Facebook人工智能研究团队的首席科学家杨立昆认为，增强现实眼镜是机器学习领域的一个理想挑战，并且有望成为一种“杀手级应用”。他在参加NeurIPS 2019会议的“高效机器学习和认知计算研讨会”时发表了这一观点。

理想的AR眼镜需要集成对话式AI、计算机视觉等多种复杂系统，并且必须具备类似普通眼镜的轻巧设计。为了实现这一目标，低功耗AI技术是关键，这样用户才能长时间佩戴和使用。

杨立昆表示：“对于硬件来说，这是一个巨大的挑战。因为眼镜需要配备能够在不同延迟下实时追踪视觉的摄像头。当你移动时，这将需要大量的计算资源。你希望能够通过语音与虚拟助手互动，让她始终保持倾听状态，并且能够与你对话。你还需要实现手势识别，以便虚拟助手能够实时追踪你的手部动作。”

他指出，虽然实时手部追踪已经成为可能，但如何在保持小巧尺寸的同时，以符合AR眼镜功耗要求的方式实现这一点，目前仍然是一个难题。

Facebook的人工智能负责人补充道：“从功耗和性能的角度来看，这个目标超出了我们现有的技术能力，所以我们需要采用一些前所未有的创新方法。例如，利用神经网络是一种可行的解决方案。”

杨立昆还讨论了深度学习方法面临的挑战，以及对新型硬件的需求，比如差分联想记忆和卷积神经网络。差分联想记忆这种计算方法已经在自然语言处理中广泛应用，并逐渐扩展到计算机视觉领域。

杨立昆提到：“在未来几年，深度学习和机器学习架构将会发生重大变化。我们已经看到了一系列的变革，现在我们拥有自然语言处理技术，而主要的研究方向则是Transformer网络。”

他还强调，更高效的批量处理和自我监督学习方法可以帮助AI像人类和动物一样学习更多知识，同时提高其能源效率。

杨立昆认为，AR眼镜有可能成为机器学习领域的一个重要应用场景。