Facebook公布新视觉模型“SEER” 可实现自我分析数据

品玩3月5日讯，据VentureBeat报道，Facebook近日宣布了一个建立在10亿张图片上训练的AI模型，在一系列计算机视觉基准上取得了最先进的结果。这款视觉模型的名字叫做SEER，是SElf-supERvised的缩写。SEER包含10亿个参数，可以从互联网上的任何一组随机图像中学习，而不需要进行注释。

参数，是机器学习系统的基本组成部分，是模型从历史训练数据中得出的部分。与大多数计算机视觉模型不同的是，大多数计算机视觉模型是从有标签的数据集中学习的，而Facebook的模型则是通过暴露数据各部分之间的关系从数据中生成标签，这一步被认为对有朝一日实现人类级智能至关重要。

人工智能的未来在于制作系统，这些系统可以从任何给定的信息中进行推断，而不依赖于标注的数据集。提供文本、图像或其他类型的数据，AI系统最好能够识别照片中的物体，解释文本，或执行要求它完成的其他无数任务中的任何一项。