El día 2 de F8 2019: los Avances en la Visión por Ordenador, Incluido AI y Otros puntos

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El día 2 de F8 2019: los Avances en la Visión por Ordenador, Incluido AI y Otros puntos

en El segundo día de F8 centrado en el largo plazo las inversiones que estamos haciendo en AI y AR/VR. En el discurso de apertura, el Director de Tecnología de Mike Schroepfer, habló acerca de la IA de las herramientas que estamos usando para abordar una serie de retos a través de nuestros productos — y por qué él es optimista acerca de lo que viene a continuación.

Schroepfer fue seguido por Manohar Paluri y Joaquín Quinonero Candela de Facebook AI, Diseño de Producto Margaret Stewart, Lade Obamehinti, Lindsay Jóvenes, y Ronald Mallet de AR/VR.

Inteligencia Artificial

AI poderes de una amplia gama de productos en Facebook. En los últimos años, esto ha incluido nuestro trabajo para detectar de manera proactiva contenido que viole nuestras políticas. Para ayudarnos a capturar más de este contenido problemático, estamos trabajando para asegurarnos de que nuestro sistema de IA, se puede comprender el contenido con poca supervisión como sea posible. Y hemos logrado importantes avances, pero estos son los primeros esfuerzos y todavía hay un largo camino por recorrer. los Avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) nos han ayudado a crear digitales de un lenguaje común para la traducción, así que podemos coger lesivos en los contenidos a través de más idiomas. Y una nuevo enfoque para el reconocimiento de objetos llamados Panóptica FPN ha ayudado a nuestros AI-powered sistemas de comprender el contexto de los fondos de las fotos. los modelos de Formación que combinan visual y las señales de audio que mejora aún más los resultados.

Tecnología como Panóptica FPN, que se muestra aquí, ayudar a AI-powered sistemas de comprender el contexto de los antecedentes de fotos

de Nuestro trabajo alrededor de procesamiento de lenguaje natural es importante, pero muchas de las técnicas que mejor funcionan para la mayoría de los idiomas. Necesitamos una manera de apoyar a los diversos idiomas donde no hay suficientes muestras para entrenar. Auto-aprendizaje supervisado puede ayudar a como somos capaces de modelos de trenes para nuevos idiomas sin having los seres humanos de la etiqueta de conjuntos de datos adicionales para los nuevos idiomas. Esto nos permite entender mejor el contenido relevante, incluyendo las infracciones de la política — sin traducir cada frase. Estas técnicas ayudan a asegurar que todos nuestros clasificadores son la captura de contenido problemático en más idiomas que tenemos anteriormente.

AI es instrumental mientras trabajamos para mantener a nuestra plataforma segura — pero sabemos que se trata de los riesgos. Es decir, se puede reflejar y amplificar el sesgo. Para solucionar esto, estamos construyendo las mejores prácticas para la equidad — para asegurar IA protege a las personas y no discrimina en contra de ellos — en cada paso del desarrollo del producto.

Cuando AI modelos están formados por los seres humanos en los conjuntos de datos que implican a la gente, no es inherente a la condición de representación de riesgo. Si los conjuntos de datos contienen limitaciones, defectos u otros problemas, los modelos resultantes pueden funcionar de manera diferente para diferentes personas. Para manejar el riesgo, hemos desarrollado un nuevo proceso para la inclusión de IA. Este proceso proporciona directrices para ayudar a los investigadores y programadores de diseño de conjuntos de datos, medir el rendimiento del producto, y prueba de nuevos sistemas a través de la lente de la inclusión social. Para la visión, las dimensiones incluyen el tono de la piel, la edad y el género de la presentación y de voz, que incluyen dialecto, la edad y el género. La inclusión de la AI proceso está actualmente en uso en muchos de los equipos de producto en Facebook y horneados en el desarrollo de nuevas características.

Para una inmersión más profunda en todos los AI actualizaciones y avances, echa un vistazo a los posts en nuestro IA blog.

AR/VR

Una de las áreas en las que estamos utilizando la inclusión de la AI proceso es la realidad aumentada (AR). Chispa AR el uso de los ingenieros para asegurarse de que su software ofrece calidad AR efectos para todo el mundo. Por ejemplo, algunos de los efectos son provocados por un gesto con la mano, por lo que los datos de entrenamiento incluye tonos de piel diferentes bajo una variedad de condiciones de iluminación para asegurar que el sistema para reconocer una mano delante de la cámara. Oculus los ingenieros también el uso de este proceso para los comandos de voz en la realidad virtual (VR), utilizando datos representativos a través de los dialectos, las edades y géneros.

mientras trabajamos para asegurar que nuestra tecnología no excluir a las personas, también estamos trabajando para asegurarse de que ayuda a unir a la gente. Y con VR, vemos un futuro si la gente puede interactuar, y vienen juntos, independientemente de la distancia física. Pero para lograr esto, las personas necesitan sentirse completamente presente en VR. Eso significa que necesitamos verdaderamente realista de los avatares, con los gestos, las expresiones faciales y el tono de voz que añadir matices a nuestras conversaciones.

Hemos mostrado revolucionario realismo en nuestros Codec Avatares caras, que permiten a las personas interactuar en tiempo real en la realidad virtual. Pero la auténtica comunicación requiere el cuerpo completo. Es por eso que estamos desarrollando plenamente adaptable, basado en la física de los modelos que reproducen un avatar 3D con datos de un número limitado de sensores. Estamos utilizando un enfoque por capas, que imita la anatomía humana y puede adaptarse automáticamente para adaptarse perfectamente a cualquier individuo a la apariencia y el movimiento único. Realizamos el diseño de estos modelos de adentro hacia fuera, el desarrollo de un esqueleto virtual luego de capas en la estructura muscular, la piel y la ropa. El resultado es que los avatares de que son realistas, hasta el movimiento de los músculos y la caída de la ropa. Todavía tenemos un largo camino por recorrer antes de que este los resultados de la investigación en un producto, pero nos sentimos alentados por los resultados hasta el momento.

Como AR, queremos hacer VR inclusivo y seguro para todos. Hemos construido sistemas preventivos — como un código de conducta para todo el mundo que utiliza o genera para nuestros auriculares — que la crianza respetuosa de la cultura y de las interacciones. Y hemos construido sistemas reactivos, como las herramientas para reportar o bloquear a usuarios que están violating directrices.

Cuando lanzamos nuestro propio sociales VR aplicaciones, incluidos los Espacios, Lugares y Habitaciones, la incorporación de la seguridad en el diseño de la base de la experiencia. Un video de orientación para introducir a la gente a algunas de las características diseñadas para hacer que se sientan más cómodos interactuando con un grupo grande de personas, mientras que en la VR. Por ejemplo, la seguridad de la burbuja es una característica que impide a las personas o los objetos más cerca de lo que te gustaría. Si un avatar entra a otro de la seguridad de la burbuja, tanto de los avatares de ser invisible para cada uno de los otros. También tenemos en vivo moderadores en la mano para ayudar a asegurar el buen comportamiento y la revisión de los informes de comportamiento inapropiado.

Reloj de la keynote completo aquí.  

las herramientas y Los procesos que hemos compartido hoy son parte de cómo nos estamos preparando para lo que viene después. Para nosotros, este trabajo se trata de llevar la voz y la oportunidad a la gente de todo el mundo y ayudar a las personas a mantenerse conectados el uno al otro. Para leer más acerca de la de ayer anuncios, leer nuestro el Día 1 resumen. Para más detalles sobre la noticia de hoy, vea nuestra Programador blog IA blog Ingeniería blog Oculus blog Instagram Centro de Prensa, y Redacción blog. También puedes ver toda la F8 conferencias magistrales en el Facebook para Desarrolladores.

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