一年前的今天，Facebook才剛剛成立自己的人工智能實驗室FAIR。當時Facebook已經收購了語音識別及機器翻譯公司Mobile Technologies，在開拓語音識別領域的同時，小扎希望人工智能技術能盡可能的發揮用戶所分享的內容，創造新價值。
一年后，實驗室團隊的深度學習算法已經幫Facebook做出實質性貢獻了：他們利用算法檢查用戶在Facebook上的行為特征，從而推送合適的內容到你的動態消息里，包括你可能會感興趣、點擊進去瀏覽的內容等。此外，Facebook將很快推出分析用戶輸入內容的新功能，在你發表動態的時候自動提示相關聯的標簽。
當然，Facebook遠遠不會滿足于此。在實驗室一周年日這天，Facebook許了一個好玩的愿望：他們希望在未來推出“虛擬助手”，如果用戶在喝醉酒等不清醒狀態下自拍一堆尷尬不雅照，還選擇上傳到Facebook，小助手就會及時蹦出來，進行阻止。這個想法是盡可能減少用戶會感到后悔的網上行為：以前喝大了，無非是酒后失態或者酒后變態，讓周圍的朋友笑笑也就過去了，放在互聯網時代可能就沒那么簡單，一失足，或許就真的成千古恨了。
要實現這種功能，就需要機器學習和深度學習在圖像識別方面的技術，分辨出圖片里不同狀態下的你——Facebook現在已經能在上傳圖片里實現用戶和朋友的人臉識別。AI系統如果能盡可能的覆蓋并且利用海量的Facbook數據，社交在未來或許會很不一樣。
來自紐約大學數據科學中心的實驗室負責人Yann LeCun在接受wired網站的采訪時說：想象一下，如果未來AI助手會幫你調整你和你朋友間的互動方式，甚至是你和Facebook內容的互動方式？
有人會覺得Facebook不解風情，等于弄了個小間諜每天監視人們在網上的動作。LeCun表示，虛擬助手其實不會限制人們的網上活動，他們的意義在于更好的服務用戶。舉一個簡單的例子，比如在Facebook里，如果朋友或是陌生人沒有經過你的同意就擅自把你的照片po到網上，虛擬助手可以檢測到并及時通知你。
LeCun還暢談了一番自己對深度學習這項技術的看法。很多人都知道深度學習主要有圖像識別和語音識別兩個大方向，而LeCun更看好語音識別方向，他認為：未來下一個科技前沿，將會是自然語言處理，讓機器通過深度學習可以理解完整的句子和段落。
LeCun和他的FAIR實驗室的短期目標是創造一個可以自動回答簡單問題的系統。Facebook最近做了一個demo工具，讓機器能夠“讀完”《指環王》這本書的簡介內容，然后回答書里面的一些問題。這個demo在于創建一種人造短期記憶（artificial short-term-memory），是對利用遞歸神經網絡（Recurrent neural network）的翻譯系統的一種改進。在《一臺計算機的自我修養》里我們介紹過深度學習可以看成是一種模仿人腦的學習過程，ANN擁有多層感知器，相當于大腦皮層，而Facebook的這個demo，則相當于為是一個海馬體，負責存儲皮層的內存記憶。
短期目標如此，那FAIR實驗室的長期目標是什么呢？
LeCun說，Facebook希望能夠創造出強大的虛擬助手，不僅僅只是分析圖像和語音，還包括各種各樣用戶在社交網絡里的數據。“機器必須能夠真正的理解人類在網上產生的內容，以及人類本身。并且，能夠利用這種理解創造新價值。”但這將非常非常難，AI-complete問題不是用一些深度學習的算法就可以解決的。
另一個更有價值的重磅信息是，LeCun暗示Facebook的人工智能發展可能會涉及到被收購了的虛擬現實頭戴設備Oculus Rift——FAIR團隊和Oculus團隊曾一起探討過一些研究問題。人工智能+虛擬現實？這個想象空間……
胃口大，野心大，這些自然是極好的。但是Facebook的人工智能發展也面臨著局限：LeCun表示Facebook尚未開始研究AI和機器設備的結合。不過，那也是未來他和他的FAIR實驗室很感興趣的領域。
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