Facebook AI研究的下一步进展预测

多年来，科技行业的时间非常多。Darling创业公司找到了崩溃和燃烧的方法。看似不可阻挡的趋势。在人工智能领域，过去五年一直都是变革性的。

Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）本月已经五年了，正如社交媒体巨头在更广泛的文化中留下了不可磨灭的印记 - 无论好坏 - 来自FAIR的工作已经在人工智能中产生了一些重大影响研究社区并以Facebook运营的方式巩固其自身。

“如果没有深入学习，你将无法运行Facebook，”Facebook首席AI科学家Yann LeCun告诉TechCrunch。 “这在行动的各个方面都非常非常深刻。”

LeCun回顾了他的团队的形成，他回忆起他最初创建研究小组的核心任务是“发明在Facebook上做研究的意义”。

“在FAIR之前，Facebook没有任何研究实验室，这是第一个，直到那时，该公司非常关注短期工程项目，有六个月的期限，如果不是更少，”他说。

成立五年后，FAIR的影响力渗透到公司。该集团在门洛帕克，纽约，巴黎，蒙特利尔，特拉维夫，西雅图，匹兹堡和伦敦设有实验室。他们与学术机构合作，并发表了无数的论文和研究，其中许多论文和研究在这个方便的五周年时间表中列举了。

CTO Mike Schroepfer在Facebook的一篇文章中写道：“我说'不'要在Facebook上创建一个研究实验室，这可能是我前五年的研究实验室。” “在2013年，很明显人工智能对Facebook的长远未来至关重要。所以我们不得不弄清楚这一点。“

在LeCun被Mark Zuckerberg的家吃晚餐后不久，研究小组的起源就出现了。 “我告诉[Zuckerberg]应该如何组织研究实验室，特别是实施开放式研究的想法。”LeCun说。 “我从他那里听到的，我非常喜欢，因为他说开放性确实属于公司的DNA。”

FAIR拥有更长的时间表，使其能够更专注于维护其精神。人工智能实验室中没有“战争室”，该团队最重要的研究大部分都是作为有益于更广泛的人工智能社区的已发表的工作而结束的。然而，在许多方面，人工智能非常适合硅谷科技公司的军备竞赛。 LeCun表示，FAIR与Facebook的应用机器学习（AML）团队之间的分离，更多地关注即将到来的产品需求，为集团提供了“巨大而巨大的余地，让他们能够长期思考。”

我与LeCun讨论了公司的一些长期愿景，这些愿景演变成了他现在正在做什么以及他希望看到改进的地方。 “首先，我们已经有了很好的处理方式，将会取得相当大的进展......”
LeCun的一个大趋势似乎是FAIR将工作量翻倍，影响人们如何更加无缝地与数据系统交互并获得有意义的反馈。

“我们这个项目是一个问答系统，基本上可以回答任何问题，如果信息在维基百科的某个地方。它还不能回答那些需要从多篇维基百科文章中提取信息并交叉引用它们的复杂问题，“LeCun说。 “那里可能会取得一些进展，这将使下一代虚拟助手和数据系统的谈话失望度大大降低。”

过去五年中机器学习的一些最大进步发生在视觉领域，机器能够解析图像框架中发生的事情。 LeCun预测会有更多的情境理解。

“你将看到的系统不仅可以识别图像中的主要对象，而且基本上会勾勒出每个对象，并为您提供图像中正在发生的事情的文本描述，以及对正在发生的事情的不同的，更抽象的理解。 ”

FAIR发现自己处理的是不同的基本问题，这些问题对公司其他部门的运作方式产生了广泛的影响，但很多这些进展点在五年时间表中处于更深层次。

FAIR已经在无监督学习方面取得了一些进展，该公司已经发表了关于他们如何利用这些技术在他们缺乏足够的培训数据的语言之间进行翻译的工作，以便实际上需要翻译来自冰岛语的用户斯瓦希里语并没有被冷落。

正如FAIR展望其未来五年一样，LeCun认为，人工智能社区刚刚开始努力，有一些更大的挑战迫在眉睫。

“这些都是相对可预测的改进，”他说。“我们真正追求的大奖是这种自我监督学习的理念 - 让机器学习更像人类和动物，并要求它们具有某种常识。”