12月6日消息，據外媒報道，在科技行業，五年時間時間實在不能算短。尤其是在人工智能(AI)領域，過去五年堪稱發生了翻天覆地的變化。

Facebook的AI研究實驗室(FAIR)本月已經成立五年，正如這家社交媒體巨頭在更廣泛文化中留下了不可磨滅的印記(不管是好是壞)，FAIR的努力也在AI研究社區中產生了許多重大影響，并在Facebook的運營方式中站穩了腳跟。

Facebook首席AI科學家雅恩·勒坤(Yann LeCun)表示：“如果沒有深度學習的幫助，沒人能夠運行Facebook。在運營的各個方面，這種技術都已經根深蒂固。”

考慮到團隊的構成，勒坤回憶起他最初創建這個研究團隊的中心任務，即“重塑在Facebook進行研究的意義”。

Facebook首席AI科學家雅恩·勒坤(Yann LeCun)

他說：“Facebook之前沒有任何研究實驗室，FAIR是第一家。從那時候起，我們的公司非常專注于六個月期限的短期工程項目。”

成立五年后，FAIR的影響力已經滲透到整個公司的各個方面。這個團隊在門羅帕克、紐約、巴黎、蒙特利爾、特拉維夫、西雅圖、匹茲堡和倫敦都設有實驗室。他們與學術機構合作，發表了無數的論文和研究成果。

Facebook首席技術官邁克·施羅普費爾(Mike Schroepfer)發表帖文寫道：“在Facebook工作的頭五年，我拒絕創建研究實驗室。但到2013年，很明顯，AI對Facebook的長期未來發展變得至關重要，所以我們必須解決這個問題。“。

這個研究團隊出現在勒坤去馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)家吃晚飯后不久。勒坤當時稱：“我告訴(扎克伯格)應該如何組織研究實驗室，特別是實踐開放式研究的想法。從他那里聽到的回答讓我歡欣鼓舞，因為他說開放是烙在Facebook骨子里的基因。”

FAIR可以享受“更長時間線”待遇，使它能夠更專注于維護其士氣。在AI實驗室里沒有“作戰室”，該團隊許多最實質性的研究成果最終都公開發表出來，讓更廣泛的AI社區受益匪淺。

然而，在許多方面，AI在很大程度上是硅谷科技公司的一場軍備競賽。勒坤說，FAIR和Facebook應用機器學習團隊(AML，更多關注迫在眉睫的產品需求)互不統屬，這給了該團隊“巨大的回旋余地，讓他們真正思考長遠的問題”。

勒坤還談到了Facebook的某些長期愿景，為了實現它們，勒坤透露了他當前的工作重點，以及他希望在哪些方面看到改進。他說：“首先，我們會在已經相當善于處理的事情上取得更大的進展。”

對于勒坤來說，一個大趨勢是FAIR加倍這樣的努力，即致力于影響人們如何能夠更無縫地與數據系統互動，并獲得有意義的反饋。

他說：“我們已經有了這樣的項目，它是個問答系統，基本上可以回答任何問題，但它需要依賴維基百科。它還不能回答非常復雜的問題，這些問題通暢需要從多篇維基百科文章中提取信息并交叉引用。”

不過勒坤補充說：“在這方面很快可能就會取得進展，這將使我們與下一代虛擬助手和數據系統交互時不那么令人沮喪。”

計算機視覺技術多年來取得巨大進展

在過去的五年中，機器學習領域取得的最大進步發生在視覺方面。在這個領域，機器能夠在圖像框架中解析出正在發生的事情。勒坤預言，對語境的更深層次理解正在取得喜人成果。

勒坤說：“你將看到許多系統，它們不僅能識別圖像中的主要對象，而且基本上能勾勒出每個對象的輪廓，并為你提供圖像中正在發生的事情的文本描述，對正在發生的事情有種不同的、更抽象的理解。”

FAIR發現自己正在處理各種不同的根本性問題，這些問題對公司其余部分的運作方式有著廣泛的影響。

FAIR已經在無監督學習方面取得了進展，該公司已經發表了關于如何利用部分技術在它們缺乏足夠培訓數據的語言之間進行翻譯研究，以便在實踐中，需要從冰島語轉換到斯瓦希里語的用戶不會被冷落。

隨著FAIR展望未來五年，勒坤辯稱，有些更大的挑戰隱約出現在地平線上，而AI社區才剛剛開始應對。

他說：“這些都是相對可預測的改進。我們真正追求的是這種自我監督學習的理念，即讓機器更像人類和動物，并要求它們具備某些常識。”(騰訊科技審校/金鹿)

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