巨頭的游戲，Facebook如何布局人工智能？

如果說過去的計算時代是移動紀元，那么下一個時代無疑將會是人工智能紀元。在今年Facebook公布的發(fā)展路線圖中，AI作為一個10年發(fā)展戰(zhàn)略之一，已經被清晰的表述了出來。今天Facebook又推出了一個旨在簡化人工智能深度學習的新開源軟件Torchnet。

Facebook 希望能夠主導人工智能和機器學習領域，就像它引領社交網絡和即時通訊領域那樣。該公司已經雇用了超過 150 位人工智能領域的人才，并宣布對這一領域的投資將提高三倍——盡管他們并沒有說明具體的投資金額是多少。

具體到自然語言、視覺識別、邏輯規(guī)劃等，扎克伯格演認為未來機器可以準確識別圖像、語音，診斷疾病等激動人心的應用，但落實到目前Facebook正在花最大精力推動的事，則是基于即時聊天工具Facebook Messenger的智能化應用，主要是通過智能聊天機器人的形式來進行。

不久前，Facebook發(fā)布了文本理解引擎“Deep Text”，該引擎可以以接近人類的精準度，每秒理解幾千個帖子的覆蓋20多種語言的的文本內容。DeepText將部署在Facebook的各項服務中，幫助其為用戶提供更好的相關文章和服務推薦，此外DeepText還能夠幫助Facebook識別垃圾信息，篩選出惡意或威脅性的網友評論。

DeepText還能夠根據情景理解文本含義。DeepText還會將整合于移動聊天工具中，系統(tǒng)可以自動分析用戶的聊天信息，比如如果認為兩位好友正在談論一個出行計劃，系統(tǒng)可以自動匹配出Uber、Lyft等移動專車的信息，或是給出天氣預報等內容。除此之外，Facebook還在開發(fā)語音和視頻內容識別技術，未來用戶甚至能在視頻中迅速定位至比如你的朋友進入畫面的那一幀。

Facebook的優(yōu)勢在于擁有全球范圍內的海量社交數據?？突仿〈髮W機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源（如GPU）相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

要知道Facebook幾年前在人工智能上還幾乎是一片空白，但追趕的速度卻非常快。目前，該公司有兩大實驗室，其中一個是重點發(fā)展基礎研究的Facebook AI（FAIR）項目，由Yann LeCun負責，在加入 Facebook 之前，LeCun 被認為是該領域最富成就的科學家之一，FAIR主要專注于基礎科學和長期研究。

另一個則是專注于人工智能產品應用的應用機器學習部門AML，這個部門由西班牙裔機器學習專家Joaquin Candela負責。Candela 是一個資深的機器學習專家，他的團隊目前的研究方向是將人工智能應用于已有的 Facebook 產品。AML 的目標是「推進技術轉移最大化的工藝水平」以及成為「科學、研究以及技術轉移之間的紐帶」。AML 正試圖為提供排名、廣告、搜索、語言翻譯、語音識別、自動產生視頻字幕以及自然語言理解等所有領域開發(fā)更好的算法以提升 Facebook 的底線。

這兩個部門相互獨立，LeCun 和 Candela 都向Facebook CTO Mike Schroepfer匯報工作。Facebook的最終目標是在產品中對這些技術加以應用，這使得兩大部門需要要進行密切配合。

盡管這兩支團隊專注的重點并不相同，但LeCun和Candela均認為，要取得更大的成功，就必須要堅持開放的態(tài)度，不僅是在內部企業(yè)文化上，更要體現在對待開源社區(qū)的態(tài)度上。這也獲得Facebook CTO Schroepfer的認同，他表示，除了將Facebook硬件和數據中心進行開源之外，Facebook工程師已經發(fā)布了超過1000萬行開源代碼，并且還有350個活躍的GitHub項目。

人工智能是計算機領域最近二十年來最重要的進展，即使身為超級社交巨頭的Facebook，也不得不參與這場競賽以確保其在人工智能領域的核心競爭力。雖然起步相較谷歌和微軟，Facebook屬于追趕者，但這家公司的速度令人矚目。

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