原标题：[旧金山直击]图片人物自动帮你下tag ? Facebook没有告诉你的事：人工智慧蓝图揭密!
Facebook 在 2016/04/12, 13 日，假旧金山梅森堡中心（Fort Mason Center）举办其专属之 f8 开发者大会（Facebook F8 2016），以下是今日开发者大会直播连结：
第二天开场演讲，Facebook 的讲者们进一步阐释了昨天 Mark Zuckerburg 谈到未来 Facebook 发展的 10 年计划，透露了其在人工智慧（Artificial Intelligence）的一些发展蓝图。
Facebook 首先提到，根据其內部统计，现在已经有超过四分之一的脸书工程师，投注心力在人工智慧或机器学习（Machine Learning）的开发上。而目前 Facebook 实际上线的服务，有关人工智慧或机器学习的相关应用里，资料中心需要进行每秒钟多达 600 万次以上的演算预测。
（AI 其实被大量应用在 Facebook 的很多服务上，例如上周发布的图像辨识。James Huang 摄影。）
Facebook 揭露其人工智慧或机器学习的应用主要在以下几个面向：电脑辨识视觉（Computer Vision）、语言转换或语言应用：自然语言处理与理解（Natural Language Processing and Understanding）、脸部辨识与自动字幕等。
主要是透过一些机器学习的演算法，将原本图片资料先做切割（segmentation）成为物件（object），透过这些不同物件的特征值来学习这些物件是什么，例如一张图片可以辨认出包含有两个人、笑脸、树、湖、雪与滑雪板等。另外可以加上脸部辨识，就可以判断出这张图片里面有哪些人。（一张图片有超过一个以上的人意味着这些人可能有关系，可以产生连结）。这个技术主要可以用在几个面向：
这样的电脑辨识视觉也可以进一步用在视频或甚至 VR 內容辨识上，可以帮助使用者快速理解这个內容所包含的相关资讯。
透过机器学习切割人语句中重要的词（专业术语通常叫做切词），并以人工智慧学习理解语意（其中一种作法通常应用到类神经网络），不同语言的使用者可以在不同的语言留言下，透过“翻译年糕”（Facebook 目前该功能的中文翻译，就是从 F.藤子不二雄的作品：多拉ㄟ梦/小叮当的漫画梗所做的翻译）来理解不同语言的精髓。这个翻译的重点在常用的术语也要能够在不同语言之间对译，例如“北车”要能够很精确的被理解为“台北车站”，并进一步翻译成英文的 Taipei Main Station。
（自然语言处理最简单的应用就是“翻译年糕”，James Huang 摄影。）
这样的自然语言处理技术也可以作为商业应用，例如 Facebook 这次 F8 2016 稍早所公布的即时通平台（Messenger Platform beta），可以透过接受 NLP 训练的 机器人（Bot）接受一般人以对话的方式订电影票。
原文网址: http://www.bnext.com.tw/article/view/id/39213
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