Facebook AI 研究院负责人：相比百度和谷歌，我们有哪些优势？

编者按：本文由张巨岩翻译自Quora。

Serkan Piantino，Facebook AI研究工程部主管，Facebook纽约部主任。曾是Bridgewater Assciates公司的投资合伙人。之前负责领导开发Newsfeed、Newsfeed排序算法、Timeline和Messenger的基础设施建设等。

Serkan Piantino 在 Quora 上对关于 Facebook AI 研究院的问题给了详细的解答，新智元整理如下：

有很多有趣的东西，但我会突出一些亮点，还有一些用途广泛的、令人兴奋的项目关键点。

首先，在感知方面，我们构建了能理解图片、视频、声音等等外界输入的系统。Facebook网站上也有一些示例，例如，我们构建了能够回答图片场景相关问题的系统，这里是我们近期在参加MSCOCO挑战赛时用于分割和标记物体的系统所生成的图片。

这类东西——完成了人类认知任务，如标记、对高维输入（像素、视频帧、音频样本等等）回答问题——近几年被广泛地使用，特别是使用了卷积神经网络这类技巧后。卷积神经网络是我的同事Yann LeCun很早以前发明的，后来因为GPU处理海量数据的强大能力而变得很实用。这很令人兴奋，因为它的进步速度十分快，而且这也开辟了以往没有的新产品领域——能够在Facebook上理解文本和意图的产品领域。

我们也开始逆向应用这些网络，让它们从一段文字描述中想象场景或图片，而不是从图片中总结出文字。以下是FAIRy Soumith Chintala和波士顿的indico Research的一些合作成果，它生成了AI自己想象出的卧室场景。

而且这些网络也被用于生成面部图像、专辑封面、花、中国汉字甚至还有二次元角色图像。

下一件我想突出的事情是我们赋予这些网络类似于人类记忆和推理的能力。Facebook M项目中一些自动化部分是依靠记忆网络的，这一工作是被FAIRy的Jason Weston发表出来。为了处理长对话，我们不得不理解每段文本的意思，而且为了我们以后也能查询这些内容，我们也需要存储和访问它们。这些记忆网络是在时间中学习如何创造并查询既定事实的一系列网络构建方法的一部分。如果说我们传统而无状态（stateless）的方法看起来像是在时间的推移中学习构建简单电路的话，那么这些网络看起来就像是完全的自主布线处理器（full, self-wiring processors）。我们也有一些关于这种网络读故事并随后回答问题的网络示例。

最后，我们从Facebook本身也学到很多东西。Facebook有15.5亿用户，他们之间的相互联系和对外部世界的发掘给了我们绝佳机会来研究人类。作为一名工程师，将系统扩展到整个Facebook社交图上并从中学习让我非常兴奋，而全球唯一能够做到这一点的地方就在这里。我们还有很远的路要走，但我们希望在工作（预测和理解Facebook社交关系图）中学到更多关于人们的东西。

这无论如何都不是所有的有趣研究，但是它们是我个人喜欢的一些亮点。

根据我们的经验，在FAIR的工程师首先应该具有一名强大的Facebook工程师所有的特点——如聪明、勤奋、适合我们文化、能将抽象想法转化为可用的电脑代码。有了这些，我还需要寻找：

有一些机器学习的基本背景，作为理解你周围其他语言的基础；

对相关领域的强烈兴趣。对你所从事的东西有强烈兴趣；

具有天生的好奇心——阅读文献，跟进科学进展

快速习得新研究工具（如CUDA，Torch）而不只是学习它们，还要从事改进它们的工作。

最重要的一个地方是建立这个领域的生态系统和创业氛围，而且创新是人们承受他们生涯中真实存在的风险并控制它们的能力。理想状态下，人们在“从创立一个企业并从头学起”到“加入能提供更多稳定性的大公司并帮助他们从以往的成功中学习”的过程中有很多选择。

在过去的几年里，我们看到了NYC的巨大成长，不仅仅是初创公司还有更大的机构，如Facebook NYC。结果是，这个生态系统变得越来越完整，而且我认为你也会在不同公司和创业领域（硅谷的标志）中看到一些和谐而积极的行动。

所以，总体来讲，我会说它正快速向硅谷，或者说是技术生态系统，这类的关系方向发展。

现在有很多神奇的产品，但现在大部分产品所具有的能力是很原始的。这些产品正用很多种方式转化为Facebook的产品，但是我们需要做更多才能将这些技术挖掘出来，进而将人们天马行空的想象转化为真实的产品。现在，一些AI公司太贪心科技研发以至于他们没有发布任何东西。

所以，接下来的5年里，很多我们在研究社区中讨论过的东西预计会变成更加普及和商品化的技术，也会有很多新初创公司（还有我们的团队）尽他们所能来用AI改善生活。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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