META:Meta（Facebook）：AI 將如何解鎖元宇宙_METAGOLD

原文標題：《MetadescribeshowAIwillunlockthemetaverse》

原文作者：theofficial_ksa，Venturebeat

原文編譯：比得潘，律動BlockBeats

最近結束的「Insidethelab」活動：「用AI構建Metaverse」，是Meta尋求用AI解鎖元宇宙的關鍵一步，此前Meta就曾宣布正在開發一臺破紀錄的超級計算機來為元宇宙提供動力。專家們表示，除了AI，元宇宙中還涉及到VR、AR、區塊鏈和5G等重要技術，而扎克伯格則熱衷于構建幾個巨大的AI系統來驅動新生的虛擬世界。

對此，扎克伯格表示，「我們特別關注可以使全新事物成為虛擬世界的基礎技術，因此在Meta我們研究了許多不同的技術，從VR到設計我們自己的數據中心。今天，我們將專注于也許是我們這個時代最重要的基礎技術——AI。」

此外，「我們將在元宇宙中獲得的各種體驗已遠遠超出了今天的可能，元宇宙被描述為「互聯網的沉浸式版本」，因此它需要在整個領域取得進步，包括從新的硬件設備到用于構建和探索世界的軟件，而AI則是解鎖許多這些進步的關鍵」，扎克伯格補充道。

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AI正轉向另一種自我監督學習的新方式

扎克伯格在「Insidethelab」活動中作出介紹性說明之后，MetaAI負責人JrmePesenti和MetaAIResearch聯合董事總經理JoellePineau在題為「用AI解鎖Metaverse」的會議上深入探討了Meta如何用AI構建元宇宙和開放科學。Pesenti指出，AI是元宇宙的關鍵之一，而MetaAI的使命是通過AI研究改進Meta產品，讓世界更緊密地聯系在一起。

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目前，MetaAI在體現機器人技術、創造力和自我監督學習等關鍵領域取得了重大進展。傳統上，機器直接從人類的監督中學習，是通過面向系統提供大量人工生成的示例來教它們執行單個任務實現的。然而，這種方法的挑戰在于它過于依賴任務，而機器何時能真正理解超出狹隘任務的部分時，是否需要大量引入不必要的偏見，對此人工并不清楚。

不過，MetaAI正在轉向另一種自我監督的方式，在這種方式中，AI可以在沒有任何人工監督的情況下學習數據。

例如，在處理語言時，AI系統可以從輸入文本中刪除單詞，并嘗試通過推斷周圍單詞的模式來獲取它們。隨著AI系統變得更好，它也提高了對語言含義和結構的理解，這是這種自我監督模型的最大優勢之一：它獨立于任務，因此可以利用單個模型進行最少的微調來執行多個下游任務，如該模型可以幫助執行諸如識別仇恨言論之類的事情等。

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此外，Pesenti表示，隨著MetaAI的研究突破，自監督學習不再局限于語言。在過去的六個月里，MetaAI和其他行業的研究人員在理解語音圖像方面也取得了驚人的成果。

MetaAI研究人員已經設法獲得了非常適用于圖像的自我監督技術，他們將圖像分成小塊，并要求AI重建圖像。目前，MetaAI研究人員已經證明，這種新的自我監督技術與最少量的注釋數據相結合，與使用更多人工監督的傳統方法相比更具有競爭力。

并且，MetaAI還開始創建可以同時理解多種模式的統一模型：他們可以在聆聽的同時閱讀嘴唇以獲得更好的語音識別，或者通過分析所有組件來識別違反政策的社交媒體帖子。但MetaAI依然不會止步于此，隨著元宇宙的出現，MetaAI將面臨著更多獨特的挑戰和機會來實現這一目標。

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元宇宙帶來的幾個新挑戰

在JoellePineau看來，她同樣相信元宇宙會帶來各種新的挑戰。過去十年，AI的大部分快速進步都深深植根于互聯網，如我們看到語音、語言和視覺等數據模式。

然而，AR和VR呈現出不同且更大的體驗和可供性。例如，從手到臉再到全身的運動成為提供和接收信息的主要載體，這開辟了一些令人著迷的新機遇，也需要我們的AI模型取得更多新的進展。

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盡管Pesenti分享了構建統一模型的目標，但Pineau表示這還不夠，在構建世界模型方面取得進展至關重要。同時，建立一個「世界模型」是AI研究人員多年來一直都在談論的一個概念。

「這個想法是建立一系列豐富的數據上，不僅可以用來進行預測，還可以用來推動未來并比較行動或干預的替代選擇。隨著我們開始構建能夠在現實，以及AR和VR中流暢運行的AI代理，我們的世界模型將需要混合使用預先記錄的靜態數據進行訓練，同時還需要一系列交互經驗」，Pineau補充道。

因此，目前仍存在許多不確定性，MetaAI也還不知道它在未來幾年將要開發出的新方法或算法。不過，MetaAI已經知道一些研究方向即將發生重大變化，這樣的方向之一則是機器人技術。此外，Pineau還指出，重點是實現所謂的「無界機器人」，這是一種突破實驗室或工廠等高度受限環境的機器人，它們能夠在家中和辦公室流暢地操作，并與人類和物體交互地盡可能自然。

而當我們構建從豐富交互中學習的機器人時，一個重要的步驟則是我們需要機器人本身來提高其通過觸摸感知世界的能力，Pineau對此做出了一個強調。

目前，MetaAI一直在試驗新的觸摸傳感器，與卡內基梅隆大學和麻省理工學院的研究人員合作，并創建傳感器，使用AI技術來推斷接觸位置，同時通過傳感器內的攝像頭記錄的圖像變化來測量接觸力。而與目前可用的商業觸覺傳感器相比，MetaAI與麻省理工學院合作開發的數字傳感器制造成本也要更低。

不過，MetaAI想要解決的挑戰之一還是要創建可以通過物理機器人和虛擬世界在現實世界中運行的模型，以允許數字化身以更加逼真的方式來挑選和操縱元宇宙中的人物，來確保彼此之間的一致性。MetaAI認識到模擬與現實世界之間的巨大差距，并加大投資來彌合從現實到VR的差距，在那里它可以訓練和測試機器人導航和操縱的新算法，以及與空間和物體的真實感測和交互。

雖然Pineau同意建立真正可靠的虛擬世界模型還有很多工作要做，但她仍然指出，一個有趣的問題是虛擬世界模型是否必須始終保持精確。為了回答這個問題，MetaAI正在開發一個項目，除了試圖感知和重建現實世界之外，它還可以融入我們內心深處并發揮創造力。這只是一個開始，隨著我們探索AI模型可以增強人類創造力的新方法，將可以看到更多。

開源計劃

對于是否開源，Pineau給出了肯定的回應，MetaAI將開源他們的研究計劃，讓世界各地的團隊都可以使用。在MetaAI的大部分研究工作中，其構建并發布了一個開源庫，如本例中的PyTorch庫，它包括多種功能，例如檢測觸摸滑動、估算、機器人和對象本身，都可以包含在內作為具有導航和其他機器人功能的更廣泛系統的一部分。

此外，MetaAI還正在開源TorchRec，這是為其許多產品提供支持的推薦庫。TorchRec展示了MetaAI對AI透明度和開放科學的承諾，它在PyTorch庫中可用，并提供常見的稀疏性和并行性原語，使研究人員能夠構建與當今Facebook新聞源和Instagramreels使用相同的最先進的個性化。

隨著Meta踏上為具身互動元宇宙構建AI的新旅程，Pineau指出，其還將提高如何做到這一點的標準，以及它在其設計和技術中將提升哪些價值。對此，Pesenti與Pineau達成了一致，并表示Meta將通過堅定不移地致力于創建遵循公平、包容、透明的最佳實踐、責任與模型的AI系統和技術來提高標準，并在保護用戶隱私的同時給予用戶更多控制權。

但根據Pesenti的說法，這些最佳實踐并不容易定義，因為這些問題通常涉及復雜的社會問題。「這就是為什么必須對我們的工作保持透明，并向更廣泛的負責任的AI社區分享，以獲得他們的反饋并運用他們的專業知識」，Pesenti解釋道。

可以看出，在邁向所謂「負責任的AI」的過程中，Meta似乎希望通過整合其開源社區的反饋來解決其多年來面臨的一些隱私問題。同時，Meta能否成功用AI解鎖元宇宙，還有待進一步的觀察。

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