如果说过去的计算时代是移动纪元，那么下一个时代无疑将会是人工智能纪元。在今年Facebook公布的发展路线图中，AI作为一个10年发展战略之一，已经被清晰的表述了出来。今天Facebook又推出了一个旨在简化人工智能深度学习的新开源软件Torchnet。
　　Facebook希望能够主导人工智能和机器学习领域，就像它引领社交网络和即时通讯领域那样。该公司已经雇用了超过150位人工智能领域的人才，并宣布对这一领域的投资将提高三倍——尽管他们并没有说明具体的投资金额是多少。
　　具体到自然语言、视觉识别、逻辑规划等，扎克伯格演认为未来机器可以准确识别图像、语音，诊断疾病等激动人心的应用，但落实到目前Facebook正在花最大精力推动的事，则是基于即时聊天工具Facebook Messenger的智能化应用，主要是通过智能聊天机器人的形式来进行。

扎克伯格

　　不久前，Facebook发布了文本理解引擎“Deep Text”，该引擎可以以接近人类的精准度，每秒理解几千个帖子的覆盖20多种语言的的文本内容。Deep Text将部署在Facebook的各项服务中，帮助其为用户提供更好的相关文章和服务推荐，此外Deep Text还能够帮助Facebook识别垃圾信息，筛选出恶意或威胁性的网友评论。
　　Deep Text还能够根据情景理解文本含义。Deep Text还会将整合于移动聊天工具中，系统可以自动分析用户的聊天信息，比如如果认为两位好友正在谈论一个出行计划，系统可以自动匹配出Uber、Lyft等移动专车的信息，或是给出天气预报等内容。除此之外，Facebook还在开发语音和视频内容识别技术，未来用户甚至能在视频中迅速定位至比如你的朋友进入画面的那一帧。

Deep Text

　　Facebook的优势在于拥有全球范围内的海量社交数据。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。
　　要知道Facebook几年前在人工智能上还几乎是一片空白，但追赶的速度却非常快。目前，该公司有两大实验室，其中一个是重点发展基础研究的Facebook AI(FAIR)项目，由Yann LeCun负责，在加入Facebook之前，LeCun被认为是该领域最富成就的科学家之一，FAIR主要专注于基础科学和长期研究。
　　另一个则是专注于人工智能产品应用的应用机器学习部门AML，这个部门由西班牙裔机器学习专家Joaquin Candela负责。Candela是一个资深的机器学习专家，他的团队目前的研究方向是将人工智能应用于已有的Facebook产品。AML的目标是「推进技术转移最大化的工艺水平」以及成为「科学、研究以及技术转移之间的纽带」。AML正试图为提供排名、广告、搜索、语言翻译、语音识别、自动产生视频字幕以及自然语言理解等所有领域开发更好的算法以提升Facebook的底线。
　　这两个部门相互独立，LeCun和Candela都向Facebook CTO Mike Schroepfer汇报工作。Facebook的最终目标是在产品中对这些技术加以应用，这使得两大部门需要要进行密切配合。
　　尽管这两支团队专注的重点并不相同，但LeCun和Candela均认为，要取得更大的成功，就必须要坚持开放的态度，不仅是在内部企业文化上，更要体现在对待开源社区的态度上。这也获得Facebook CTO Schroepfer的认同，他表示，除了将Facebook硬件和数据中心进行开源之外，Facebook工程师已经发布了超过1000万行开源代码，并且还有350个活跃的Git Hub项目。
　　虽然起步相较谷歌和微软，Facebook属于追赶者，但这家公司的速度令人瞩目。

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