【AI自主監督學習】10億圖片作參數！Facebook新AI模型自主辨識圖像

人工智能（AI）技術賦予機器更多自主判斷能力，近年在各行各業的應用已隨處可見，並且不斷改進，持續帶來革新。Facebook的研究人員最新公布了一種新的AI圖像識別模型，當中包含10億張圖片作參數，還可以在沒有標籤幫助的情況下辨識圖像中的物體，突破電腦視覺偵測物件的標準。

電腦視覺偵測物件的標準，即是要透過執行人們預先編寫的指令，賦予電腦判讀影像的能力。惟其辨識能力的強弱，取決於指令下達的複雜度，無法單以局部資訊判斷整體情況。

而該Facebook的新AI模型「SEER」（SElf-supERvised）就可以自主地訓練數據集，不斷進行學習，不必依賴經過仔細標記的數據集來教導系統如何執行辨識任務，減省研究人員手動標記數據的工作程序，同時處理更多樣化的數據，提高辨識的準確度。

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該新AI模型由Facebook的巴黎人工智能實驗室（FAIR Paris）根據Instagram隨機拍攝的10億張照片，學習數據集構建而成。雖然目前該團隊的研究仍處於早期階段，但團隊又呼籲開展更多工作將SEER推進到下一階段的開發，並鼓勵更多的AI社區成員對該技術進行測試，帶來更多革新。

該模型未來將可用於在Facebook內部各種電腦視覺任務，自動生成圖像描述來幫助識別違反政策的內容；對外方面，則可用於圖像及元數據有限的領域，例如醫學成像。

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責任編輯：張寶燕