说明：走进Facebook 有史以来最大的人工智能项目

这不只是运营一家「财产500强」（第242位）的交际收集公司，也是在运营非常复杂的支撑各类处事的计较基本架构，包罗处理赏罚器、存储器以及知道用户各类需求的软件。

Facebook 为全天下五分之一生齿提供处事，并且客岁年底，环球32亿生齿中有高出一半的人成为了互联网用户。此时，这不是一个不理性的题目：地球上有足够多的人来驱动这样一张巨型收集吗？

答复是否认的，至少是承担不起的。这就是 Facebook 告急人工智能的缘故起因。

五年前，Facebook 推出 Open Computer 硬件倡议，他们这么做的缘故起因是为用户提供 News Feed 处事的本钱完全就是产物贩卖本钱，即便对付这样一个其时拥有7.4亿用户的网站。因此，打造公司本身的计较基本架构，让博文宣布更快，本钱更低，成为公司的基本需求。

Facebook 暗示，公司已经从对 Open Compute 的投资中节减了高出20亿美元。但在互联网规模，五年就是一个期间，现在每个科技巨头都在想法征服另一个困难。固然他们可以低本钱的提供内容处事，但在数十亿博文中，要搞清晰推送哪类内容依然有很大挑衅。因此，就像 Facebook 五年前通过 Open Compute 打算开始从头搭建硬件财富一样，最近，公司也缔造了一个打点人工智能的内部平台，云云一来，就能精准推送你想看的内容。并且，公司也但愿将这个「呆板进修」平台局限化。（「呆板进修」是一种人工智能范例，能让计较机在没有预编程的条件下进修怎样运行。）

「我们正试着打造高出 15 亿小我私人工智能署理（AI agents）--为每个行使 Facebook 或公司其他产物的每一小我私人处事。」新近创立的呆板进修应用组认真人 Joaquin Candela 说，「那我们应该怎么做到呢？」

Candela 说，你要从早年的胜利中罗致灵感。Facebook 的基本架构团队也是呆板进修应用团队的灵感之源。

「我们倾向将诸如存储、收集计划以及计较视为理所虽然的工作，」他说，「当视频小组做直播视频时，人们并没故意识到这件事的量级。这很愚笨。而基本架构小组就是在谁人处所转达魔力--将不行能变为也许。我们必要对人工智能做同样的工作。也必要将人工智能酿成你们以为理所虽然的工程布局中的一部门，云云完备的一部门。」

客岁九月，Facebook 创立了呆板进修应用团队（Applied Machine Learning team）。团队认真运行一个包围全公司的呆板进修内部平台，叫做 FBLearner Flow ，这个平台就相等于人工智能规模的 Open Computer ，不外最大的区别在于：它并不会依托于开源硬件来提供应天下。公司说，假如没有 Facebook 手头数据，这个平台本质上没啥用。

FBLearner Flow 团结了几个呆板进修模子并用于处理赏罚几十亿数据点，这些数据点来自网站15亿用户的勾当，并能对数千件工作举办猜测：图片中有哪位用户，哪些也许是垃圾信息。FBLearner Flow 模子缔造的算法有助于界定什么样的内容呈此刻你的动态动静中，以及你会看到什么样的告白。

基于以上内容，我们会很轻易得出结论：Facebook 行使人工智能会让公司13,000雇员中的某些人失去事变。「但实际并没有什么变革，」公司 CTO Mike Schroepfer 说。人工智能恰好是在辅佐公司晋升工程师的手段。他说，「我们能做之前无法做到的工作。」

（编辑：湖南网）

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