李蓉慧

今年4月末的Facebook F8開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，扎克伯格親自上臺(tái)展示了一個(gè)相機(jī)特效平臺(tái)，可以做出具備增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）效果的照片和體驗(yàn)。事后有不少外部評(píng)論簡(jiǎn)單地認(rèn)為，這無(wú)非是Facebook用于打擊Snapchat的一款產(chǎn)品，但Facebook CTO Mike Schroepfer表示，這個(gè)相機(jī)特效平臺(tái)背后的技術(shù)都是由人工智能的細(xì)分領(lǐng)域—視覺(jué)識(shí)別的革新帶來(lái)的，其中他著重介紹Yann LeCun在革新技術(shù)中的貢獻(xiàn)，贊賞他從1990年代就開(kāi)始做相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

早在2006年，News Feed里就使用了機(jī)器學(xué)習(xí)，曾被視為Facebook第一次在產(chǎn)品中引入人工智能技術(shù)。然而直到10年后—扎克伯格2016年年初宣布新年計(jì)劃時(shí)，聲稱要在家里建立一套人工智能系統(tǒng)。在華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授Pedro Domingos看來(lái)，從那個(gè)時(shí)點(diǎn)算起，F(xiàn)acebook才開(kāi)始真正重視發(fā)展人工智能技術(shù)。相比已經(jīng)讓自動(dòng)駕駛汽車上路的Google和在實(shí)驗(yàn)室里已塞滿諸多人工智能設(shè)想的微軟等硅谷技術(shù)巨頭，F(xiàn)acebook確實(shí)遲到了。

人工智能不僅是眼下的“風(fēng)口”，每個(gè)公司都在說(shuō)，隨著數(shù)據(jù)的增加，分析和處理數(shù)據(jù)對(duì)技術(shù)公司提出了新的要求，而Facebook亦不例外。不過(guò)，按照硅谷技術(shù)公司里“如果一個(gè)產(chǎn)品沒(méi)有出問(wèn)題就不需要去解決它”的普遍共識(shí)，相比Google、微軟等其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，F(xiàn)acebook對(duì)于人工智能的需要似乎更為迫切，因?yàn)樗呀?jīng)面臨亟待解決的問(wèn)題。

且不說(shuō)這家公司現(xiàn)在掌管著全球1/5的人口的社交數(shù)據(jù)，隨著數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，其分析和處理的能力的不斷提升，以及產(chǎn)品用戶體驗(yàn)的進(jìn)一步提升，這些都需要調(diào)用大量的人工智能技術(shù)—對(duì)于Facebook來(lái)說(shuō)一個(gè)更為現(xiàn)實(shí)而敏感的話題則是—2016年美國(guó)總統(tǒng)大選假新聞事件讓它在輿論中處于被動(dòng)地位，作為一家技術(shù)公司，其中立立場(chǎng)遭到普遍質(zhì)疑。

在去年的美國(guó)總統(tǒng)大選之前，F(xiàn)acebook曾在法國(guó)關(guān)停了大約3萬(wàn)個(gè)試圖傳播虛假新聞的賬號(hào)。盡管Facebook目前在全球擁有超過(guò)1.8萬(wàn)名員工，它仍需要依靠技術(shù)手段來(lái)迅速有效地找到解決問(wèn)題的方法。今年4月27日，在針對(duì)假新聞發(fā)布的《信息運(yùn)營(yíng)白皮書(shū)》中，F(xiàn)acebook首次公開(kāi)承認(rèn)，在“假新聞”這個(gè)范疇內(nèi)，有“惡意行動(dòng)者”在美國(guó)總統(tǒng)大選期間通過(guò)虛假身份在該平臺(tái)上傳播虛假消息，從而影響了政治輿論。

在持續(xù)發(fā)酵的假新聞事件后，扎克伯格在建立全球社區(qū)的宣言中多次提到人工智能技術(shù)。在《信息運(yùn)營(yíng)白皮書(shū)》中，F(xiàn)acebook表示公司已經(jīng)在利用人工智能技術(shù)來(lái)探測(cè)并刪除不當(dāng)內(nèi)容。所以說(shuō)，F(xiàn)acebook持續(xù)加大AI研發(fā)的動(dòng)力不可謂不足。

回顧Facebook對(duì)人工智能領(lǐng)域的探索歷史，盡管它從2006年就開(kāi)始在News Feed上使用機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning），但是當(dāng)時(shí)的做法比較基礎(chǔ)。而那一年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父、多倫多大學(xué)教授Geoffrey Hinton在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NIPS，Natural Information Processing System）上第一次提出了深度學(xué)習(xí)（Deep learning）的說(shuō) 法。

到了2012年，雖然晚于Google、微軟等公司，但Facebook也開(kāi)始參與贊助人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議。最知名的對(duì)象，就是人工智能領(lǐng)域最著名的學(xué)術(shù)會(huì)議NIPS。

Facebook意識(shí)到應(yīng)該在前沿理論研究領(lǐng)域補(bǔ)課，已經(jīng)是2013年的事。此前，作為一款誕生于大學(xué)的社交軟件，F(xiàn)acebook一直沒(méi)有建立自己的學(xué)術(shù)研究部門，這與Google、微軟的做法很不同。Google本來(lái)是兩個(gè)創(chuàng)始人拉里·佩奇、謝爾蓋·布林在讀博士期間的一個(gè)研究項(xiàng)目，因此Google的研究部門在公司已存在多年，角色更像是內(nèi)部的一個(gè)“學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)”，而微軟的情況也大抵如 此。

當(dāng)2013年的NIPS在美國(guó)加州北部的度假區(qū)Lake Tahoe舉辦時(shí)，扎克伯格出現(xiàn)在會(huì)場(chǎng)，并宣布紐約大學(xué)教授Yann LeCun將加入Facebook，成為Facebook新成立的人工智能實(shí)驗(yàn)室（Facebook Artificial Intelligence Research，下簡(jiǎn)稱“FAIR”）的負(fù)責(zé)人。

Yann LeCun被稱為全球深度學(xué)習(xí)三個(gè)主要奠基人之一，他發(fā)明的筆跡識(shí)別系統(tǒng)，全球的各個(gè)銀行都在使用。為了表示對(duì)學(xué)者的尊敬和重視，據(jù)稱扎克伯格在拜訪LeCun教授之前特意讀了他的論文，這份誠(chéng)意讓LeCun感到意外。作為紐約大學(xué)終身教授的LeCun不想離開(kāi)紐約，一心求賢的Facebook甚至同意將Facebook AI實(shí)驗(yàn)室的總部設(shè)立在紐約曼哈頓。如今，LeCun已經(jīng)是Facebook在人工智能領(lǐng)域的旗幟人物。

對(duì)一個(gè)技術(shù)公司來(lái)說(shuō)，招聘資深學(xué)者的舉動(dòng)，收獲不僅是教授們的研究結(jié)果，更重要的是，按照學(xué)界的“門第”觀念，邀請(qǐng)到一個(gè)知名教授來(lái)公司做研發(fā)負(fù)責(zé)人，將意味著他名下的學(xué)生也會(huì)隨之慕名而來(lái)，假以時(shí)日便會(huì)自上而下構(gòu)建出一個(gè)源源不斷的人才庫(kù)。美國(guó)媒體Buzzfeed在近期的一篇報(bào)道中提及，從2013年成立至今，LeCun所帶領(lǐng)的FAIR團(tuán)隊(duì)已經(jīng)有80多名成員，他們分布在紐約、巴黎和Facebook總部Menlo Park的實(shí)驗(yàn) 室。

談到自己在Facebook的作用，LeCun對(duì)Buzzfeed表示，在“工程師至上”的Facebook，需要的不僅是直接關(guān)注產(chǎn)品的人才，同時(shí)也需要能將基礎(chǔ)的技術(shù)和理論研究轉(zhuǎn)化給產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)用的人才。

Word2Vec就是LeCun團(tuán)隊(duì)為Facebook開(kāi)發(fā)出的一款工具。在2016年假新聞事件后，這個(gè)工具幫助Facebook來(lái)標(biāo)注平臺(tái)上的內(nèi)容，從而厘清內(nèi)容是誰(shuí)發(fā)布、誰(shuí)分享的，據(jù)此來(lái)識(shí)別假新聞的特征和人的分享行為，再用機(jī)器學(xué)習(xí)清除掉它們。

設(shè)立于公司內(nèi)的理論研究機(jī)構(gòu)，通常會(huì)面對(duì)的一個(gè)核心問(wèn)題是關(guān)于純學(xué)術(shù)理論與產(chǎn)品導(dǎo)向研究的比例。產(chǎn)品導(dǎo)向的課題研究，會(huì)更多涉及到公司產(chǎn)品文化和工作流程如何將研究結(jié)果順利導(dǎo)入產(chǎn)品。LeCun的想法是FAIR團(tuán)隊(duì)的工作可以保持在70%是中長(zhǎng)期的技術(shù)理論研究，剩下30%則與近期公司的產(chǎn)品直接相關(guān)。

成功挖到LeCun之后，接下來(lái)Facebook要考慮的問(wèn)題，便是如何將理論研究團(tuán)隊(duì)的科研成果廣泛而有效地作用于Facebook的產(chǎn)品研發(fā)中。為此，F(xiàn)acebook設(shè)置了一個(gè)很關(guān)鍵的“銜接者”角色。這個(gè)人不僅要理解LeCun的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究，還要了解Facebook自己的產(chǎn)品，更重要的是他能夠在規(guī)模已經(jīng)足夠大的Facebook產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)里幫LeCun的團(tuán)隊(duì)推廣研究結(jié)果，同時(shí)，他還要負(fù)責(zé)與LeCun的團(tuán)隊(duì)做溝通，讓他們能夠及時(shí)了解Facebook對(duì)理論研究的需 求。

眼下，這位“關(guān)鍵先生”就是Joaquin Candela—他是Facebook應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)（Applied Machine Learning，下簡(jiǎn)稱“AML”）負(fù)責(zé)人。

Joaquin Candela出生于西班牙，在加入Facebook之前，他和Yann LeCun的學(xué)術(shù)研究有一絲微妙的淵源：他們都曾師從于Geoffrey Hinton的弟子。

Joaquin Candela畢業(yè)后先是加入了微軟在英國(guó)劍橋的實(shí)驗(yàn)室，他的研究結(jié)果曾經(jīng)用于必應(yīng)搜索。由于不太喜歡微軟內(nèi)部的流程，Candela在2012年加入Facebook的廣告部門，當(dāng)時(shí)Facebook的廣告部門也已經(jīng)開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，但模型比較簡(jiǎn)單。

在接受一次媒體采訪時(shí)Candela曾解釋過(guò)，微軟內(nèi)部是通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制來(lái)決定研究結(jié)果的產(chǎn)品化，他覺(jué)得這種流程從效果來(lái)看速度太慢了。也許Facebook的流程和文化更適合Joaquin Candela的想法。幾位在Facebook工作的工程師都曾向《第一財(cái)經(jīng)周刊》證實(shí)，一向喜歡強(qiáng)調(diào)“Done is better than perfect”（完成比完美更有價(jià)值）的Facebook，其內(nèi)部產(chǎn)品研發(fā)的過(guò)程確實(shí)會(huì)遵循這一宗旨，能快速做出一個(gè)產(chǎn)品比讓產(chǎn)品盡善盡美更為要 緊。

廣告的最大競(jìng)爭(zhēng)力往往在于廣告和用戶的相關(guān)性。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，Google是通過(guò)獲取用戶的搜索關(guān)鍵詞來(lái)分析用戶需要，而Facebook的廣告團(tuán)隊(duì)很有動(dòng)力利用機(jī)器學(xué)習(xí)提高廣告的準(zhǔn)確率，他們會(huì)通過(guò)用戶的畫(huà)像來(lái)判斷每個(gè)用戶究竟喜歡什么樣的廣告內(nèi)容。

在FAIR成立兩年后，2015年9月，F(xiàn)acebook宣布成立AML團(tuán)隊(duì)，一個(gè)月后Joaquin Candela接到任命，成為該團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。Candela表示，如果說(shuō)LeCun的團(tuán)隊(duì)做理論研究和直接為Facebook做產(chǎn)品的時(shí)間七三開(kāi)，那么AML團(tuán)隊(duì)的工作精力分配則正好與之相反，因?yàn)锳ML團(tuán)隊(duì)的任務(wù)就是將LeCun團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果“產(chǎn)品化”。

在Menlo Park的Facebook總部，這兩個(gè)團(tuán)隊(duì)通常會(huì)坐在一起—Joaquin Candela和Yann LeCun都向Facebook的CTO Mike Schroepfer匯報(bào)?？梢哉f(shuō)，F(xiàn)AIR+AML正是Facebook逐漸摸索出來(lái)的一套AI研發(fā)模式，它的價(jià)值在于既保持有純理論研究的獨(dú)立空間，同時(shí)又能及時(shí)對(duì)實(shí)際產(chǎn)品產(chǎn)生影響。

這兩個(gè)團(tuán)隊(duì)首度聯(lián)手完成的一個(gè)杰作，就是在Facebook內(nèi)部建立了一個(gè)可以廣泛使用的系統(tǒng)：它能將與人工智能相關(guān)的研究結(jié)果先在公司內(nèi)部平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)充分共享，加速產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)更有效地部署人工智能技 術(shù)。

2016年5月，F(xiàn)acebook對(duì)內(nèi)第一次正式介紹了這個(gè)名叫FBLearner Flow的產(chǎn)品。此時(shí)Facebook在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的能力，業(yè)界口碑已經(jīng)僅次于Google。

有一種說(shuō)法將FBLearner Flow稱為Facebook整個(gè)人工智能的母體。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它就是一個(gè)可以為全公司員工管理各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，里面裝滿了由Facebook工程師開(kāi)發(fā)的上百萬(wàn)個(gè)算法，方便其他同事直接共享。

有了這個(gè)平臺(tái)，F(xiàn)acebook的工程師不需要專門的人工智能技術(shù)培訓(xùn)，他們只要通過(guò)簡(jiǎn)單的API調(diào)用，使用搭建在FBLearner Flow的工具就可以學(xué)習(xí)并在自己的垂直產(chǎn)品中加載人工智能。

使用了這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型共享平臺(tái)之后，F(xiàn)acebook稱，現(xiàn)在他們?cè)趫D片識(shí)別方面的準(zhǔn)確率達(dá)到98%。在今年的F8大會(huì)上，CTO Mike Schroepfer就人工智能對(duì)于視覺(jué)識(shí)別效果的改進(jìn)，專門拿出一張圖片為例，這張圖上顯示的是一個(gè)女人在廚房里彎腰摸她的寵物狗。Schroepfer說(shuō)，2012年Facebook只能識(shí)別出的圖片中都有哪些信息，而到了2017年，F(xiàn)acebook的技術(shù)不僅可以看出圖片中有什么，還能判斷出圖中的人彎腰的姿勢(shì)是在做什么。Mike Schroepfer驕傲地對(duì)臺(tái)出的觀眾表示，最初發(fā)明這一技術(shù)的人眼下正在Facebook的AI團(tuán)隊(duì)中。

其實(shí)幾年以前，Mike Schroepfer就曾對(duì)媒體指出，當(dāng)人工智能技術(shù)真正成熟，F(xiàn)acebook希望達(dá)到的效果是，如果一個(gè)用戶心情不好，F(xiàn)acebook能給他推送一些小動(dòng)物的視頻；如果一個(gè)用戶很久沒(méi)有和媽媽聯(lián)系，F(xiàn)acebook會(huì)主動(dòng)給他推送媽媽當(dāng)前的狀態(tài)。

如今的Facebook已經(jīng)將人工智能技術(shù)滲入團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)工具和公司的戰(zhàn)略產(chǎn)品之中，用戶在信息推薦、過(guò)濾攻擊言論、推薦熱門話題、搜索結(jié)果排名等領(lǐng)域，都能不同程度地體驗(yàn)涉及人工智能技術(shù)的功能應(yīng)用。

去年夏天扎克伯格在規(guī)劃以相機(jī)拍照為核心的平臺(tái)產(chǎn)品時(shí)，親自協(xié)調(diào)AML團(tuán)隊(duì)與具體產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的合作開(kāi)發(fā)事宜，該項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)隨即進(jìn)入“Lockdown”狀態(tài)（這是Facebook在開(kāi)發(fā)重要產(chǎn)品時(shí)的保密狀態(tài)，它意味著所有參與人員要放下手頭所有的工作而全力投入到某項(xiàng)重要產(chǎn)品開(kāi)發(fā)）。

這款產(chǎn)品在研發(fā)的中后期引入了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來(lái)支持軟件，即直接在用戶的手機(jī)上運(yùn)行，不需要通過(guò)服務(wù)器，據(jù)稱“這不僅提高了識(shí)別圖像的速度，還解決了過(guò)去因?yàn)檫\(yùn)算速度限制而不能實(shí)現(xiàn)的特效操作”。未來(lái)如果Facebook用外接設(shè)備與App相連，這種小而輕的方式會(huì)減少運(yùn)算成本，對(duì)Facebook這種用戶體量的公司來(lái)說(shuō)，將是指數(shù)級(jí)別。

作為Facebook在人工智能領(lǐng)域的3個(gè)核心人物—無(wú)論是Yann LeCun、Joaquin Candela還是Facebook CTO Mike Schroepfer，都認(rèn)為Facebook還處于應(yīng)用人工智能的早期。事實(shí)上，這種先構(gòu)建核心團(tuán)隊(duì)，而后通過(guò)建立內(nèi)部共享平臺(tái)，以更高效的方式持續(xù)孵化人工智能應(yīng)用的AI研發(fā)模式，在硅谷其他大公司也得到過(guò)不錯(cuò)的驗(yàn)證。

Google同樣在通過(guò)人工智能技術(shù)給自己“造血”來(lái)提高研發(fā)效率。今年2月，Google的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架TensorFlow正式對(duì)外發(fā)布1.0版本，這個(gè)開(kāi)源產(chǎn)品的工作原理與FBLearner Flow工具相似，但它從語(yǔ)言翻譯到皮膚癌的早期檢測(cè)、預(yù)防糖尿病致盲等方面已經(jīng)應(yīng)用于超過(guò)6000個(gè)在線開(kāi)源代碼倉(cāng)庫(kù)。

相比Google、微軟等公司，F(xiàn)acebook還是一個(gè)年輕的公司，在文化和溝通機(jī)制體現(xiàn)出一些優(yōu)勢(shì)，但它仍需在AI研發(fā)和應(yīng)用落地方面加快速度，且要保持高度謹(jǐn) 慎。

從今年開(kāi)始，不斷發(fā)生在Facebook上的暴力直播事件正引發(fā)新的爭(zhēng)議。最近泰國(guó)的一名父親在Facebook上直播殺死自己女兒的全過(guò)程，當(dāng)時(shí)有37萬(wàn)人觀看了這個(gè)視頻。盡管這些有害視頻后來(lái)都被發(fā)現(xiàn)和移除，但對(duì)普通用戶來(lái)說(shuō)，他們并不了解用技術(shù)去發(fā)現(xiàn)并屏蔽一個(gè)視頻背后的過(guò)程，以及是誰(shuí)在保護(hù)他們免受類似傷害，他們看到的只會(huì)是那個(gè)特別糟糕的結(jié)果。

從“37萬(wàn)人”這個(gè)觀看數(shù)字以及如今19.4億月活躍用戶來(lái)說(shuō)，F(xiàn)acebook對(duì)社會(huì)的影響，早已不只是一家硅谷技術(shù)公司這么簡(jiǎn)單。