Facebook開發一款名為「DeepText」的人工智慧引擎，將透過分析所有Facebook上的內容，更了解使用者興趣和需求。未來，若你在Facebook上提到「需要接送」的關鍵字，Facebook會自動問你需不需要幫忙叫計程車，可能成為最懂你的虛擬助理。
本文整理出三大重點：1.每秒可分析上千則、超過20種語言的內容。2.深度學習連結相近語義單字。3.提供個人化推薦訊息和服務的虛擬助理。
1.每秒可分析上千則、超過20種語言的內容
據Facebook稱，DeepText 有「近乎人類的精準度」，每秒可分析上千則超過20種語言的內容，了解使用者喜好和需求，進而推薦使用者可能感興趣的文章或服務，也可以自動過濾垃圾訊息和騷擾文字。Facebook指出，目前人工智慧比起人力已提報更多不雅照片。
DeepText 應用已開始在部分使用者的Messenger測試，當它偵測到「需要有人接送」的句子，會在對話中跳出是否需要幫你叫車（如Uber）的選項。Facebook指出，DeepText可理解句子背後的意圖並辨識單字意思，例如「我剛下車」雖然有提到關鍵字「車」，卻不是想要搭車的意思；而「我需要有人接送」雖然沒提到「車」，卻是提供叫車服務的好時機。
另一項正在測試的功能為，當有人在文章提到想要賣東西，Facebook會偵測物件名稱和價錢，主動詢問使用者要不要將貼文轉為買賣文格式。
2.深度學習連結相近語義單字
目前，Facebook每分鐘就有40萬則新貼文、12.5萬則回覆，DeepText透過大量資料進行深度學習（deep learning），將相似的單字和片語分群，較傳統自然語言學習（NLP）更有效率。
（圖片來源）
Facebook舉例，傳統自然語言學習中，每個單字都對應特定ID以供演算法學習，如「brother」的ID為4598，「bro」則為986665，雖然意思相近，但因為拼法不同，對電腦來說代表完全不同的意思。相較之下，Facebook的 DeepText使用「詞向量（word embeddings）」技術，越相似的單字，在語義分群的向量空間中會越接近，例如「brother」和「bro」在DeepText的語義分類即相當接近，透過保留單字間的語義關係，可大量節省電腦理解人類語言的步驟。
此外，DeepText也可快速了解不同國家語言，而不受限於單字表面的差異。例如，英文「happy birthday」和西班牙文「feliz cumpleaños」，雖然拼法不同，但同樣都是表示「生日快樂」，在DeepText中會被歸為近似的語義關係，不會因為拼法不同而各自代表不同意思，透過建立語言中性的模型，跨越語言隔閡理解單字語義。
3.提供個人化推薦訊息和服務的虛擬助理
長遠看來，Facebook希望透過分析大量資料，提供更多個人化的訊息和服務，甚至除了分析文字，未來也將同時分析同一篇貼文裡的文字和圖片訊息。例如，當貼文同時出現嬰兒照片和「第25天」的文字，人工智慧會理解這則貼文是關於家庭生活。
（圖片來源）
可想見，Facebook人工智慧功能將越來越完備，社群媒體會主動推播使用者感興趣的內容，甚至幫忙解決生活雜事。社群媒體將不只是媒體，而是最懂使用者的另類個人化虛擬助理。
本文來自《數位時代》，作者張庭瑜擅長撰寫網路社群相關的資訊報導。
