Facebook首席执行官马克·扎克伯格的个人设置AI挑战2016年
虽然Facebook的人工智能（AI）实验室正在集中力量推进机器学习，社交网络公司的首席执行官马克·扎克伯格已经为自己设定一个个人的AI目标2016年。
“我个人的挑战，2016年是建立一个简单的AI跑我家，帮我与我的工作。你可以认为它有点像贾维斯在铁人，“他在写博客文章。
扎克伯格计划开始通过探索现有技术和开发一个系统，将响应语音命令在他家喜欢音乐，灯光和温度控制的事情的目标。
下一步将是使自己的数字助理认人，打开门的朋友，留意他的女儿最大，并帮助他与他的工作。
“在工作方面，它会帮我的数据可视化虚拟现实，帮助我建立更完善的服务，更有效地领导我的组织，”他写道。
据扎克伯格，他设置自己一个挑战，每年的学习新的东西，并在Facebook的作品以外的业务，如学习普通话，每天跟人初次见面。
编码的人工智能助手应该是“一个有趣的智力挑战”，他说，承诺分享他学会了2016年的课程是什么。
尽管研究人员对警告AI的潜在危险，大型科技公司都在竞相将技术应用到消费类产品。
虽然AI可能威胁到它的创造者仍然被认为是成为现实很长的路要走，机器学习进步很快，因为已经启用的廉价存储和计算能力的提高的技术进步。
ü 升气管扎克伯格的领导下，外交事务委员会电子书据说将在深度学习，神经网络和自然语言处理严重的赌注。
社交网络公司的AI实验室的带动下，神经网络专家晏LeCun，正在集中力量推进这些类型的机器学习。
随着对神经网络人工智能实验室工作的一个结果是，Facebook的推出了其数字个人助理叫M在2015年八月。
建立在Facebook的Messenger的顶部，男的人工智能技术是由人类的助手，谁监督如何M的响应查询并在需要时可以介入支持。
人工智能加人系统帮助的Facebook 建立一个模型，通过分析如何以及何时人类干预，据有线。
最终，M将建立在神经网络，但即使如此，人们将需要在回路中继续培养技术。
Facebook正试图找到建设有一种人工常识机的方式，但是这将需要找到一种方法，让机器自行学习。
其中一个方法Facebook正努力的插入起码推理成AI系统是与载体嵌入，其中非结构化数据映射到详细描述文本或对象数序列，报告SearchCIO。
该过程汇集的感知，因此，视角和语言能力，可根据LeCun，以便如果算法遇到一个不熟悉的字或图像，它可以通过比较和对比对已知的未知的富数学描述作出有根据的推测。
然而，LeCun是在那些谁相信ðeveloping 一个常识节目，或强人工智慧还有很长的路要走。
强人工智慧应谨慎对待，根据斯图尔特·阿姆斯特朗，研究员对人类未来研究所牛津大学。
在他的书 比我们更聪明，阿姆斯特朗规定了几个点，人类需要考虑有关通用的AI。
“永远不要相信一个完全超级智能AI。如果没有你的最佳利益在心脏，它会找到一个方法来遵守所有的承诺，同时还摧毁了你，“他写道。
