Facebookユーザーは毎日3億5000万枚もの写真をこのソーシャルネットワークにアップロードしており、これは人間が網羅的に見る能力をはるかに超えており、ましてや分析することは到底不可能です。だからこそ、Facebookはニューヨーク大学（NYU）の機械学習専門家、ヤン・ルカン氏を採用したのです。ルカン氏は「ディープラーニング」と呼ばれる人工知能（AI）技術の著名な実践者です。Facebookの新しいAI研究所の所長として、ルカン氏はニューヨーク大学にパートタイムで在籍しながら、ニューヨーク市アスタープレイスにあるFacebookの新施設で勤務します。
「ヤン・ルカン氏の異動は、機械学習にとっても、多くの独自のソーシャルデータを保有するFacebookにとっても、刺激的な一歩となるでしょう」と、スタンフォード大学人工知能研究所所長で、GoogleのYouTube動画分析のためのディープラーニングプロジェクトを率いたアンドリュー・ン氏は語る。「機械学習はすでにFacebookの何百もの場所で利用されており、写真のタグ付けからニュースフィードの記事のランキングまで、多岐にわたります。より優れた機械学習は、これらすべての機能を向上させるだけでなく、Facebookがまだ誰も夢にも思わなかったような新しいアプリケーションを開発するのに役立つでしょう。」 その未来的な進歩とは一体何なのだろうか？Facebookは度重なるコメント要請に回答しなかった。
「AIの夢は、世界についての完全な知識を構築し、起こっていることすべてを知ることです。」
アドビのリサーチサイエンティストで、コンピュータービジョンと機械学習を専門とするアーロン・ハーツマン氏は、Facebookは機械学習を活用して、ユーザーが最も長く滞在するコンテンツを特定したいと考えている可能性があると述べています。また、最先端のディープラーニングアルゴリズムは、Facebookが保有する約2500億枚に及ぶ膨大な写真データからデータを収集する上でも役立つ可能性があると考えています。
「スキーをしている自分の写真を投稿しても、タグ付けしない限りFacebookは何が起こっているのか把握できません」とハーツマン氏は言う。「AIの夢は、世界に関する完全な知識を構築し、そこで起こっていることすべてを把握することです。」
ユーザーが毎日Facebookに自由に提供するテラバイト単位のデータから、知的な結論を導き出すために、ルカン氏は25年間にわたり「ディープラーニング」と呼ばれる人工知能技術を改良してきた経験を活かします。ディープラーニングは、脳の段階的な階層的学習プロセスを大まかにシミュレートするものです。写真に写っている物体を識別するという問題に適用すると、ルカン氏のディープラーニングのアプローチは、網膜が視覚データを分析のために送る脳の部位である視覚野を模倣します。
LeCunのソフトウェア処理の第1層は、写真にわずか数ピクセルのフィルターを適用することで、垂直エッジのような単純な視覚要素を探します。第2層では、数ピクセル大きいフィルターを展開し、これらのエッジをオブジェクトのパーツとして組み立てようとします。第3層では、これらのパーツをオブジェクトに組み立て、「人」や「トラック」などのオブジェクトを数百種類のフィルターでテストし、最終層では木々、空、建物が明確に区別された豊かな視覚シーンを作成します。高度なトレーニング技術（一部は人間による「教師あり」、一部は「教師なし」）を通じて、これらのフィルター（いわゆる「クッキーカッター」）は、時間の経過とともにオブジェクトの正確な識別能力を動的に向上させます。
こうした多層的な反復フィルタリングを高速に実行するには、膨大な計算量が必要になります。例えば、ルカン氏は、海軍研究局が資金提供している750万ドル規模の進行中のプロジェクトで、視覚専門家を務めています。このプロジェクトは、未知の森の中を時速35マイル（約56キロ）で飛行可能な小型自律飛行ドローンの開発を目指しています。非公式に「Endor.tech」と呼ばれ、2012年にポピュラーサイエンス誌で紹介されたこのロボットは、FPGAと呼ばれるカスタマイズされたコンピューター上で動作し、1秒間に約1兆回の演算処理が可能です。
「1秒あたりの操作数をできる限り増やします」とルカン氏は当時語った。
このロボットは、毎秒30フレームの動画を分析し、森の中を時速35マイルで飛行する方法についてリアルタイムで判断を下します。Facebookにアップロードした動画を「読み取る」ために、シーンに映っている人物や物を調べる同様のアルゴリズムが使われることは容易に想像できます。Facebookの投稿に書かれたキーワードに基づいてユーザーに広告をターゲティングする代わりに、アルゴリズムは、例えばあなたが友人とビーチにいる動画を分析します。すると、アルゴリズムはあなたが最近どんなビールを飲んでいるか、どんなブランドの日焼け止めを使っているか、誰と付き合っているかを学び、休暇中かどうかを推測するかもしれません。
