田渊栋：这个项目是去年5月开始的，当时我刚加入Facebook
AI，开了七八个研究项目，这是其中不很起眼的一个。一开始我也不是很看好，只是为了实验一个想法而收集了下数据。后来这个想法没做出来，但是既然有数据有平台了，还不如继续做下去。当时第二作者朱岩在我们组实习，他手上的另一个项目刚结束，我就问他是不是有兴趣，他觉得挺有意思的就开始合作了。
到去年8月份左右，我们走子网络的性能已经超过了谷歌DeepMind在2014年底发表的文章的水平。于是我就把代码重新写了一遍（之前是用各种开源程序拼凑起来的），开始搭建我们自己的系统，同时把现有的走子网络放在KGS（世界上最大的围棋服务器之一，一般任何时刻同时有超过一千五百人在线）上开始和别人对战，DarkForest这个名字就是那时候起的。
去年9月份，我尝试了预测下3步而非下1步的方案，看到性能一直在提高，这时我觉得深度神经网络加上蒙特卡罗树搜索，可能会得到很不错的围棋程序。到10月份基本上蒙特卡罗树搜索的框架有了，但是还有很多bug，因为另一个项目（基于图片的问答系统）的时间吃紧，花在围棋上的时间不多。到11月份问答系统差不多了，我再回过头来做围棋，我们当时的计划是再慢慢做做准备投稿2016年2月份的ICML（国际机器学习大会），后来讨论了一下，决定还是试一试15年11月中旬的ICLR（国际机器人顶级会议）。这时候离ICLR的截稿日期还有三周。这三周加班加点，如期得到了一个还不错的系统，投了ICLR，文章放在arXiv（由美国国家科学基金会和美国能源部资助，在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室建立的电子预印本文献库，始建于1991年8月）上公开了。
大家也知道了Facebook在做围棋。国外的ComputerGo（计算机围棋对战）论坛一开始不相信我们的程序不经盘面搜索到3段，后来因为我们在网上放久了，打定段战确实能到3段，才渐渐服众，各种媒体报道也纷至沓来。现在看起来，我们做的工作吹响了这一波围棋AI突破的号角。
之后就是继续改进蒙特卡罗树搜索，另外，组里一位工程师Tudor Bosman花了一周把我们的程序改成了分布式，到12月底，我们在KGS上到了5段的水平，很多人找我们下棋，包括最强大脑鲍云和一位韩国的职业选手，我们也在继续改进。当时已经有传言说谷歌战胜了职业选手，不过我们还是尽力而为。一月份KGS的比赛我们因为有个bug超时拿了第三名，不然是可以胜Zen拿第一的。最后一月底谷歌的文章出来，以20人一年半的团队和完美的公关，让全世界开始关注围棋，也确证了之前的传言。而我们投稿ICLR的文章也中稿了。总的来说，这个项目还是比较成功的。这次我们能两个人花半年时间，虎口拔牙抓到一些进展，已是十分不易，任何一个地方动作慢点，都不会有现在的成果。被小扎点名我是始料未及，我感到非常荣幸。
澎湃新闻：对于外界来说，关于Facebook的人工智能实验室，一直有非常多的期待，除了darkforest项目，图像识别项目也活跃在各个报纸的版面上，除此之外，Facebook人工智能实验室的研究方向还有哪些？
田渊栋：Facebook AI Research (简称FAIR) 目前在加州门洛帕克、纽约曼哈顿和法国巴黎有三个分部，巴黎分部刚刚公开。总的来说，学术氛围是非常浓厚，大家坐在Facebook新建的20楼中央做深度学习的研究，目标是发高质量的文章，做有影响力的前沿工作。研究方向相对自由宽松，研究所需的计算资源（如GPU）相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究问题。这样的学术氛围除了MSR之外，在各大公司是极其少见的。
扎克伯格之前提过Facebook将来的三大主要方向，其中之一就是人工智能，目前看来公司也确实非常看重我们这个组。我后面就是COO，斜后方是CEO，一开始有点小慌，不过时间长了也就习惯了。
FAIR正式成立是在前年12月至去年一月，然后陆续招人，时间还不长，重要的公开工作有DeepFace，运用深度学习将人脸识别（更准确说是人脸判定）提高到人类级别。记忆网络，在深度学习中加入长期记忆（Long-term memory）以构建自然语言问答系统，开源深度学习框架Torch的更新和推广，运用快速傅利叶变换加速卷积运算的CuFFT等等。目前还有许多非常有影响力的工作正在进行中，敬请期待。