請大家不要再只是將 Facebook 當作社群媒體公司來看，臉書為了推廣無人機提供網路服務，進而收購 Oculus，Facebook 已經迅速成為世界上最先進的技術研究中心之一。FB 將整合所有科技新技術，打造世界最棒人工智慧實驗室。
Facebook 人工智慧研究室的誕生
可追溯於 2013 年， Facebook 創辦人兼 CEO Mark Zuckerberg 、 CTO Mike Schroepfer 與司高層分析公司上市以來的成就，並思考接下來如何十年、二十年永續經營。
Facebook 工程師嘗試著將神經網絡技術（CNNs），推廣落實應用於圖像識別。即便人工智慧還處於發展初期， Zuckerberg 很看好此系統的潛力，因此他從 Google Brain 挖腳知名工程師 Marc Aurelio Ranzato。進而追溯找到了卷積神經網絡的發明者－Yann LeCun。
Facebook 人工智慧實驗室負責人 Yann LeCun 是人工智慧界的傳奇。他最早在 1988 年在貝爾實驗室擔任研究員。之後他更在紐約大學任教，現代的積神神經網絡是 LeCun 職業生涯的創世之作。關於世界頂級的研究室是什麼樣子， Yann 有一套自己獨到的想法。如果你想要吸引頂尖人才，你得有一個雄心勃勃的研究室，有遠大的長期目標。提供良好的工作自由權，對研究保持樂觀的開放態度。
團隊合作的力量
Facebook 人工智慧團隊規模不大，約 30 個研究科學家和 15 名工程師組成。團隊有三個小組： Facebook 人工智慧研究組的主要辦公室位於紐約市的 Astor Place ，由 LeCun 管理著20 名工程師和研究人員組成的團隊。 Menlo Park 的是一個同等Astor Place規模的小組。FAIR 則是巴黎的 5 人小組，與 INRIA（法國計算機科學與自動化研究機構）合作。Facebook 還有語言技術團隊等研究部門共同支援。
這些研究人員和工程師與都曾與 Lecun 合作過，負責語言研究的 Leon Bottou ，是 LeCun 的一位老同事。他們共同研發神經網絡模擬器， 1987 年的 AmigaOS 就是他們的第一個作品。 Bottou 2015 年 3 月加入的 FAIR ，致力於機器學習和機器推理的探索。
長程目標
LeCun 說：「最大的障礙是自助式學習（unsupervised learning）。」現在機器主要是透過兩種方式進行學習，分別為：他助式學習（supervised learning），此系統向機器展示成千上萬的狗的圖片，直到機器了解狗的特徵，DeepDream 以研究者反轉流程以有效性進行分析。
另一種方式是增強學習（reinforcement learning），即機器對訊息只有"是"或"否"二選一的方式進行選擇，以給出一個答案。這種學習模式耗時，但是機器是由自身做出內在的抉擇。當這兩種學習方式結合起來時，就會產生強大結果。 LeCun 表示這就是人類的學習方式。我們發現、得出結論，並將其加入到人類的知識庫存中，這是一項艱鉅的任務。
Facebook 探索真正人工智慧
Facebook 有一個語言科技的獨立研發小組，負責開發翻譯、語言辨識和自然語言分析。 LeCun 所在的部門，Facebook 人工智慧研究室（FAIR）是 Facebook 人工智慧研究主力，他們與 FAIR 合作，但獨立進行開發，並且已經開發了 493 種廣泛應用於翻譯功能（從英語到法語，從法語到英語算兩種方向）。
Facebook臉書研究約有三億三千萬用戶經常點擊「翻譯」按鈕使用翻譯服務，當你如果經常使用翻譯，表示你也是人工智慧的受惠者。人工智慧本身俱有適應性，經過訓練後便可以快速掌握特色方言與俚語。人工智慧在接受神經網絡的訓練後，至今更可靠地將本意翻譯出來。透過大數據時代與人工智慧的結合，Facebook 正在改變你我的生活。
