索的準確率和效率，即使這些圖片沒有添加人工標簽。對于視力障礙的用戶來說，計算機甚至能給他們念出圖片中的內(nèi)容。
　　
　　Facebook人工智能實驗室的科學家Piotr Dollár在博客中指出：圖像識別技術(shù)的下一個挑戰(zhàn)是視頻識別，這方面Facebook的計算視覺技術(shù)已經(jīng)取得一些進展，能夠在查看視頻的同時理解并區(qū)分視頻中的物體，例如貓或食物。對視頻中物體的實時區(qū)分功能將大大提高Facebook視頻直播內(nèi)容的推薦準確性，而且隨著技術(shù)水平的提升，未來機器將能根據(jù)場景、物體和動作的時空變化給出實時的描述。