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Facebook周二宣布了几位人工智能领域顶尖学者的新聘用，其中以她在迪斯尼的工作而闻名的一名机器人手使动画人物以更像人类的方式运动。

招聘人员提出了一个大问题-无论如何，Facebook为什么对机器人感兴趣?

尽管社交媒体巨头确实在其某些数据中心中使用了机械臂，但似乎并没有蓦地对进展机械朋友感兴趣。对于当今的AI系统如何工作，答案甚至更为重要。

如今，大多数成功的AI系统必须先接触人类标记的数百万个数据点(例如猫的照片)，然后才干学会识别人们视为理所固然的模式。同样，像Google的计算机化围棋大师AlphaGo Zero这样的游戏机器人也需要数万次试验，才干从失败中吸收教训。

创建需要更少数据并具有更多常识的系统是未来使AI变得更智能的关键目标。

Facebook首席AI科学家Yann LeCun在上周与记者的电话中说：“显然，在人类如何快速学习方面，我们缺少一些东西。” “到目前为止，最好的想法来自机器人技术。”

Facebook招聘的人中有迪斯尼前研究员杰西卡·霍金斯(Jessica Hodgins);卡内基·梅隆大学(Carnegie Mellon University)的同事Abhinav Gupta因使用机器人手臂学习如何掌握事物而闻名。

加州大学伯克利分校的机器人专家，Covariant.ai的联合创始人Pieter Abbeel说，机器人技术领域具有推动AI进步的优势和局限性。首先，现实世界自然是复杂的，因此机器人AI系统必须处理意外的罕见事件。现实世界中的限制，例如时间紧缺以及保持机器运转的成本，促使研究人员解决难题。

“机器人技术迫使您进行许多现实检查，”阿比尔说。“这些算法真的有多好?”

伯克利AI教授Ken Goldberg说，还有其他更抽象的机器人学习应用。就像教机器人从计算机迷宫中逃脱一样，其他机器人也会根据自己采取的行动是否接近目标来改变其行为。他说，这样的系统甚至可以适应于投放广告，而这恰好是Facebook业务的支柱。

戈德伯格说：“这不是一个静态的决定，而是一个动态的决定。”

Facebook的LeCun表示，对于Facebook来说，在热门领域插上旗帜也可以使其与大学中涌现的AI人才竞争。

康奈尔大学计算机科学教授AI专家巴特·塞尔曼(Bart Selman)表示，对于Facebook来说，扩大其在AI领域的影响并承接那些可能与公司业务不直接相关的项目是一个好主意-这种方式有点“令人兴奋”例如，谷歌使用自动驾驶汽车。

这不仅吸引了注意力，还吸引了学生。他说，研究议程越广泛，实验室就变得越好。