全世界最大的社交网络Facebook，已经成为人工智能的重要推手企业。早前，Facebook已经能够识别用户的海量照片，不久前，Facebook又发布了一个人工智能新产品，能够识别人们的聊天内容。日前，Facebook人工智能的领军人物表示，Facebook还准备让聊天机器人或计算机学会人类的常识。
据美国科技新闻网站“连线”报道，在日前的“2016年连线商业大会”上，Facebook人工智能研究的领头人Yann LeCun(乐春)谈到了Facebook下一步的人工智能研发计划。
目前，各家科技公司都已经推出了语音助手或者基于人工智能的虚拟助手，Facebook推出了“Facebook M”。Facebook整个人工智能研发计划的最重要目的，就是让Facebook M彻底理解用户提交给它的各种需求。
今天，Facebook M一部分的工作由后台的人工来完成，未来，Facebook希望人工智能技术将成为Facebook M的后盾。
乐春是全世界知名的人工智能技术专家，被称为机器学习技术的创始人。机器学习技术如今被广泛使用，比如对Facebook海量的好友信息进行过滤，或是安卓手机中的语音识别技术，以及微软Skype中令人叫绝的实时语音翻译技术。
乐春介绍说，在语音指令识别、人类语言翻译等方面，计算机已经做得足够好，但是人工智能和机器还无法真正理解人类的语言。
如果要让计算机理解人类的语言，意味着计算机也必须像人类那样学习语言。乐春表示，婴儿通过观察周围的时间，将父母亲所说的单词和实际的物体对应了起来。
婴儿学会人类语言需要若干年的时间，但是人类能够根据比较少的例子掌握一门语言。相比而言，计算机需要输入大量的图片等信息，才能够学习语言。
乐春表示，在人类学习语言的过程中，有一个重要环节，那就是掌握常识、具备基础的判断力。
为了让计算机也学会常识，乐春和他的助手正在研发所谓的“预测学习技术”(Predictive learning)。
今天，人工智能接受训练的最重要技术被称为“监督式学习”。比如如果希望计算机能够认识汽车，就必须让计算机看数以百万计的汽车照片，计算机逐渐会掌握汽车这种事物的一些特点，比如车轮，从而能够在照片中识别出汽车。
在更加古老的人工智能技术中，人们需要开发程序，让计算机识别车轮等汽车的特征。和这种古老技术相比，上述观察百万张照片的技术更加高效。
不过乐春表示，对他的研究团队来说，他们更加愿意让计算机观察现实世界，他们将会看到包括汽车在内的许多物品，而且也会注意到在什么情况下人类将某些事物称之为“汽车”。
这正是人类学会语言和常识的方式。
Facebook正在迎接两个研发挑战，分别是理解人类语言以及预测性学习。乐春表示，在工作人员理解并且回答Facebook M遇到的查询问题时，Facebook会让人工智能在一旁进行观察学习。不过，这需要人工智能“旁听”海量的人类对话过程。
乐春表示，单靠Facebook一家无法完成这种研究，预测性学习更像是一个科学问题，而不是工程技术问题。因此研发人员需要像科学家那样，进行开放式的研究。
乐春表示，如果按照保护商业机密的模式研究预测性学习，行不通。
