美国时间今天，Facebook发布了DeepText——，这是一款人工智能引擎，旨在理解Facebook上所有用户发布的消息和声明背后的含义和情绪。Facebook在一份声明中表示，它正在构建一个系统，可以推荐人们可能感兴趣的内容并清除垃圾信息。
这听起来像是一个小小的改进，但从理论上讲，它实际上有潜力将我们大多数人每天使用的社交网络转变为我们每天使用的东西：强大的搜索引擎。
“我们希望利用Facebook中的DeepText对内容进行分类，以方便找到合适的内容推荐给用户。”Facebook机器学习团队工程总监HusseinMehanna说道。
诚然，Facebook的搜索领域并不像谷歌瞄准的整个全球网络，但它仍然很大。每天有超过10亿人使用Facebook，该网络托管数万亿条状态更新、活动邀请、相册和视频。Facebook正在利用越来越多的信息，使其能够更有效地将具有相似兴趣的人们联系起来，销售更多广告并帮助人们找到他们正在寻找的东西。
此前，Facebook曾使用用户共享的人口统计信息，但现在，Facebook服务器上的大多数基于文本的信息都是非结构化的，这意味着Facebook无法了解用户消息的目的。深度文本可以帮助对消息进行分类并为所有文本提供含义，将所有非结构化数据转变为用户可以使用和搜索的信息。“如果我们能够理解文本，我们就可以将人们联系在一起并以多种不同的方式进行分享，”梅汉纳说。
通过这个新项目，Facebook实质上是在构建跟踪其网络上所有信息的能力，就像谷歌抓取整个网络并为其建立索引一样。这对用户来说意味着将更容易在数万亿条消息中找到有用的信息，就像谷歌已经开始使用人工智能来理解我们的问题并对搜索结果进行正确排名一样。
去年，Facebook升级了搜索功能，包含更多搜索结果。例如，如果您搜索“烧烤”，结果将包括您的朋友发布的烧烤照片，并根据您的位置显示您附近的烧烤餐厅。突发国际新闻报道。
但从理论上讲，当深度文本弄清楚您的朋友和商店发布有关烧烤的帖子背后的含义时，它可以使搜索更进一步，并找到对您最有用的结果。如果你想知道哪里有超级美味的烧烤，深度文本可以分析你朋友关于烧烤的帖子，并用它为你提供餐厅推荐。如果您正在寻找有关烧烤是否健康的信息，它提供了最新的相关新闻。
同样基于神经网络，深度文本与其他旨在理解书面语言的系统不同。Facebook表示，它每秒可以以“接近人类的准确度”理解数千条消息的含义，其中包括20种语言的版本。该系统试图理解单词之间的语义关系和相似性，这意味着它意识到“兄弟”和“兄弟”经常在类似的情况下使用。DeepText已经接受了大量数据的训练，这意味着它还可以理解跨语言的相似性，因此它认为“生日快乐”和“生日快乐”之间没有区别。
该公司表示DeepText已经为Facebook的某些方面提供了支持。例如，FacebookMessenger上的一些聊天机器人可以根据人们所说的内容告诉他们需要出租车。例如，如果有人向其他人发短信“我需要搭车”，机器人就会插话并询问是否应该为他们叫出租车。然而，如果消息是“我刚刚坐上出租车”，机器人就知道人类不需要叫出租车。Mehanna不愿证实Facebook是否在其基于人工智能的虚拟助手M上使用DeepText，但表示DeepText“在Messenger上的使用越来越广泛”。
同时，DeepText也将出现在Facebook的其他部分。例如，如果有人发布一条消息说他们想出售某些东西，Facebook的商务团队将自动获得所有信息、物品、价格、位置，因此该团队可以运行广告服务，帮助人们更轻松地出售物品。
Facebook表示，计划从用户已经创建的数百万个页面中使用更多深度文本训练数据。例如，该团队将使用匹兹堡钢人队的页面来了解更多关于人们如何谈论美式橄榄球和钢人队的信息。所有这些数据将帮助团队构建一个人工智能系统，该系统可以理解人类在线交谈的方式以及单词和句子之间的联系。
有了这些信息，Facebook将能够对其网站上发布的所有内容进行标记和分类，从而更轻松地查找内容。如果Facebook可以告诉您您的朋友或您朋友的朋友是否正在出售您正在寻找的商品，您就无需离开Facebook来搜索Craigslist。如果Facebook可以告诉你，你认识的人要开车去听音乐会，你就不必乘坐出租车了。
鉴于最近强劲的盈利业绩以及首席执行官马克·扎克伯格希望通过联网无人机连接整个世界并治愈各种疾病，许多人一直在说Facebook是新的谷歌。
Facebook拥有强大的能力，可以更好地分析每天输入其数据中心的数据，这只会有助于Facebook用户继续搜索它，而不是完全依赖谷歌。但值得考虑的是：Facebook虽然在为我们提供个性化搜索结果方面很有用，但也将我们置于一个更加封闭的网络中，该网络由我们的地理位置、人口统计、亲和力和信仰塑造。虽然，在某种程度上，谷歌确实做了同样的事情，但至少它首先搜索整个网络。
