编译：弗格森 李静怡 刘小芹

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　　【新智元导读】不同于以往的“深度好文”，这篇描写 Facebook AI发展的文章不仅仅聚焦在机器学习技术，更多地强调各种先进的机器学习模型与Facebook 本身的基础架构、大规模部署和产品管道之间的配合，并强调硬件的支撑能力。对于公司来说，得应用者才能得天下，文章列举了 Facebook 从2012年来在图像识别和视频识别等方面的技术应用，强调AI 技术的发展中学术实验与产业应用之间存在显著差异。不管是扎克伯格还是Yann LeCun，他们的目标都是打造具有类似人类智力的对话代理，AI 毫无疑问是Facebook的未来核心战略。

　　未来，Facebook 会有一个拥有类人智能的对话代理。Siri、Google Now 和 Cortana目前都在尝试变得更智能，但是一旦脱离既定情景，它们都失败了。这是为什么扎克伯格在2016年为自己的家庭打造私人AI 助手的一个原因——当下的产业发展情况并不能满足他的需求。

　　当然，Facebook也已经开始打造自己的AI 平台——M。M不会拥有跟人一样的智能，但是它会在一些狭窄的领域拥有智能，通过观察人类的行为进行学习。Facebook 希望让AI 成为公司的下一个大平台，M 只是其中的一个研究项目。

　　在通往打造类似人类的智能的道路上，Facebook将使用机器学习（ML） 来了解用户反馈给公司的基础设施的所有内容。 Facebook想要使用AI来让其平台理解贴文，故事，评论，图像和视频的意义。然后将这些信息存储为元数据，以改善广告定位并提高用户新闻流内容的相关性。元数据还可用作创建高级对话代理的原始材料。

　　这并不是一个遥不可及的目标：AI现在是Facebook的下一个平台。Facebook 正在悄悄地实现这一目标，与此前从网页到移动端的转变具有相同的优先级。（移动端目前占据了Facebook收入的84％。）虽然你目前不能通过发出“OK Facebook”或“Hey Facebook”的指令与之进行互动，但是，今天已经有大量的AI，atv，能够让 Facebook 通过图像，视频，新闻流或其正在萌芽的聊天机器人，来增加对用户的吸引力。并且，如果他们的集体的工程设计能找到方法，那么自动化程度只会不断增加。

　　LeCun的小目标：专注10个科学问题，更好地模拟人类智力

　　在早期阶段，项目M作为基于文本的数字助理存在，通过将AI与人类训练者结合来理解用户意图（用户想要什么，例如呼叫 Uber），这一会话发生在使用机器学习训练的 Facebook Messenger 机器人和用户之间。当人类训练员介入以找到用户意图时，机器人倾听和学习，以便在下一次预测用户的意图时提高其准确性。

　　遇到一个问题时，如果机器计算出的概率较低，无法达到准确率要求，它会请求训练员的帮助。如果机器计算的概率足够高，则机器会对人类训练者没有注意到的用户进行回应。

　　这种交互是可能的，这要得益于创建于 Facebook 人工智能研究院（FAIR）建造的记忆网络（Memory Network）。一个记忆网络指的是带有内存的神经网络。虽然这并不是从人脑的研究获得启发，但是这一神经网络跟大脑皮层很相似，相关的网络内存就好像海马体，它通过长期、短期和空间导向的内存转换来搜集信息。当这些信息被送到皮层或者神经网络中，就会被转化成思考或者行动。

　　Facebook 的记忆网络技术已经通过开源社区开源。FAIR 主管Yann LeCun 把Facebook 未来的智能对话代理描述为一个高级版的M。

　　“它以M为基础，但是是完全自动化和个性化的”，他说，“所以，M是你的朋友，但不是所有人的朋友，它只是你的M，你可以跟它进行交互，它是完全个性化的，它了解你，你也了解它。并且，你能够与它进行的对话是有信息量的、有用的……这一个性化的助理，你能够把它带到任何地方，从理论上说，它也能在各个方面帮助你。从本质上看，这要求具有人类水平的智能。”