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Facebook机器学习总监支招:打造AI平台的三道锦囊

作者:AI科技评论
2016/05/27 16:04

今年8月,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的全球人工智能与机器人峰会。届时雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从中筛选最终入选榜单的公司名单。

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 Facebook机器学习总监支招:打造AI平台的三道锦囊

图片来源:Andrew Grosser

时至今日,我们已经没必要再讨论AI是否会给大多数行业都带来巨大改变,无数的案例和趋势都摆在我们的眼前。任何想要争夺领先地位的公司,都必须了解如何将这项新技术整合入公司的架构之中。那么问题来了,如何才能打造成功的人工智能平台呢?

周三,在位于旧金山的科技创新者应用人工智能大会上,Facebook核心机器学习总监Hueesin Mehanna阐述了这家社交媒体巨头公司,如何开发自己的机器学习系统,以及Facebook的员工如何使用平台。在2012年的时候,Mehanna说Facebook的人工智能平台是“滚雪球式的复杂度”——系统大大降低了前进的速度。“我们必须做点什么。”他说。

Mehanna描述了FBLearner Flow的开发过程,FBLearner Flow是一个机器学习平台,可以吸取数据、生成机器学习模型、将信息返回给FBlearner预测器,并将信息整合回系统中。之后,信息被使用在Facebook的搜索、广告和新闻等各个产品中。更多信息可以阅读《人工智能母体:Facebook打造制造AI大军的AI大军》

在Facebook,有四分之一的工程团队在管理这个系统。“我们让内部的工程师不需要学习更多关于AI的知识,就能获得AI技术。”Mehanna说,“我们希望让AI用起来越简单越好,这样每个人都可以利用它来打造更好的产品。”

那么,Facebook开发平台的“秘方”是什么呢?废话不多说,这就奉上Mehanna的三道锦囊:

1、  设计是关键

“你需要确定平台的架构,不然的话平台没法生存。”Mehanna说。尤其是,平台必须是无关算法的。当一个平台为一组算法而最优化,就会开放创新的机会,Mehanna说。“无关算法是一项优势。”

2、  准备迎接革新

Mehanna说,无论你做什么,在你的机构以外,从事人工智能的人一定要多得多。因此如何准备呢?就从自我革新开始。

3、  了解你的用户

如果你希望自己的员工使用平台,你应该了解他们都是谁,这能帮助你知道该往什么方向走。Mehanna说,大部分公司会犯的错误是,他们默认只有一种类型的用户。如果算法非常用户友好,那么会有更多人可以使用技术的力量。还有第二类用户类型——通用用户,他们重视可用性多过计算能力。Facebook发现,每一个专家的工作成果,都会被13位非专家使用。因此,专家可以很方便地打造工作流,在平台内加入,这样其他用户可以以最小化成本使用专家的工作成果。

虽然在这一点上见仁见智,Facebook的系统可获得的数据库,可以说是全球最大的数据库之一。每一天,系统从社交媒体的行为中,处理2万亿个训练案例。每个月,有50万个模型进行训练。

Facebook为什么需要这么多的信息?“我们看到人们如何交流,我们看到他们如何对话。”Alan Packer在周一的MIT EmTechDIGITAL大会上说。“正因如此,我们能够了解你。”

 

Via Tech Republic

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