Facebook Inc. 今天使用其@Scale會議來提供其人工智能研究進展的最新信息。

這家社交媒體公司正在開放一個新的“ AI推理”平臺，并提供有關(guān)機器翻譯研究的一些最新信息。

Facebook應(yīng)用人工智能研究負責人Srinivas Narayanan（如圖）今天上午在圣何塞會議上說，這是大規(guī)模擴展人工智能工作量的一部分，鑒于訓(xùn)練人工智能模型需要大量數(shù)據(jù)，這是一項艱巨的任務(wù)。 ，加利福尼亞。

納拉亞南說：“沒有人工智能，今天的Facebook就不會存在?！?“它與我們所做的一切緊密結(jié)合?！?但是，隨著每天有超過10，000種AI模型做出數(shù)萬億的決策，尋找更有效地完成所有這些工作的方法至關(guān)重要。他說：“ 伴隨著如此巨大的增長，隨之而來的是巨大的規(guī)模挑戰(zhàn)?！?/p>

AI推理是指能夠從大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息并基于該信息得出邏輯結(jié)論的計算機系統(tǒng)。Facebook說，推理模型在很多推薦引擎中使用了AI的“極其重要”的方面，展示了在線購物者可能感興趣的新產(chǎn)品，或者推薦了用戶接下來可能想看的電視節(jié)目。

AI推理模型是使用強化學習來訓(xùn)練的，強化學習是一種使用獎勵和懲罰系統(tǒng)來訓(xùn)練算法的編程方法。強化學習算法或代理通過與環(huán)境交互來學習。代理在執(zhí)行正確時會收到獎勵，在執(zhí)行不正確時會受到處罰。通過這種方式，代理可以通過最大化其獎勵并最小化其懲罰而在無需人工干預(yù)的情況下“學習”。

強化學習的唯一問題是，設(shè)置過程非常困難且耗時，幾乎沒有組織擁有以這種方式訓(xùn)練其AI模型所需的資源。因此，F(xiàn)acebook決定開放其ReAgent平臺的源代碼，以使其更輕松地構(gòu)建AI推理模型，以克服這些挑戰(zhàn)。

ReAgent現(xiàn)在可以在GitHub上下載，它帶有預(yù)先構(gòu)建的模型，這些模型已經(jīng)可以根據(jù)所饋送的數(shù)據(jù)做出決策，還可以提供有關(guān)這些決策的反饋。此外，還有一個“離線評估器模塊”，可以評估新模型在生產(chǎn)中部署之前的性能，以及一個用于大規(guī)模部署模型的服務(wù)平臺。