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今年8月，雷鋒網將在深圳舉辦一場盛況空前的全球人工智能與機器人峰會。屆時雷鋒網將發布“人工智能&機器人Top25創新企業榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機器人領域的相關公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。
如果你也想加入我們的榜單之中，請聯系：2020@leiphone.com。
圖片來源：Andrew Grosser。
時至今日，我們已經沒必要再討論AI是否會給大多數行業都帶來巨大改變，無數的案例和趨勢都擺在我們的眼前。任何想要爭奪領先地位的公司，都必須了解如何將這項新技術整合入公司的架構之中。那么問題來了，如何才能打造成功的人工智能平臺呢？
周三，在位于舊金山的科技創新者應用人工智能大會上，Facebook核心機器學習總監Hueesin Mehanna闡述了這家社交媒體巨頭公司，如何開發自己的機器學習系統，以及Facebook的員工如何使用平臺。在2012年的時候，Mehanna說Facebook的人工智能平臺是“滾雪球式的復雜度”——系統大大降低了前進的速度。“我們必須做點什么。”他說。
Mehanna描述了FBLearner Flow的開發過程，FBLearner Flow是一個機器學習平臺，可以吸取數據、生成機器學習模型、將信息返回給FBlearner預測器，并將信息整合回系統中。之后，信息被使用在Facebook的搜索、廣告和新聞等各個產品中。更多信息可以閱讀《人工智能母體：Facebook打造制造AI大軍的AI大軍》。
在Facebook，有四分之一的工程團隊在管理這個系統。“我們讓內部的工程師不需要學習更多關于AI的知識，就能獲得AI技術。”Mehanna說，“我們希望讓AI用起來越簡單越好，這樣每個人都可以利用它來打造更好的產品。”
那么，Facebook開發平臺的“秘方”是什么呢？廢話不多說，這就奉上Mehanna的三道錦囊：
“你需要確定平臺的架構，不然的話平臺沒法生存。”Mehanna說。尤其是，平臺必須是無關算法的。當一個平臺為一組算法而最優化，就會開放創新的機會，Mehanna說。“無關算法是一項優勢。”
Mehanna說，無論你做什么，在你的機構以外，從事人工智能的人一定要多得多。因此如何準備呢？就從自我革新開始。
如果你希望自己的員工使用平臺，你應該了解他們都是誰，這能幫助你知道該往什么方向走。Mehanna說，大部分公司會犯的錯誤是，他們默認只有一種類型的用戶。如果算法非常用戶友好，那么會有更多人可以使用技術的力量。還有第二類用戶類型——通用用戶，他們重視可用性多過計算能力。Facebook發現，每一個專家的工作成果，都會被13位非專家使用。因此，專家可以很方便地打造工作流，在平臺內加入，這樣其他用戶可以以最小化成本使用專家的工作成果。
雖然在這一點上見仁見智，Facebook的系統可獲得的數據庫，可以說是全球最大的數據庫之一。每一天，系統從社交媒體的行為中，處理2萬億個訓練案例。每個月，有50萬個模型進行訓練。
Facebook為什么需要這么多的信息？“我們看到人們如何交流，我們看到他們如何對話。”Alan Packer在周一的MIT EmTechDIGITAL大會上說。“正因如此，我們能夠了解你。”
Via Tech Republic
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