是時(shí)候停止把Facebook當(dāng)作純粹的社交媒體公司來(lái)看了。它用無(wú)人機(jī)提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，為了發(fā)展虛擬現(xiàn)實(shí)而收購(gòu)Oculus，不懈追求人工智能，F(xiàn)acebook已經(jīng)迅速成為世界上最先進(jìn)的技術(shù)研究中心之一了。
無(wú)獨(dú)有偶，谷歌甚至IBM之類(lèi)的公司也有類(lèi)似的計(jì)劃，總的來(lái)說(shuō)，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)提速到無(wú)疑會(huì)影響到人機(jī)交互的節(jié)點(diǎn)了。事實(shí)上，這已經(jīng)發(fā)生了，不過(guò)是悄悄地在幕后進(jìn)行。每月為15億用戶(hù)提供服務(wù)的Facebook對(duì)人工智能技術(shù)興趣濃厚。Facebook解決的是模擬一般智力的問(wèn)題——即讓計(jì)算機(jī)日漸脫離線性邏輯的機(jī)器的思考方式，而是像我們自由形態(tài)的人類(lèi)以多管齊下的方式來(lái)思考。Facebook人工智能研究室（FAIR）致力于解決廣義的人工智能的問(wèn)題，而語(yǔ)言技術(shù)項(xiàng)目組和Facebook M（虛擬助手）這類(lèi)規(guī)模稍小的項(xiàng)目組則致力于開(kāi)發(fā)用戶(hù)操作中會(huì)用到的實(shí)際功能。
Facebook人工智能研究室的誕生
一切始于2013年，F(xiàn)acebook創(chuàng)始人兼CEO Mark Zuckerberg、CTO Mike Schroepfer和其他公司高層在評(píng)估公司上線十年以來(lái)的成就，并思考在接下來(lái)的十年、二十年如何長(zhǎng)盛不衰。
Facebook已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到其流行的社交網(wǎng)絡(luò)中，比如說(shuō)決定用戶(hù)會(huì)在News Feeds中看到什么內(nèi)容。不過(guò)相比起當(dāng)時(shí)前沿的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成果，這不過(guò)是小兒科。
一些Facebook工程師也一直在嘗試積卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs），這是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)，現(xiàn)在普遍被用于圖像識(shí)別。 即便人工智能還處于發(fā)展初期，Zuckerberg對(duì)它的潛力非?？春茫虼怂麖墓雀璐竽X（Google Brain）挖了一位叫做Marc Aurelio Ranzato的工程師。然后他追本溯源找到了積卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明者——Yann LeCun。
Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Yann LeCun是人工智能界的一個(gè)傳奇。他最早在1988年在貝爾實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員（由電話之父Alexander Graham Bell創(chuàng)立，并因其在電信技術(shù)領(lǐng)域的無(wú)數(shù)領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)而聞名）開(kāi)始他的研究，然后在AT&T實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任部門(mén)主管直到2003年。那之后他開(kāi)始在紐約大學(xué)任教?，F(xiàn)代的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是 LeCun職業(yè)生涯的巔峰之作。你是否曾經(jīng)好奇過(guò)ATM怎么能識(shí)別你的支票？這就得益于 LeCun負(fù)責(zé)的「SN」的神經(jīng)網(wǎng)路模擬器的早期研究，于1996年被采用。
「我開(kāi)始和Schroepfer 和Mark接洽，我想他們也許喜歡我向他們講述的東西」，LeCun在接受《Popular Science》采訪中說(shuō)道：「他們?cè)噲D說(shuō)服我來(lái)運(yùn)作這個(gè)實(shí)驗(yàn)室……當(dāng)像Mark 那樣的人跑過(guò)來(lái)和你說(shuō)：『好吧，你基本上接受了全權(quán)委托。你能組建世界一流的研究室，我希望你建立起全世界最好的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室』。我的回答將會(huì)是：『嗯，相當(dāng)有意思的挑戰(zhàn)?！弧?/span>
關(guān)于世界頂級(jí)的研究室是什么樣子，Yann有自己的想法。如果你想要吸引頂尖人才，你得有一個(gè)雄心勃勃的研究室，有著雄心勃勃的長(zhǎng)期目標(biāo)。然后你還得給他們工作上的自由權(quán)，同時(shí)對(duì)你的研究你必須持有非常開(kāi)放的態(tài)度?！高@和Facebook的信念有幾分吻合，F(xiàn)acebook秉持著開(kāi)放的理念?！筁eCun說(shuō)。
組建團(tuán)隊(duì)
這個(gè)肩負(fù)著Facebook的未來(lái)的團(tuán)隊(duì)規(guī)模很小，由大約 30個(gè)研究科學(xué)家和15名工程師組成。團(tuán)隊(duì)有三個(gè)分支：Facebook人工智能研究組的主要辦公室位于紐約市的Astor Place，由LeCun管理著一個(gè)由20名工程師和研究人員組成的團(tuán)隊(duì)。Menlo Park的是一個(gè)同等規(guī)模的分支。六月，F(xiàn)AIR又在巴黎設(shè)立了一個(gè)更小的5人組，與INRIA（法國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)與自動(dòng)化研究機(jī)構(gòu)）合作。還有很多在Facebook其他部門(mén)一起合作致力于人工智能發(fā)展的團(tuán)隊(duì)，例如語(yǔ)言技術(shù)團(tuán)隊(duì)；FAIR只是主要的研究部門(mén)。
這些研究人員和工程師來(lái)自科技領(lǐng)域的各個(gè)層面，同時(shí)當(dāng)中很多人都曾與Lecun合作過(guò)。高等級(jí)的人工智能研究并非是一個(gè)龐大的領(lǐng)域，而且Lecun的很多學(xué)生都創(chuàng)建了人工智能方面的初創(chuàng)公司，它們一般會(huì)被像Twitter這樣更大的企業(yè)收購(gòu)。
Lecun曾經(jīng)告訴《連線》雜志，「深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是Geofff Hinton，我，還有蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bengio之間的一個(gè)陰謀?！?Hinton在谷歌研發(fā)人工智能， Bengio奔波于蒙特利爾大學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘公司Apstat之間，而LeCun也與其他行業(yè)內(nèi)的著名企業(yè)有千絲萬(wàn)縷的關(guān)聯(lián)。
「當(dāng)我第一次在貝爾實(shí)驗(yàn)室做到部門(mén)主管時(shí)，我的老板對(duì)我說(shuō)，你需要記住兩點(diǎn)：首先，永遠(yuǎn)不要讓自己陷入團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng)。第二，只雇傭那些比你更聰明的人，」LeCun說(shuō)。
負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)語(yǔ)言研究子群的Leon Bottou，是LeCun的一個(gè)老同事。他們一同研發(fā)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器，1987年的AmigaOS就是他們的第一個(gè)作品。Bottou 2015年3月加入的FAIR，此前他在為微軟研究組工作的同時(shí)，還致力于機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器推理的探索。
2014年11月，LeCun請(qǐng)來(lái) Vladimir Vapnik作為他們的團(tuán)隊(duì)顧問(wèn)。Vapnik和LeCun曾一起在貝爾實(shí)驗(yàn)室工作，發(fā)表了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的形成性研究，其中包括一項(xiàng)測(cè)量機(jī)器學(xué)習(xí)能力的技術(shù)。Vapnik是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論之父，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論即基于既定數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)，對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)似乎是一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)，實(shí)際上卻需要關(guān)于預(yù)先形成的概念和對(duì)世界的觀察的海量信息（更多是后者）。Vapnik，這一領(lǐng)域的先驅(qū)，基于他在知識(shí)傳播上的興趣，繼續(xù)著這一領(lǐng)域的工作，并把師生互動(dòng)時(shí)的線索運(yùn)用在機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中。
目標(biāo)
團(tuán)隊(duì)的規(guī)模和科研力量允許Facebook擁有雄心勃勃的長(zhǎng)期目標(biāo)，絕不會(huì)達(dá)不到被LeCun稱(chēng)為「明確的智慧」的標(biāo)準(zhǔn)。
「迄今，最好的人工智能系統(tǒng)也是愚鈍的，因?yàn)樗鼈儧](méi)有常識(shí)?！筁eCun說(shuō)道。他用一種情況舉例，比如我拿起一個(gè)瓶子，然后離開(kāi)房間。（我們?cè)诩~約Facebook的會(huì)議室里討論真正的機(jī)器智能的誕生，而這個(gè)房間的名字卻不怎么吉利—— Gozer the Gozerian，與《捉鬼敢死隊(duì)》里面的反派同名。）人類(lèi)的大腦不難想象出一個(gè)人拿起瓶子然后離開(kāi)房間這么個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)一臺(tái)機(jī)器來(lái)說(shuō)，僅這個(gè)前提就會(huì)導(dǎo)致大量的信息缺失。
Yann一邊說(shuō)，我一邊在心中想象這個(gè)場(chǎng)景：「你很可能站起來(lái)，即使我在語(yǔ)句中沒(méi)有提到，你也很可能走動(dòng)；你打開(kāi)門(mén)，走進(jìn)去，也許還會(huì)關(guān)上門(mén)；瓶子不在房間里。由于知道真實(shí)世界的情況和界限，你可以借由判斷。因此我并不需要告訴你所有的細(xì)節(jié)?！?/span>
現(xiàn)在對(duì)于機(jī)器如何學(xué)習(xí)該水平的推理，人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家知道得并不多。在向這個(gè)目標(biāo)邁進(jìn)途中，F(xiàn)acebook正致力于制造能足夠好地學(xué)習(xí)已知世界的機(jī)器。
LeCun說(shuō)：「最大的障礙是自助式學(xué)習(xí)（unsupervised learning）?！宫F(xiàn)在機(jī)器主要通過(guò)一兩種方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，即他助式學(xué)習(xí)（supervised learning）——在系統(tǒng)中，向機(jī)器展示成千上萬(wàn)的狗的圖片，直到機(jī)器了解了狗的特征。谷歌的DeepDream以研究者反轉(zhuǎn)流程以揭示出其有效性對(duì)這一方法進(jìn)行了闡釋。
另一種方式是增強(qiáng)學(xué)習(xí)（reinforcement learning），即機(jī)器對(duì)給出的信息以是或否的二擇一的方式進(jìn)行選擇，以給出一個(gè)答案。這種學(xué)習(xí)耗費(fèi)的時(shí)間稍長(zhǎng)，但是機(jī)器被強(qiáng)制由自身做出內(nèi)在的抉擇。當(dāng)這兩種學(xué)習(xí)方式結(jié)合起來(lái)時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大結(jié)果。（還記得DeepMind Atari嗎）。自助式學(xué)習(xí)不需要反饋或者輸入，LeCun表示這就是人類(lèi)的學(xué)習(xí)方式。我們發(fā)現(xiàn)、得出結(jié)論，并將其加入到人類(lèi)的知識(shí)庫(kù)存之中。這，被證明是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。
LeCun笑著說(shuō)：「我們甚至沒(méi)有一個(gè)用以發(fā)展人工智能的基本指導(dǎo)原則，很明顯，我們?cè)谂ふ?。我們有很多點(diǎn)子，只是目前沒(méi)一個(gè)奏效罷了?！?/span>
真正人工智能的早期探索
但是這并不是說(shuō)以前的探索沒(méi)有成果?，F(xiàn)在讓LeCun激動(dòng)的是關(guān)于」記憶網(wǎng)絡(luò)」的工作，其可以被整合進(jìn)積卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使它們獲得記憶保持的能力。LeCun把這個(gè)新的記憶模型比作大腦中的分別由海馬體和大腦皮層控制的短期記憶和長(zhǎng)期記憶（LeCun厭惡把CNNs比作大腦，相反他更喜歡這個(gè)模型：一個(gè)帶有50億把手的黑箱）。
記憶單元允許研究者向該「記憶網(wǎng)絡(luò)」講說(shuō)一個(gè)故事，隨后使該網(wǎng)絡(luò)回答關(guān)于這個(gè)故事的問(wèn)題。
故事選自《指環(huán)王》一書(shū)。我們不把全書(shū)而是書(shū)中主要情節(jié)的簡(jiǎn)短概述（「比爾博拿到了魔戒」）講給「記憶網(wǎng)絡(luò)」，當(dāng)被問(wèn)及在書(shū)中某一具體情節(jié)中魔戒在哪里，這個(gè)「記憶網(wǎng)絡(luò)」能做出簡(jiǎn)短正確的回答。Facebook 熟悉科學(xué)官M(fèi)ike Schroepfer說(shuō)（他強(qiáng)調(diào)技術(shù)可以幫助Facebook以更高的精確度向人們展示其想看到的）這意味著它理解書(shū)中事物與時(shí)間的關(guān)系。
「通過(guò)搭建能理解世界的本質(zhì)、了解你所想要的是什么的系統(tǒng)，我們就能幫助你。」 Schroepfer在三月的一個(gè)開(kāi)發(fā)者報(bào)告會(huì)上說(shuō)道：「我們能搭建出一個(gè)系統(tǒng)，確保讓所有人可以把時(shí)間花在他們真正關(guān)心的事情上?！?/span>
FAIR團(tuán)隊(duì)正在圍繞這個(gè)目標(biāo)開(kāi)發(fā)一個(gè)被稱(chēng)為「嵌入世界」的項(xiàng)目。在該項(xiàng)目中，為了幫助機(jī)器更好的理解現(xiàn)實(shí)，F(xiàn)AIR團(tuán)隊(duì)正在教它們用向量表示所有事物之間的關(guān)系，如：圖像，帖子，評(píng)論，相片及視頻等之間的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在構(gòu)建一個(gè)包含了能組合媒體內(nèi)容、不同個(gè)體之間的距離等錯(cuò)綜復(fù)雜內(nèi)容的體系。
嵌入世界
Lecun說(shuō)通過(guò)使用這一系統(tǒng)能讓我們開(kāi)始「用代數(shù)替換原因」。這表示著讓人難以置信的強(qiáng)大。在嵌入世界項(xiàng)目中開(kāi)發(fā)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)視覺(jué)相似性將在同一地點(diǎn)拍攝的兩張不同照片連接起來(lái)，并能指出文字描述是否符合場(chǎng)景。它重建了現(xiàn)實(shí)的一種虛擬記憶，并將之在其他地方和事件的背景下進(jìn)行聚類(lèi)。它甚至能根據(jù)一個(gè)人之前的喜好，興趣以及數(shù)字經(jīng)歷「虛擬地表示這個(gè)人」。雖然這還只是帶有實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的，但是對(duì)Facebook 的新聞流呈現(xiàn)具有很大的影響，在跟蹤標(biāo)簽上也進(jìn)行了一定的使用。
有很多關(guān)于長(zhǎng)期目標(biāo)的演說(shuō)，但恰恰是小的勝利讓Facebook不斷前行。在2014年6月，他們發(fā)表了一篇名為《DeepFace：縮小人類(lèi)表現(xiàn)與人臉識(shí)別間差距》的文章，該文宣稱(chēng)在Facebook的這項(xiàng)技術(shù)在人臉識(shí)別中已達(dá)到97%的準(zhǔn)確率。Lecun說(shuō)：他相信Facebook的人臉識(shí)別技術(shù)已達(dá)到世界第一，這也是Facebook與學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)的一個(gè)關(guān)鍵性的區(qū)別。現(xiàn)在，DeepFace是Facebook自動(dòng)標(biāo)記照片背后的驅(qū)動(dòng)力。
「如果我們有一個(gè)切實(shí)有效的想法，我們就能讓它在一個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)在15億人面前?！筁eCun說(shuō)，「讓我們把目光聚焦在我們的長(zhǎng)期目標(biāo)的高度上，但是，在這個(gè)過(guò)程中會(huì)有很多我們將要去實(shí)現(xiàn)的會(huì)在短期具有實(shí)用性質(zhì)的事。」
作為在NYU和MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室工作過(guò)的老手，Rob Fergus領(lǐng)導(dǎo)著有關(guān)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的AI團(tuán)隊(duì)。他們的工作已經(jīng)在自動(dòng)標(biāo)記相片上得到使用，接下來(lái)將被用于標(biāo)記視頻。大量視頻因?yàn)槿狈υ獢?shù)據(jù)，或者沒(méi)有任何描述性文本，而被「淹沒(méi)」于噪聲中。AI將會(huì)能夠「觀看」視頻，并將它們大致分類(lèi)。
這對(duì)Facebook阻止那些不想被上傳到他們服務(wù)器上的內(nèi)容具有巨大的意義—例如色情照片，版權(quán)問(wèn)題或者其他違反他們使用條款的任何內(nèi)容。它也能鑒別新聞事件，對(duì)不同類(lèi)型的視頻進(jìn)行管理。Facebook此前一直將這些任務(wù)劃分給外包公司，當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)穩(wěn)定后，F(xiàn)acebook就能降低這部分的人工成本。
在目前的測(cè)試中，人工智能表現(xiàn)得很有希望。給它播放一段正在進(jìn)行的體育視頻，比如冰球、籃球或乒乓球，人工智能能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出這個(gè)體育項(xiàng)目。并且還可以區(qū)分壘球和棒球，漂流和皮劃艇，以及籃球和街球這些類(lèi)似的運(yùn)動(dòng)。
Facebook背后的人工智能
Facebook有一個(gè)叫做語(yǔ)言科技的個(gè)人小組，主要負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)翻譯，語(yǔ)言辨識(shí)和自然語(yǔ)言理解。LeCun所在的部門(mén)，F(xiàn)acebook人工智能研究室（FAIR）是Facebook人工智能戰(zhàn)略研究的主力，而語(yǔ)言科技（從屬于應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)）是實(shí)際進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的地方。
他們與FAIR合作，但個(gè)人進(jìn)行開(kāi)發(fā)和實(shí)踐，并且已經(jīng)開(kāi)發(fā)了493種廣泛使用的翻譯方向（從英語(yǔ)到法語(yǔ)，從法語(yǔ)到英語(yǔ)算兩種方向）。
本著讓世界更開(kāi)放更連通的宗旨，語(yǔ)言服務(wù)是Facebook的一條必經(jīng)之路。超過(guò)一半以上的Facebook用戶(hù)不說(shuō)英語(yǔ)，然而Facebook上大部分的內(nèi)容都是通過(guò)英語(yǔ)呈現(xiàn)的，語(yǔ)言科技小組的負(fù)責(zé)人Alan Packer說(shuō)道。
約有三億三千萬(wàn)用戶(hù)經(jīng)常點(diǎn)擊「見(jiàn)翻譯」按鈕使用這些翻譯服務(wù)。
如果你是第一個(gè)點(diǎn)擊翻譯按鈕的人，恭喜，你已經(jīng)操作了人工智能了。首次點(diǎn)擊會(huì)向服務(wù)器發(fā)出翻譯請(qǐng)求，之后該請(qǐng)求將存儲(chǔ)起來(lái)供其他用戶(hù)使用。Packer說(shuō)，夏奇拉（Shakira，著名拉丁裔歌手）發(fā)布的內(nèi)容總是很快就翻譯出來(lái)了。語(yǔ)言科技小組還推出了本地內(nèi)容翻譯，通過(guò)點(diǎn)擊「見(jiàn)原文」按鈕可以體驗(yàn)這項(xiàng)服務(wù)。
人工智能是這項(xiàng)任務(wù)里一個(gè)必要的環(huán)節(jié)，因?yàn)椤干倒稀狗g對(duì)于人們彼此之間相互溝通作用不大，還會(huì)生成不正確的語(yǔ)法，誤讀的習(xí)語(yǔ)，俚語(yǔ)也無(wú)從參考。這就是過(guò)去Google翻譯那種直接逐詞翻譯的缺陷。
Packer說(shuō)，修辭尤其難翻譯，但人工智能可以把握一些語(yǔ)義層面的含義。
「如果把『熱狗（hot dog）』這個(gè)詞組按字面翻譯成法語(yǔ)，是說(shuō)不通的。『Chaud chien』對(duì)法國(guó)人來(lái)說(shuō)沒(méi)有任何意義，」Packer說(shuō)道?！竿瑯尤绻隳弥环一┑恼掌?，我說(shuō)，『我今天秀了一下滑雪技巧（I’m hot dogging it today）,』這就變得很難理解，因?yàn)檫@里的hot dogging是炫耀的意思?！?/span>
盡管這種理解并不算太多，但早期的結(jié)果預(yù)示著這個(gè)任務(wù)很難處理。Packer說(shuō)，人工智能的妙處在于它不會(huì)去理解比喻或習(xí)語(yǔ)，但仍會(huì)在不理解的同時(shí)認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)。
人工智能本身具有適應(yīng)性，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后便可以很快掌握俚語(yǔ)。語(yǔ)言科技小組最近發(fā)現(xiàn)法國(guó)球迷在用一個(gè)新俚語(yǔ)表達(dá)「wow」，人工智能在接受那部分公用數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以后，現(xiàn)在能夠可靠地將文本翻譯出來(lái)。他們通過(guò)每天對(duì)人工智能進(jìn)行新數(shù)據(jù)的訓(xùn)練擴(kuò)展Facebook的詞庫(kù)，不過(guò)所有語(yǔ)言的詞庫(kù)正在按月更新。
Facebook M
我們已經(jīng)習(xí)慣于個(gè)人數(shù)字助理，比如Siri，Cortana，以及Google Now。但Facebook選擇了一條不同的道路，其名為「M」的新型個(gè)人AI助理?yè)碛谐绞謾C(jī)界限處理復(fù)雜事物的能力。Siri可以發(fā)短信，而M可以預(yù)定航班或制定旅行計(jì)劃。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，一位Facebook的雇員甚至讓M安排了一個(gè)找搬家公司到家中進(jìn)行評(píng)估的日程。（不過(guò)當(dāng)然了，你不能讓M給你買(mǎi)煙草、酒、搶支，或者給你安排色情服務(wù)。）
在三年內(nèi)，M有可能能夠給有線電視公司或者車(chē)輛管理部門(mén)打電話，并幫用戶(hù)在線等待，直到對(duì)方的接線員接過(guò)電話。
事實(shí)上，F(xiàn)acebook M的主干來(lái)自于今年早些時(shí)候收購(gòu)的一家創(chuàng)業(yè)公司：Wit.ia。他們加入了Messenger的小組，受VP David Marcus的管理，并在本月早些時(shí)候首次發(fā)布了M。
Alex LeBrun在Facebook內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)Wit.ai小組，他說(shuō)人工智能不僅幫助M更好地完成一般的任務(wù)，也能完成有一些特殊情況的任務(wù)，如帶一個(gè)小嬰兒旅游，或在燈火管制日的時(shí)候旅行。這也意味著M的能力隨著人工智能的發(fā)展而發(fā)展。他樂(lè)觀地認(rèn)為，在三年內(nèi)，M就可能有能力呼叫有線電視公司或者車(chē)輛管理部門(mén)，并幫助用戶(hù)在線等待，直到有人接過(guò)電話。
「M這樣的服務(wù)最大的附加值在于它能夠完全滿(mǎn)足你的需求，甚至在你的需求比較特殊或比較奇怪的情況下，」 LeBrun 說(shuō)，「在任務(wù)比較復(fù)雜或并非常理情況的時(shí)候，它也能完成任務(wù)?！?/span>
隨著M的運(yùn)行，它能夠不斷學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在，它還沒(méi)有能力獨(dú)自運(yùn)行。一個(gè)被稱(chēng)為「AI訓(xùn)練者」的小組跟M一起工作，如果出現(xiàn)M不懂的任務(wù)，小組會(huì)接管過(guò)來(lái)。隨后M可以從人類(lèi)訓(xùn)練者身上學(xué)到應(yīng)該怎么做，并應(yīng)用到之后的任務(wù)中。在程序中還內(nèi)嵌了一種隨機(jī)機(jī)制，Lebrun說(shuō)是為了讓它更像人類(lèi)學(xué)習(xí)的過(guò)程。
「AI訓(xùn)練者」是個(gè)新的職位，F(xiàn)acebook本身也在對(duì)這個(gè)職位的探索中。他們說(shuō)，這并不是一個(gè)給研究員或者工程師的職位，而是為那些擁有客戶(hù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人準(zhǔn)備的。Facebook將能夠評(píng)估哪些任務(wù)需要人類(lèi)的干預(yù)，但最后，他們希望在未來(lái)完成這些任務(wù)將不需要任何人類(lèi)干預(yù)。
但在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，這個(gè)職位是必須的，因?yàn)樗麄兊墓ぷ髦饕袃刹糠郑阂皇潜ＷC服務(wù)質(zhì)量的最后一道關(guān)卡，二是訓(xùn)練AI。
有人類(lèi)智能做看門(mén)人，M可以在FAIR進(jìn)行開(kāi)發(fā)時(shí)當(dāng)做沙盒來(lái)用?！溉绻惺裁礀|西需要測(cè)試，就會(huì)在M中顯現(xiàn)，因?yàn)樵谖覀兊挠?xùn)練和督導(dǎo)下，這個(gè)過(guò)程是沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)的?！筁ebrun說(shuō)。
M平臺(tái)是完全建立在Wit.ai的平臺(tái)之上的(主要在Facebook收購(gòu)前就已研發(fā))，但FAIR也會(huì)對(duì)用戶(hù)和個(gè)人AI助理的交互過(guò)程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)用作深度學(xué)習(xí)。
Facebook在人工智能團(tuán)體中的角色
「我們的研究項(xiàng)目都是完全公開(kāi)的。幾乎我們做的每件事都會(huì)發(fā)布，大部分的代碼也都是開(kāi)源的」 LeCun 說(shuō)道。你可以在 Facebook 的研究網(wǎng)站上和 ArXiv——一個(gè)收納電腦科學(xué)、數(shù)學(xué)及物理研究的圖書(shū)館，找到這些出版物。
大多人工智能團(tuán)體都是這樣不隱秘的。 LeCun 已成為發(fā)展 Torch（一個(gè)針對(duì)AI 發(fā)展的C++算法庫(kù)）的領(lǐng)軍人物。LeCun帶領(lǐng)他的團(tuán)隊(duì)，還有 Twitter 和 Google的 DeepMind 的研究人員合作，共同發(fā)展 Torch。許多現(xiàn)今在這個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家都曾是LeCun的學(xué)生。
任何他們可能出版的資料，從與醫(yī)學(xué)成像相關(guān)的資料到無(wú)人駕駛車(chē)，也都是公開(kāi)以促進(jìn)未來(lái)發(fā)展的，LeCun說(shuō)道。Facebook的研究固然對(duì)他們的用戶(hù)很重要，但它的核心價(jià)值更佳體現(xiàn)在讓人類(lèi)對(duì)如何更好地用機(jī)器來(lái)模仿智能的知識(shí)。
這是為什么Facebook是人工智能社區(qū)中重要的一部分，也是為什么這個(gè)社區(qū)本身是如此重要。
「那些你在好萊塢電影里看到的情節(jié)，譬如一個(gè)在阿拉斯加與世隔絕的人研究出了完美運(yùn)作，并在當(dāng)下無(wú)人企及的人工智能系統(tǒng)，是完全不可能的」。LeCun說(shuō)，「這是當(dāng)代最大最復(fù)雜的科學(xué)挑戰(zhàn)之一，沒(méi)有任何一個(gè)人，甚至一個(gè)大公司能夠憑他們自己解決。解決它需要整個(gè)研究發(fā)展社區(qū)的集體力量」。
