今天，我们跟大家一起回顾2015年的Facebook，看看这家世界排名第一的照片分享站点在这一年里是如何在人工智能领域布局的。
共享：开源深度学习工具Torch
Torch是一个从2002年就开始存在的开源库，它也是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。它可以协助机器学习技术开发工作，包括谷歌、推特和英特尔等公司都在研究中对其广泛使用。
2015年1月，Facebook开源了一些用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，这些模块合称为fbcunn，它们“比默认模块快得多”。此前，Nvidia发布了cuDNN，这是一个基于CUDA的库，用于深度神经网络。然而，Torch主要面向卷积神经网络(convolutional nets)，针对GPU做了优化，构建在Nvidia的cuFFT库之上。其中包括：
Facebook基于《Fast Training of Convolutional Networks through FFTs》这篇论文中的想法构建了这些模块的。据称，与cuDNN相比，在卷积核较小的情况下(3x3)，fbcunn的速度提升可达1.84倍；而在卷积核较大的情况下(5x5)，速度提升可达23.5倍。实行速度大大加快，可以帮助科研人员在更短的时间内开发更大规模的神经网络。
通过开源Torch，Facebook希望推动整个深度学习领域的发展。
深度：开发人工智能系统
Facebook收购语音指令公司Wit.AI
2015年初，Facebook收购了语音指令创业公司Wit.AI，之后建立了语言技术部门。
不久后，Facebook宣布将开始在Messenger上面测试语音转录功能。用户可以把接收到的语音信息转录成文本进行阅读，在某些环境下，这个功能十分便利。
2015年3月，Facebook的首席技术官Mike Schroepfer公布了多种全新人工智能系统，它们可以识别视频和句子中的内容及相关的背景。
其中一种人工智能系统可以识别487种不同的运动类型，并可以发现不同运动间的微小差异，比如可以分清滑冰和冰球的区别。
还有一种人工智能则可以“读懂”句子，首先读取句子，然后对句子进行分析，理解句子的涵义。这一系统得益于Facebook的“记忆网络”(Memory Network)，Facebook称“记忆网络”可以“让机器来回答相对复杂的问题。”
让机器理解内容意义十分重大，这意味着Facebook可以将更精准的内容传递给相关受众。例如，系统“知道”用户不喜欢足球，而喜欢篮球，那么系统就会辨别运动视频和图片中相关的内容，只给用户呈现喜欢的内容。
2015年11月，Facebook公布Messenger新增了一项人工智能功能。该功能从用户上传的照片中识别出用户好友。
也就意味着，Facebook Messenger现在可以可查看用户的相册，分析最近的照片，看看里面是否存在可以识别的人脸。如果发现能够识别的人脸，便会提醒用户分享这些照片。这项功能让照片分享流程更简单、更有乐趣。
广度：建立实验室，开发AI助手
2015年6月，Facebook人工智能研究中心(Facebook AI Research，简称FAIR)在巴黎成立实验室，以挖掘欧洲的人工智能人才，建造能够理解海量数据的人工智能机器。
该实验室已经开始招募世界上最优秀的科研人员，目前已经招募到了6名研究员，从事理解婴儿语言学习等项目。同时，Facebook还招募了图像处理、文本分析、语音识别及实施战略游戏领域的专家。
Facebook的另外两个人工智能实验室分别位于美国纽约和加州的门洛帕克，这两个团队目前大约有50名研究员。Schroepfer表示，随着巴黎人工智能实验室的开设，每一家实验室最终将拥有40至50名研究员。
2015年7月，外媒报道称Facebook正在开发代号为“Moneypenny”(简称M)的人工智能助理项目，该项目已展开内部测试。该人工助理运行于Facebook Messenger内，类似Cortana、Google Now和Siri，但它会对接人工客服，为客户提供商品查询和购买等服务。
8月份，M助手被正式推出。但只有文字版本，没有语音功能。
Facebook Messenger服务的负责人David Markus说：“M是一种个人数字助理，能够代替你完成任务或搜索信息。它由人工智能技术支持，但可被人为训练和监督。与市场上其他基于人工智能技术开发的服务相比，M真的能代替你完成任务，比如购物、为亲人地送礼物、预定参观、安排旅程等。”
目前Facebook正在对M进行内测，Markus表示，将M变成大规模服务还有很长的路要走，尽管人类在监管它，但很难令其为所有用户服务。但是目前Facebook已经向前迈进了一大步，M可以做很多事情，它可以学习人类的行为。这样，人类会有更多的时间去关注生活中的重要事情。
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