這也不是什么新鮮技術(shù)——蘋果此前曾吹噓有在iPhone上進(jìn)行某種神經(jīng)計(jì)算。但這對于Facebook來說難度要大得多，因?yàn)樗鼰o法掌控硬件本身?？驳吕f，他的團(tuán)隊(duì)能夠執(zhí)行這種任務(wù)，是因?yàn)椴块T工作的不斷累積——每個(gè)項(xiàng)目的完成都讓另一個(gè)項(xiàng)目變得更加簡單，每個(gè)項(xiàng)目的建造，都讓未來的工程師能夠打造出需要更少訓(xùn)練的同類產(chǎn)品——因此像這樣的項(xiàng)目能夠快速打造出來。“從開始著手做這個(gè)到拿來出進(jìn)行公開測試，我們只花了8個(gè)星期，很很瘋狂。”他說。
坎德拉稱，做像這樣的任務(wù)的另一個(gè)秘訣是協(xié)作——Facebook文化的中流砥柱。在做該任務(wù)時(shí)，容易接洽Facebook其它的部門，尤其是非常熟悉iPhone硬件的移動(dòng)團(tuán)隊(duì)，讓他們能夠跳過在Facebook的數(shù)據(jù)中心渲染圖像的過程，從而直接在手機(jī)上執(zhí)行該項(xiàng)工作。這帶來的好處遠(yuǎn)不止是能夠使得你的親朋好友的影像變成《吶喊》（The Scream）風(fēng)格。這是讓整個(gè)Facebook變得更加強(qiáng)大的一步。短期來說，這可以加快在語言解讀和文本理解上的響應(yīng)。長期來說，它有助于實(shí)時(shí)分析你的所見所講。“我們是在說轉(zhuǎn)瞬之間的事情——這必須要做到實(shí)時(shí)。”他說，“我們是社交網(wǎng)絡(luò)，如果我要預(yù)測人們對于某個(gè)內(nèi)容的反饋，那我的系統(tǒng)就需要即時(shí)作出響應(yīng)，對吧？”
“在手機(jī)上運(yùn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，意味著你將AI帶到每個(gè)人的手中。”他說，“這不是偶然發(fā)生的事情。它是我們在公司內(nèi)部廣泛推廣AI的一部分。”
“這是一個(gè)漫長的征程。”他補(bǔ)充道。
坎德拉的出身
坎德拉出生于西班牙。他在3歲時(shí)隨家人移居摩洛哥，并在那里上法語學(xué)校。雖然他的科學(xué)和人文學(xué)科成績非常優(yōu)異，但在決定到馬德里上大學(xué)時(shí)，他選擇了他認(rèn)為最難的學(xué)科：電信工程。電信工程不僅僅需要掌握像天線和放大器這樣的物理知識(shí)，還需要懂得數(shù)據(jù)分析，這在他看來“很酷”。他非常仰慕一位改造自適應(yīng)系統(tǒng)的教授?？驳吕隽藗€(gè)系統(tǒng)，利用智能過濾器來改進(jìn)漫游手機(jī)的信號(hào)；如今他稱這是“幼小版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。他癡迷于訓(xùn)練算法，不滿足于只是編寫代碼。在2000年在丹麥度過的一個(gè)學(xué)期，他遇見曾在多倫多與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的傳奇杰夫·辛頓（Geoff Hinton）一道學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授卡爾·拉斯馬森（Carl Rasmussen），這進(jìn)一步激發(fā)了他對訓(xùn)練算法的熱情。在畢業(yè)之際，他準(zhǔn)備進(jìn)入寶潔公司的一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)力項(xiàng)目。此時(shí)拉斯馬森則邀請他去讀博士，最終他選擇了機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)。
2007年，他加入微軟研究院位于英格蘭劍橋的實(shí)驗(yàn)室。他在加盟不久后獲知公司要舉行比賽：微軟準(zhǔn)備推出必應(yīng)，但需要在搜索廣告這一重要組成部分上進(jìn)行改進(jìn)——準(zhǔn)確預(yù)測用戶會(huì)在什么時(shí)候點(diǎn)擊廣告。該公司決定就此舉行內(nèi)部比賽。勝出團(tuán)隊(duì)的解決方案將接受測試看看是否值得推出，團(tuán)隊(duì)成員也將獲得免費(fèi)到夏威夷旅游的獎(jiǎng)勵(lì)。19個(gè)團(tuán)隊(duì)參與競爭，最后坎德拉的團(tuán)隊(duì)并列獲得冠軍。他獲得了免費(fèi)出游的獎(jiǎng)勵(lì)，但微軟卻遲遲沒有兌現(xiàn)更大的獎(jiǎng)品（展開測試來決定他的作品是否可以推出），這讓他感到受騙。
后來發(fā)生的事情充分顯示了坎德拉的決心。他開啟瘋狂的窮追不舍模式，以讓公司給他一次機(jī)會(huì)。他進(jìn)行了超過50次的內(nèi)部講話，他打造了模擬器來證明其算法的優(yōu)越性。他也不斷游說那位握有決策權(quán)的副總裁，不管后者去到哪，包括洗手間，他都伺機(jī)接近，不停宣講自己的系統(tǒng)。
2009年，坎德拉的算法隨必應(yīng)推出。
2012年初，坎德拉探訪在Facebook供職的一位朋友，在它的門洛帕克園區(qū)呆了一個(gè)周五。他驚訝地發(fā)現(xiàn)，在這家公司，人們并不需要乞求上級(jí)批準(zhǔn)測試他們的作品。他們直接那么做就行了。在接下來的周一，他去Facebook面試，周末便拿到了要約。
當(dāng)初的模型并不先進(jìn)
加入Facebook的廣告團(tuán)隊(duì)后，坎德拉的任務(wù)是領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)小組展示相關(guān)度更高的廣告?？驳吕f，雖然當(dāng)時(shí)的系統(tǒng)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，“但我們所使用的模型并不是很先進(jìn)，它們很簡單。”
侯賽因·梅漢納（Hussein Mehanna）是另一位跟坎德拉同時(shí)間加盟Facebook的工程師，他同樣對該公司的系統(tǒng)在整合AI上缺乏進(jìn)展感到驚訝。“在我還沒有加入Facebook之前，看到該產(chǎn)品的質(zhì)量，我以為一切都已經(jīng)成型，但很顯然還沒有。”梅漢納說，“在入職幾個(gè)星期后，我就跟坎德拉說，F(xiàn)acebook真正缺少的是一個(gè)合適的世界級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。我們有機(jī)器，但沒有合適的軟件來幫助機(jī)器盡可能多地從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。”（梅漢納如今是Facebook核心機(jī)器學(xué)習(xí)主管，也曾在微軟供職多年——本文另外幾位受訪的工程師也是微軟出身。巧合？）