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梦想家扎克伯格为Facebook插上人工智能之翼
栏目分类:人工智能动态   发布日期:2016-12-07 14:49   浏览次数:17421专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

本文为科技易语中的专稿,未经授权或签约不得转载。 文/郑娟娟 写在前面:目前,Facebook的月活跃用户数已经达到 17.9 亿,11月它的市值达到3456.4亿美元。雄心勃勃的Facebook对于未来10年有一个宏大的计划:连接世界、人工智能(AI)、虚拟现实与增强现实。

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本文为科技“易语中的”专稿,未经授权或签约不得转载。

文/郑娟娟

写在前面:目前,Facebook的月活跃用户数已经达到 17.9 亿,11月它的市值达到3456.4亿美元。雄心勃勃的Facebook对于未来10年有一个宏大的计划:连接世界、人工智能(AI)、虚拟现实与增强现实。人工智能,是这个计划的核心。笔者将从Facebook为何开发AI,成立两个AI实验室(FAIR和AML),传播免费的AI技术,以及Facebook的AI主攻方向四个方面详细阐述其在AI方面的部署与动态。

社交网站Facebook的创始人——年轻有为的马克扎克伯格是个雄心满怀的梦想家。

他是哈佛大学计算机和心理学专业的辍学生,在哈佛时代,扎克伯格就被誉为“程序神人”。2004年,他创立了Facebook,当时的目的很简单,为了在网络上将人与人之间连接起来。Facebook起初只在哈佛校内使用,后来又推广到斯坦福、哥伦比亚等大学,很快Facebook就越来越开放,据称在2004年年底,用户数量已经达到100万。为了专心经营Facebook,扎克伯格选择了退学。哈佛少了一个天才学生,世界多了一个伟大的社交网站领袖。

为什么用伟大来形容扎克伯格?过分吗?笔者认为并不过分。因为年轻的扎克伯格真的做到了他创建网站的目的,通过简单的方式,跨越距离和时间的障碍,将世界上的人与人连接起来。

根据上个月Facebook发布的2016年Q3季度财报显示,Facebook 该季度月活跃用户数已经达到 17.9 亿——根据联合国人口司2016年10月26日的数据,地球上生活着72.6亿人,也就是说,几乎每4个人中就有1个是Facebook的活跃用户,Facebook现在连接着世界上近四分之一的人口,未来这个数字应该还会增长。(由于国情的原因,笔者曾经的Facebook账号现在也无法登陆啦!目前中国这个十几亿的人口大国不对它开放。但这并不会降低Facebook在世界其他地区的影响力。这样一个成功的公司是值得我们研究和借鉴的。)

一、远见

年轻的扎克伯格敢想敢干。2016年4月13日,在Facebook F8 年度开发者大会上,扎克伯格正式公布了 Facebook 未来发展的 10 年规划。

从这张规划图中,我们可以看到扎克伯格设计的发展路线:

未来 3 年:构建 Facebook 生态系统(ecosystems);

未来 3 -5 年:继续视频、Messenger、搜索、WhatsApp、群组和Instagram 等产品的开发;

未来 5 到 10 年:三大方向——

1、连接世界:主要致力于连接全球近40亿无网可上的人。简单来说,就是想让全世界的人都可以上网,并且想让他们上网后都使用Facebook进行社交联络;

2、人工智能(AI):解决部分核心问题,构建真正智能的计算机系统,这也是Facebook连接世界的重要技术支撑;

3、虚拟现实与增强现实:通过技术让远隔千里的人们也能感觉身处一处。

在今年8月15日《福布斯》网站发布的文章《Facebook's 10-Year Plan: Connectivity, Artificial Intelligence, And Virtual Reality(Facebook的10年计划:连接世界、人工智能和虚拟现实)》中,Peter High采访了Facebook首席技术官(CTO)Mike Schroepfer。文中,Peter问到Facebook未来10年的三大方向是如何选出来的,Mike说,“很多都直接来自于扎克伯格,”“源自让世界变得更加开放、更加互联的使命。”

的确,扎克伯格的远见正源于这种极为开放和互联的思想。

2004年,扎克伯格白手起家,Facebook从大学宿舍迅速走向世界,到上个月,根据砺石发布的“全球企业市值100强(11月版)”,Facebook的市值已达到3456.4亿美元。根据Facebook2016年Q3季度财报,除了月活跃用户数已达到 17.9 亿的巨大数字,该季度日活跃用户数从上个季度的 11.3 亿增至 11.8 亿,Facebook 移动端月活跃用户数达 16.6 亿;另外,该季度移动端用户达到 10.55 亿,再创一个10 亿用户的里程碑。在该季度财报电话会议上,扎克伯格还宣布了Facebook发起的Internet.org 项目已经帮助全球 4000 万人用上了互联网,高于一年前的 1500 万。在这一系列巨大成就之下,反观Facebook的未来10计划,一切又似乎刚刚开始。

去年10月,扎克伯格在清华经管学院的演讲中提到,自己创立Facebook最重要的是找到人与人连接的方法。他说,十年前,我们的目标是连接十亿人。当达到了这个目标,我们开始明白十亿只是一个数字,我们真正的目标是连接世界上的每个人。

去年12月,扎克伯格喜得一女,夫妇二人在给女儿的长信中承诺,将在有生之年把扎克伯格持有的99%的Facebook股份捐出,用以发展人类潜能和促进平等。

为了扩大互联网的覆盖范围,成立Internet.org项目时,扎克伯格告诉董事会,这个项目要花费十亿多美元。他说,我不知道这个项目怎么赚钱,但我知道,连接人是我们的使命。我们必须向前看,如果我们帮助人们,未来,我们也会获益。

在这个连接全世界的计划中,Facebook已经与多家移动运营商合作,同时,它还在建造无人机和卫星,向传统方式无法提供网络服务的偏远山区提供上网帮助,最终,Facebook希望在商业航班航道以上的高空部署无人机舰队和卫星,向地球上大部分地区提供网络服务。

这一系列庞大的、遍布全球的基础设施建设,只是Facebook十年规划的第一步。能够使Facebook更加迅猛地展翅翱翔的,是第二步,也是核心——AI。

二、征程

Facebook为何要开发AI ?

一次在线问答活动中,扎克伯格在回答用户提问时阐述了Facebook为什么要做AI。他说,“我们研究AI,是因为我们认为更加智能的服务用处更大。”

扎克伯格认为AI能够帮助Facebook更加了解用户需求。——对于社交网站来说,了解每一个用户的需求,提供个性化服务,是非常重要的,这样可以增加用户黏性,既为用户提供良好的个人体验,实现运营网站的初衷,又能维持网站高额的广告收入。

不仅如此,扎克伯格还希望Facebook能成为全球AI的中心。他说,这项技术能影响所有人与人之间的交互方式,也会对Instagram、WhatsApp和Messenger等一切社交工具带来变革。Facebook工程学副总裁Jay Parikh曾表示,在万物互联的时代,“世界上发生的一切所产生的数据都会大幅增加,10倍、20倍甚至50倍,当前的传统模式和系统都将无法支撑。这需要真正的AI来协助处理。”现在,AI技术正在使计算机变得更加高效,并使我们能够在前所未见的超大尺度上建立各种系统。从某种程度上说,扎克伯格认为AI可以成为Facebook驾驭万物互联时代的重要助手。

成立两个AI实验室

为了实现这个目标,Facebook在开发AI方面,采取了与其他科技巨头并不相同的方式——成立了两个相对独立的AI实验室开展研究:一个是Facebook’s Artificial Intelligence Research(人工智能研究实验室),简称 FAIR,由AI领域最有成就科学家之一的Yann LeCun领导;一个是Applied Machine Learning(应用机器学习部门),简称 AML,由经验非常丰富的机器学习领域的专家Joaquin Candela领导。这两个部门有着不同的分工:FAIR主要致力于AI基础科学和长期项目的研究,AML 则主要从事将AI科研成果应用到产品中的工作。两个部门互相独立,LeCun 和 Candela 都直接向Facebook 的 CTO汇报工作;同时两个部门的办公场所也紧紧挨着,彼此之间会有人员的流动和项目的合作。

之所以建立这样的研究系统,笔者认为,扎克伯格有着明确的考虑:一方面,他想支持AI科学长期发展——不少科技公司在建立实验室方面都有失败案例,或是科研成果没有真正得到实际应用,或是过于追求眼前效益导致科研人员无法集中精力研发,科学家需要更加宽松、更少限制的研究环境(例如,如果将科学家放入工程师团队中,就很容易限制科学家的创造力),因此Facebook通过FAIR吸引科学家的加入,并允许其70%的工作进行长期科研,30%的工作完成短期的产品开发。另一方面,为了不断应对日益扩大的用户群和不断提高产品、服务的性能和质量,以及开发更多的新产品,Facebook也需要大力推动先进的AI技术在产品上的最大化应用,因此他们成立了AML作为科研成果与产品开发之间的粘合剂。

LeCun现在仍是纽约大学计算机科学的兼职教授,他是深度学习的分支——卷积神经网络(convolutional neural nets)的奠基人之一。LeCun加入Facebook并非偶然,在价值观上,他与扎克伯格都有一点极其相似:他们都坚信,成功的关键在于秉承开放的理念。这个开放的理念给Facebook带来了大量的人才也收获了丰富的成果。Facebook的CTO Mike Schroepfer就曾公开表示,“研究与科学都需要尽可能地在开放环境中完成。”在AI研发的路上,Facebook到目前为止都在践行这样一个理念:传播免费的AI技术。“公布AI技术能够让它更加普及,”Schroepfer强调,Facebook认为技术共享与独自开发相比能让所有人更快地受益,LeCun也一直认为,没有必要去发明已经存在的技术,共享新技术可以节约更多的时间探索新技术。

传播免费的AI技术——开源

在Facebook目前已经开源的AI清单中,既包括软件,也包括硬件。

先说说它的硬件开源。去年年底,Facebook宣布开源它的AI硬件平台Big Sur。Big Sur的设计特点是主板易于维修,带有8个NVIDIA(英伟达)的Tesla M40 GPU(GPU是用于深度学习算法的微处理器,每个GPU包含数十个功耗300瓦的芯片,是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的)。Big Sur可以操控计算机,以类似人脑神经网络的方式理解及使用数据。通过Big Sur,Facebook希望使AI技术能够阅读新闻、回答问题,以及操作游戏,免去人工的介入。开源硬件平台的好处不仅在于可以加速AI技术的发展,对Facebook来说,还可以快速在业界建立自己的硬件标准,摊平成本,提高其普及率。

软件方面,虽然Facebook涉足AI领域没有几年的时间,但短短数年中其开源项目却越来越多,从中,我们也可以看到Facebook巨大的实力和更大的潜力。由于篇幅所限,在此仅举几例。

2015年1月,FAIR开源了一系列软件库,该软件库在 Facebook 被称作模块。用它们替代机器学习领域常用的Torch 的默认模块,可在更短时间内训练更大规模的神经网络模型。Facebook的模块一部分可用于训练大型计算机视觉系统,一部分模块可以用来训练不同类型数据的模型。部分模块还把大型卷积神经网络模型的训练速度提升了23.5 倍。

2016年6月,Facebook开源基于Torch的深度学习框架Torchnet。近年来有关机器学习的框架层出不穷,比较著名的有Caffe、Theano、Torch等。主流的机器学习框架Torch不能执行抽象和公式化(boilerplate)的代码实现,因此研究人员不得不重复执行一些算法的实验。Facebook在Torch的基础上,提供了一种可抽象和公式化逻辑的开源框架Torchnet,可以模块化编程和代码重复使用,从而减少Bug,并直接使用异步数据加载和高效多GPU运算。Torchnet 是用 Lua 脚本语言写成的(Lua由标准C编写而成,几乎在所有操作系统和平台上都可以编译和运行),易于集成安装于任何架构中。它对于想要训练大规模深度学习系统的机构来说,可以大幅节省I/O的成本。

2016年8月,Facebook开源文本分类专用工具fastText。fastText是一款快速文本分类器,提供简单高效的文本分类和表征学习的方法,Facebook称fastText比其他学习方法要快得多,能够训练模型在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇,与深度模型对比,fastText能将训练时间由数天缩短到几秒钟。此外,通过利用语言的形态结构,fastText可以支持多国语言,包括英语、德语、西班牙语、法语及捷克语。

同样在8月,Facebook又开源了三款机器视觉工具——DeepMask 分割构架、SharpMask 分割精炼模块和MultiPathNet 的代码。人们看一张图片时,可以将物体识别到最后一个像素。FAIR致力于将机器视觉推进到新阶段——在像素的层面上理解图像和物体。FAIR称,最近正在设计能够识别和分割图像中每个物体的技术,它将带来很多全新的应用,推动FAIR进步的最主要的新算法是 DeepMask 分割构架和SharpMask 分割精炼模块。它们使FAIR 的机器视觉系统可以探测并精确勾画出图片中所有物体的轮廓。在识别过程的最后阶段,FAIR使用的是一个特定的卷积网络 MultiPathNet,它可以标记出每个物体掩码(mask)所含有的物体类型(例如人、狗、羊)。Facebook的此次开源是希望它能帮助机器视觉领域快速发展。

Facebook的AI主攻方向

今年11月3日,Business Insider发表了对Yann LeCun进行的专访,访问中,LeCun介绍了FAIR的主要任务是推进AI科学与技术,通过实验发展AI技术在各领域的应用,例如计算机视觉、对话系统、虚拟助手、语音识别、自然语言识别等等。他也谈到了AML的主要方向是将科学转化为技术,通过构建应用平台,将AI服务变为产品团队可以使用的东西。

LeCun提到了一个非常重要的问题,也是Facebook目前面临的最大问题,时刻需要解决的问题——就是将最好的内容向呈现给每个用户。为了解决这个问题,Facebook必须理解内容,理解每个用户,然后把内容和对它感兴趣的人相连接。只有做到这一点,人们才会选择Facebook的News Feed。

谈到News Feed,它可以说是Facebook的功臣。10年前,Facebook上线了这一功能,它是Facebook借助算法调整用户打开其网页后看到的一切内容,包括朋友的状态更新、重要新闻推送等。10年间,这一功能为Facebook留下了大量用户,人们使用该网站的次数和时间也都大幅提升。它不仅改变了欧美地区的新闻传播方式,改变了社交媒体盈利模式,甚至影响了人们的在线行为习惯。当然,不得不说的是,在最近结束的美国大选季中,News Feed也被公认为极大地影响了选举结果。(在笔者11月24日的作品《揭秘:脸书假新闻背后的真问题到底是什么》中,详细分析了News Feed的假新闻问题,有兴趣的读者可以选择阅读。)

这个功臣所面临的问题也恰恰涉及了AI对于Facebook的重要性问题——在解决News Feed的假新闻问题的举措中,扎克伯格列出的第一点就是通过建立更好的技术系统,提高分辨错误信息的能力,在人们举报前就检测出错误信息。无疑,提高检测技术需要更多地依靠AI,相信这也会成为Facebook的AI实验室重点研究项目之一。如果不能很好地解决假新闻的问题,Facebook就会渐渐丧失用户的信赖程度,这个问题也会成为用户流失的一大隐患。

因此,对于Facebook的AI研究来说,不仅仅是将内容与用户的兴趣匹配,还要提前进行筛查,筛去假新闻和错误信息。难度不校

作为FAIR的领导者,LeCun更多地考虑到AI发展的远期目标,那就是建立一个真正的智能机器。它可以与人直接对话,回答任何问题,并对人们的生活提供帮助。这件事对当今的AI而言非常具有挑战性。迎接这个挑战,首要解决的是让机器学会人类的常识。

因此,FAIR设立了一个目标:教会机器常识。让机器能够像婴儿或动物那样学习。LeCun表示,FAIR目前最大的项目是对话系统的自然语言理解,它也将成为 Facebook智能语音助手的基矗

去年,Facebook推出了自己的虚拟助手“M”。不过它目前还处于测试阶段,它的主要功能设定为,用户向 M 发送文字消息,它就能帮助购买商品、寄送礼物、预订餐厅、安排旅行和约会等。目前支持M运行的并不是完全的AI,而是机器加人工的系统。通过AI对文本进行语义分析之外,还有一个用来训练和监督AI系统的真人团队。在测试阶段,用户不断与 M 对话,其实就是和人工团队一起,用信息喂养这个AI系统。

Facebook一直在想办法让机器人变得更加智能,为此,他们正在开发一个重要的项目:记忆网络(memory network)。记忆网络能够将机器学习的算法,尤其是神经网络,和工作记忆(working memory)结合起来,使聊天机器人能在给定的语境中存储、检索信息。今年,Facebook提出了一个新方法,关键值记忆网络(key-value memory networks)。这个新方法不仅能使聊天机器人存储相关的源数据,还能存储用户提问过的问题以及它所给出的答复。目前Facebook已经将记忆网络应用在了M中。

CTO Mike Schroepfer曾把记忆称作AI缺失的部分。FAIR的研究员,记忆网络相关论文的作者Antoine Bordes则谈到,他相信记忆网络是构建能与人类自然交互的聊天机器人的关键。

除了这些研究成果,Facebook还有不少惊艳的AI产品。例如,用AI打造“人口地图”积极普及互联网。今年3月,扎克伯格称,为开发出更精确的人口地图,Facebook通过AI对156亿张卫星图片进行分析。地图绘制完成后可以共享,这将有利于规划中的能源、医疗及交通基础设施的建设。

今年4月,Facebook在iOS平台上线了一项新功能,iPhone用户只要开启辅助功能中的VoiceOver,在使用Facebook时,图片内容就会被“读”出来。这项功能可以帮助盲人或视力低下的用户“看到”图片。

11月,Facebook在手机 App 中测试了新的相机应用,可以实时在视频中添加艺术元素,该技术被称为“风格转换”。它可以将一种艺术风格,例如梵高的画作,加入普通的图片或视频中去。与诸如Prisma一类的应用不同的是,此前的类似应用都需要把用户数据发送至数据中心,通过大型服务器进行处理。而Facebook最新开发的产品则不需这样的往返过程,它的新程序Caffe2Go,是一个完整的深度学习系统,其架构已嵌入手机App中。通过将处理图片和视频的AI模型压缩至1%的大小,Facebook已经能在iOS和安卓系统中高效运行深度学习网络。速度上,在部分手机中能够以不到50毫秒的速度完成AI任务的处理。

当然,Facebook的AI计划并不仅限于此,笔者所做的只是窥其一角,为大家提供一些参考和借鉴。

关于人工智能,科学研究还有很多路要走,但是笔者相信,随着技术的进步,这条路会越走越快。虽然对于人工智能的发展存在很多隐忧,但我们其实无法阻挡它飞速的脚步。我们可以做的,是通过各种力量、各种方式,尽量引导AI的研究在符合伦理和道德的范畴内发展,让它更多地为人类提供服务。同时,各个国家也应当不断普及新的科学技术,唯有如此,才能更多降低AI的迅速发展为就业以及其他方面带来的负面影响。

本文为作者原创,欢迎批评、指正、建议!同时也欢迎订阅笔者媒体号:“一心的未来世界”,立足当下,探索未来。接下来一段时间,笔者打算做一个天文科普的原创系列,欢迎大家留言,提供主题。

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