除了Facebook人工智能研究部门（FAIR）之外，Facebook还设有一个名为应用机器学习的部门。国外科技网站Backchannel主编史蒂芬·列维（Steven Levy）近日撰文揭秘了该部门的运作，详解人工智能是如何成为该社交网络未来战略不可或缺的一部分的。它在帮助给Facebook的产品服务带来视觉、说话、理解等方面的功能，甚至还在帮助清理假消息。
以下是文章主要内容：
Facebook应用机器学习工程主管杰奎因·坎德拉
在被要求领导Facebook的应用机器学习（Applied Machine Learning，简称AML）部门，肩负利用AI改造全球最大的社交网络的责任的时候，杰奎因·奎诺内罗·坎德拉（Joaquin Qui?onero Candela）有些犹豫不定。
并不是说该西班牙出生的科学家，该自称“机器学习（ML）研究者”的人，没有见证过AI如何能够帮助Facebook。自2012年加入该公司以来，他领导过公司广告运营的改革：利用ML技术来提高赞助广告的相关性和有效性。更重要的是，在这个过程中，他鼓励其部门的工程师使用AI，即便他们没有接收过这种培训，因此广告部门人员整体上拥有更加丰富的机器学习技能。不过，他并不确定同样的魔法在更加宽广的Facebook平台上也会奏效，毕竟上面数十亿的人际连接依赖于较为模糊的价值观，而不是依赖于可用来测量广告的硬数据。“我想要确信是否能够在上面创造价值。”他如是谈到他的晋升。
不管是Facebook，Instagram还是Messenger，都由AI驱动
虽然心存疑惑，但坎德拉还是接掌了该职位。如今，将近两年过后，他当初的犹豫不决似乎很荒谬。
有多荒谬呢？上个月，坎德拉在纽约市的一个大会上面向工程师观众发表演讲。“我将要发表一个强力的声明。”他警告称，“Facebook今天没有AI就无法生存。你可能不知道，每一次你使用Facebook、Instagram又或者Messenger，你的体验都是由AI驱动的。”
去年11月，我造访Facebook位于门洛帕克的总部，访问坎德拉和他的部分团队成员，探秘AI如何突然之间成为了Facebook赖以生存的存在。截至目前，外界对于Facebook在AI领域的动作的关注主要集中在它世界一流的Facebook人工智能研究部门（FAIR），该部门由著名的神经网络专家雅恩·乐昆（Yann LeCun）领导。与谷歌、微软、百度、亚马逊和苹果的AI部门一样，FAIR是最受精英AI项目毕业生追捧的组织之一。在近期计算机视觉、听觉甚至对话方面的技术进展背后的数字神经网络领域，FAIR是取得突破性进展最多的组织之一。不过，坎德拉的应用机器学习部门（AML）是负责将FAIR和其它部门的研究成果整合到Facebook实际的产品当中——以及负责驱使公司所有的工程师将机器学习技术整合到他们的工作当中，这一点可能更为重要。
由于Facebook没有AI就无法生存，它需要所有内部工程师共同打造该项技术。
“神经风格转变”
我的到访发生于美国总统选举两天后，Facebook CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）称Facebook对假消息的传播帮助唐纳德·特朗普（Donald Trump）胜选的说法“很疯狂”。这番言论加剧了人们对于Facebook的不满情绪，因为该社交网络去年就曾因为动态消息中的假消息惹起争议。尽管这些争议性问题很大程度上不在坎德拉的职责范围之内，但他知道，最终Facebook对假消息危机的应对机制将依赖于他的团队将有份参与的机器学习工作。
接着，坎德拉想要给我展示某样别的东西——演示其团队的一个作品。让我意外的是，它是一个相对无聊的伎俩：以知名画家艺术作品的风格来重新绘制照片或者串流视频。事实上，它让人想起了Snapchat上可以看到的那种数字玩意，用毕加索的立体主义风格来重绘照片的想法也已经被完成过。
“这背后的技术名为神经风格转变。”他解释道，“经过训练，这种大型神经网络能够用特定的风格重新绘制照片。”他掏出手机，打开了一张照片。仅仅点击一下滑动一下，它就变成梵高《星夜》的衍生品一样。更令人印象深刻的是，它能够生成特定风格的串流视频。他还说，真正特别的是某样我看不到的东西：Facebook打造了神经网络，让它能够在手机上运行。