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，并提供有關機器翻譯研究的一些最新信息。

Facebook應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，這是大規模擴展人工智能工作量的一部分，鑒于訓練人工智能模型需要大量數據，這是一項艱巨的任務。 ，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合。” 但是，隨著每天有超過10，000種AI模型做出數萬億的決策，尋找更有效地完成所有這些工作的方法至關重要。他說：“ 伴隨著如此巨大的增長，隨之而來的是巨大的規模挑戰。”

AI推理是指能夠從大量結構化和非結構化數據中提取關鍵信息并基于該信息得出邏輯結論的計算機系統。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品，或者推薦了用戶接下來可能想看的電視節目。

AI推理模型是使用強化學習來訓練的，強化學習是一種使用獎勵和懲罰系統來訓練算法的編程方法。強化學習算法或代理通過與環境交互來學習。代理在執行正確時會收到獎勵，在執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的情況下“學習”。

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

ReAgent現在可以在GitHub上下載，它帶有預先構建的模型，這些模型已經可以根據所饋送的數據做出決策，還可以提供有關這些決策的反饋。此外，還有一個“離線評估器模塊”，可以評估新模型在生產中部署之前的性能，以及一個用于大規模部署模型的服務平臺。