AI 系统「失控」？ Facebook 背后超乎想象的人工智能不只有智能对话机器人
编译 | IT桔子/拓扑社 原野
最近人工智能的话题温度再次飙升，电脑在智力上所发挥的威力，第一次以如此直白干脆的方式碾压人类。大家都开始纷纷想象未来的人工智能是什么样子。但你真的能想象出来吗？不如环顾一下四周，看看我们周边是否藏着映射未来的线索？
如果你看看身边的淘宝，比如说买了一双袜子，系统接下来就会给你推荐袜子，这压根不是人工智能，甚至于它都不符合正常的思维逻辑。小卖部老板娘都不会以如此简单粗暴的推荐商品。
所以，想要了解真正的人工智能，不妨让我们去看看大洋彼岸的 Facebook，要知道，这家公司现在已经成为真正由人工智能驱动的科技前沿公司了。
上个月，研究员对 Facebook 两个聊天机器人进行对话策略迭代升级时发现，它们竟自行发展出了人类无法理解的独特语言。
近日，Facebook 回应关闭 AI 失控语言事件，表示并没有关闭机器人聊天系统，而是在使它们变得更加聪明可控。研究人员发现，乱码是因为在为系统设置激励条件时，只告诉了它们「请用英语」，而没有告诉它们「请用英语语法」造成的。
另外，Facebook 目前推出一款名叫 News Feed 的人工智能服务，超过 10 亿人都在使用它。它是一个系统自动整合生成的内容信息流，它自行来决定我们读到哪些新闻，动态，事件。
它所覆盖的范围，其信息推送的精准度，以及其影响力远超过我们的想象。其实到头来我们就想知道一个问题：到底是谁来决定我们该读什么？这里面的决策机制到底是怎么回事？
要满足每个人的信息需求，提供个性化的服务，这只有人工智能才能做得到。
5 月 25 日，在波士顿举行的 Rework 峰会上，Facebook 搜索引擎工程师 Andrew Tullock 解释了目前这家社交网络是如何利用新兴的人工智能技术，来根据你的口味，偏好，对信息流中不同的内容进行重要程度的划分，以便更好的满足你在信息社会的需求。
其实一直以来，对于系统如何处理内容并对内容进行优先度排名，Facebook 一直在做，而且在业内已经享有声誉。但是最近它开始全面转向了「深度学习」，这是人工智能的某个高级形态，使得信息筛选更高级强大。
那么到底什么是深度学习？
人工智能是教会机器在海量数据中去识别某种模式，并将这些模式进行分类的一种技术，而深度学习就是人工智能的一个分支。它的整个架构是参考人脑而来的，试着仿照人类大脑皮层活动方式来处理信息，也就是负责语言处理、有意识的思考、感官认知等功能。
所以，难怪现在这项技术会变得如此的火爆，根据 Tech World 的介绍：人工智能的兴起，不亚于在科技界掀起了一次「文艺复兴」。
事实上，你其实已经开始使用它了，只是你还不知道而已。
下面，就给大家介绍一下 Facebook 是如何通过深度学习技术，来评价内容，以及评价你的。
检视文本
能够说话的机器人其实已经存在了好多年了，但是真正的挑战一直没有得到克服，也就是创造一个足够聪明的机器大脑，它能够听懂我们说的话，不仅如此，还能够识别出我们说话时的细微差别。Facebook 使用「自然语言处理」技术来扫描每个人发的「状态」和「日志」，以便「真正理解文本的语义「，不仅如此还要将它们评级。
接下来是让社交媒体编辑和公司营销部门的人皱眉头的时间了：日志在扫描的过程中，系统会自动识别出「过度标题党」或者「过度商业化」的内容。这样的内容在 NewFeed 里面是越来越不容易见到了。
内容翻译
当在处理非英语的语言时，Facebook 的技术手段也变得日趋复杂高级。工程师专门开发了一个深度学习平台，每一天会对 100 多种语言所写成的文本进行分析，翻译。Facebook 主动地去营造一个能够跨过语言障碍的，人人实现互联互通的数字虚拟环境。
Tulloch 说到：「当我的朋友用西班牙语写了一段话后，信息流上以我看得懂的语言体现出来，这可以称之为 Facebook 上的又一亮点。它的覆盖面极广，每一天，数亿人都在看着系统自动翻译过来的内容。」
在媒体里识别物体
想必你应该知道，Facebook 这个平台是可以在照片里自动识别人脸，并建议用户给每个人脸都圈上相对应的用户。同样的，Facebook 也在利用深度学习技术来识别照片和视频里面的物体，不仅如此，它还能进一步地去探究谁有可能对这些照片感兴趣，或者这些照片跟哪些用户相关联。
如果我们现在发布一张有关毕业庆典上的照片，Facebook 的系统就能够识别人脸，杯子、盘子以及其他物体。
在未来，当深度学习技术变的更加成熟，或许社交媒体平台将越来越像是我们人类的大脑。当那一天到来的时候，我们将会让机器不仅仅来辨识我们在社交网络里发生的一切，它还会用来评价我们人类自身。
推荐阅读
拓·灼见
拓·海外
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员