導語：上市之初，F(xiàn)acebook還只是一款社交軟件，如今卻已經發(fā)展成為一個坐擁四大王牌APP的移動互聯(lián)網帝國。在資本市場上，它同樣成為全世界最閃耀的明星。這家企業(yè)是怎樣持續(xù)不斷的進化并獲取高額利潤？背后的答案就是人工智能。
由于眾所周知的原因，我們暫時仍然沒辦法登錄到Facebook，但是通過觀察其發(fā)展動態(tài)，我們仍可以探尋到科技互聯(lián)網產業(yè)發(fā)展的軌跡。
與稱霸中國的騰訊和微信相比，F(xiàn)acebook擁有全球范圍內最大的社交網絡，用戶數(shù)量龐大，使用者覆蓋全球一百多個國家和地區(qū)，同時在業(yè)務布局上更加豐滿，已經通過并購和內生擴張，形成了一個非常強勢的產品矩陣。
在2015年全美最受歡迎的APP排行榜中，F(xiàn)acebook客戶端排名高居第一，同時旗下的圖片分享應用Instagram以及類似微信的即時通訊應用Facebook Messenger都排到了前十名的位置，同時，后面還緊跟一個增速非常迅猛的WhatsApp。
社交網絡已經成為了人們生活重要的一部分，事實是已經有越來越多的人將生活與工作“搬”到Facebook或微信的平臺上，這意味著將有海量的用戶信息與數(shù)據被留在服務器上，成為人工智能創(chuàng)造全新價值的基礎。
為了讓人們更加方便、快捷的使用平臺，同時獲得更多的盈利機會，如今兩者都在開展各式各樣的人工智能應用探索。其中Facebook在研發(fā)投入上相比微信更加激進。
在寒冷的瑞典北部，距離北極圈一步之遙有個名叫Lulea的地區(qū)，建設了一座Facebook的數(shù)據中心。據介紹，在這里處理著Facebook網站上所有的用戶自拍，以及所有人的點贊。
而這只是Facebook數(shù)座大型數(shù)據存儲中心之一，還有大量的其他類型數(shù)據被存貯在美國俄勒岡州、愛爾蘭等其他六處地方。之所以要修建這些龐大的數(shù)據中心，主要因為全世界用戶存貯了海量的各類信息。
用戶使用的各種留痕與信息，都占據著互聯(lián)網企業(yè)的存儲資源。對于Facebook和微信來說，這迫使他們付出更多的成本，同時也形成了獨特的數(shù)據礦藏——海量的數(shù)據和用戶使用記錄，這意味著大數(shù)據發(fā)掘，以及人工智能應用的基礎。
對于人工智能來說，深度學習的基礎，是通過分析、組合低層數(shù)據的特征，形成更加抽象的、高層次的特征，發(fā)現(xiàn)看似龐雜、無規(guī)律數(shù)據內所蘊含的特征。
這要求在現(xiàn)階段內，深度學習的使用者必須是具有非常深厚數(shù)據儲備的企業(yè)。在這方面，社交網絡無疑具備先天優(yōu)勢。
在微信的使用中，我們用照片的形式留下喜愛的食物、各類喜歡的零食等等（一般還會配上文字描述），或者以多種多樣的形式，透露出一些理想的商品，想去的地方。
在Facebook平臺中，同樣有類似的消費或潛在的消費數(shù)據留存。另外不同于微信的是，F(xiàn)acebook還有類似微博的名人和應用的關注功能，用戶的偏好喜好更加明確，更容易被深度學習體系所理解和發(fā)掘。
為了能夠真正理解圖片信息和語音音頻信息，從而進行更加有效、全面的用戶數(shù)據分析，提取出更準確的高層次用戶特征，F(xiàn)acebook已經開始了大量的圖像識別工作，其中以面部識別最為重要。
圖像識別的實現(xiàn)，意味著有效數(shù)據來源的擴容。企業(yè)掌握這一能力之后，數(shù)據分析實力將獲得極大的提升。
而在所有的圖像數(shù)據分析中，最具現(xiàn)實意義與商業(yè)前景，并相對容易實現(xiàn)的，當屬面部識別。在面部識別技術成熟之后，對社交網絡完善關系網絡有重要的意義。同時相關產業(yè)如安防、門禁、信息安全、個人信息服務、檢索等產業(yè)和業(yè)務，都可以迎來更好的發(fā)展。
Facebook與微信在面部識別技術方面，有著先天的優(yōu)勢。因為幾乎每個用戶都會上傳自己的照片，這讓社交平臺有大量的面部照片資源儲備，以供研究。
如今微信尚未進行大規(guī)模的面部識別研發(fā)，F(xiàn)acebook則已經開展多年。據統(tǒng)計，F(xiàn)acebook Messenger每月發(fā)送和分享的照片數(shù)量達到了百億張左右，其中有海量的面部照片。
相關的研究在幾年前就已經展開，被命名為DeepFace人工智能系統(tǒng)。找到人臉圖片之后，這種系統(tǒng)會衡量出67個不同的控制點，之后這些點會被用來制作成普通的3D模型，進而進行確認。
在2015年初Facebook就宣布，這套系統(tǒng)已經足以識別每日用戶上傳的約4億張照片中的面孔。如今，這套體系的識別率已經達到了97.25%，而人在進行相同測試時的成績?yōu)?7.5%，可以說已經相差無幾。
根據最新的消息，F(xiàn)acebook人工智能實驗室正在開發(fā)的一項新的實驗性算法，它可以在看不到清晰人臉的情況下，借助發(fā)型、衣著、姿勢和體貌特征從照片中識別人們的身份。
Facebook人工智能主管伊恩·勒坤(Yann LeCun)介紹，這套算法使用了很多線索，因而即使從背面看過去，也能識別人的這些特征。他還舉了一個生動形象的例子：“你可以非常輕松地認出馬克-扎克伯格，因為他總是穿一件灰色T恤”。
即便是美國聯(lián)邦調查局，在人臉照片的儲備上也很難與Facebook相提并論，因此在人臉識別技術上，DeepFace將發(fā)揮出更重要的社會作用與應用價值。
人工智能體系已經在如今的互聯(lián)網應用中，發(fā)揮了越來越重要的作用。
在傳統(tǒng)的互聯(lián)網服務中，企業(yè)依據自身的資源與業(yè)務，為用戶提供服務，用戶則根據自身的需求，在網絡上選取所需要的服務。
這是一個供給、需求僵化配對的過程。最典型的例子，是一些只銷售特定產品的電商網站，只要用戶需要，就必須要提前知道這個網站的存在和登陸方式，然后下單購買。
但入口型平臺企業(yè)改變了這種僵硬配對的現(xiàn)狀。通過平臺的引流和推送功能，人們可以更便捷的獲取所需產品、服務與內容。
在人工智能系統(tǒng)成熟之前，平臺企業(yè)無法清晰感知用戶真正需要的服務與產品，所以雖然有一些嘗試，但大多數(shù)仍是以通過關鍵字搜索的引流方式來實現(xiàn)。
隨著深度學習，特別是監(jiān)督學習（supervised learning）技術的廣泛應用，讓人工智能系統(tǒng)能夠依據現(xiàn)有的數(shù)據參數(shù)標簽，去推斷用戶偏好類型并推動相關聯(lián)的內容。這讓根據用戶偏好分析，來實現(xiàn)推送功能成為可能。
以今日頭條為代表的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)企業(yè)，以及百度、阿里巴巴等大平臺，相繼擁有了推送能力，并實現(xiàn)了內容、商品、服務的個性化推送功能。
與國內這些大型企業(yè)集團一樣的是，F(xiàn)acebook也擁有大量的用戶和使用數(shù)據。但相比國內企業(yè)的優(yōu)勢在于，其開放性特征非常顯著。整個社交網絡像一個”線上社會“一樣，可以接入的各行各業(yè)應用幾乎沒有任何限制。
正因為沒有限制，F(xiàn)acebook在引入這些應用時，可以說必須非常小心，以保持整個平臺高質量的運行，不給用戶增加服務、廣告太多的困擾。
如何在推送服務的同時，盡可能保持非常好的用戶體驗？這個涉及所有社交軟件生死存亡的秘訣，就在人工智能的答案中，只有充分發(fā)掘每一個用戶的實際需求和潛在需求，才能夠將“推送”這件事做得更好。
微信由于其自身特點選擇了不去主動推送服務，而Facebook由于其平臺屬性更注重這一點，因此更加積極的推動圖像分析等數(shù)據發(fā)掘工作，并以此推動人工智能技術的發(fā)展。在未來，這還將與虛擬現(xiàn)實技術緊密的結合起來，帶給用戶更多、更好、更適合的應用體驗。
作者：礪石咨詢
