11月3日，Facebook展示了其在人工智能研究领域的新进展。最引人注目的莫过于基于语音输入而开发的图片交互问答系统"可视问答"（Visual Q&A），它可以语音回答用户关于脸书网站上照片的提问。脸书通过 “深度学习”的人工智能方法，使得听者能通过一种更为直观的方式获得正常情况下很难理解的现存数据。所谓“深度学习”，主要基于卷积神经网络与更加先进的端对端的记忆网络，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

该技术将允许Facebook可以理解照片当中的内容，在新闻源当中向用户显示他们喜欢看的照片。

Facebook可以根据用户在图片交互问答中的行为以及信息流中帖子阅读时长追踪到用户阅读喜好，确定用户感兴趣的主要话题，并通过上述人工智能方法对已有照片进行处理，将内容转换成自然语言的描述与用户的典型阅读内容进行匹配，然后根据用户偏好在用户信息流中推荐更加吸引眼球的图片及相关性更大的广告。比如Facebook跟踪到用户一直发送婴儿相关照片或者跟包含婴儿的图片进行交互，系统就能智能推出更多母婴的广告。这样的技术未来也有可能被用于Facebook照片应用Moments。

相同技术还可以帮助视障用户。AI解读一张照片内容，然后用自然语言告诉视障用户照片的内容。Facebook首席技术官Mike Schroepfer这样介绍：“想象一下这对于全球2.85亿视觉障碍人士、甚至对于四千万盲人的意义。当朋友们在脸书上发布照片动态时，他们不再是局外人，而能与大家一起分享。”

目前，Facebook还未准备好将这款APP上架，但已允许一些人试用。

斯瑞普菲曾在今年3月的F8开发者会议上现场展示这一功能。Facebook演示了新闻源中一张男人玩滑板的照片，其研发的人工智能计算机解构了照片内容，使用文字描述了其中的内容。它把照片内容分解成“一个滑板，一个男人，一个绝招，他的滑板”，它认为可能已经发生的事情是“做的，玩滑板，正在做”。

对于其他公司来说，谷歌和百度也在运用深度学习技术使产品更加智能化。

除了展示了人工智能系统Visual Q&A，脸书公司也公布了这一系统电脑版的最新进展。斯瑞普菲在博客中写到，“我们的团队开发的这一研究系统，不仅成功教会了机器应答能力，筛选图片更比同类其他系统快百分之三十，所需训练数据也比行业基准少十倍。”

此外，Facebook也宣布了它在计算机视觉方面做出的改进，其计算机现可对虚拟堆叠块是否会倒落做出推论，精确度达90%。

脸书的研究者们还在尝试教电脑聪明地下中国围棋。“我们训练出的围棋选手，即将达到与人类中最好的棋手一较高下的水平。虽然研究只进行了几个月，我们的系统已经可以与其他已经发布的系统相比，达到较强的业余围棋玩家水平。”

或许这听上去只向一个娱乐应用，像1997年IBM超级计算机“深蓝”曾经与国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫对战一样。但脸书已经拥有了十五亿用户，在未来可能有更多的人会用到这一人工智能技术。

本文参考VentureBeat、cnBeta。