Facebook将分享其用于开发深度学习项目的一些最宝贵工具，以确立自己在人工智能研究领域的先锋地位。人工智能创新的潜在收益可以通过工具的使用来开发。

Facebook AI Research (FAIR)宣布将发布针对Torch优化的开源模块。

Torch是一个专门研究深度学习和卷积网络的计算平台，通常用于图像和视频识别技术，以及专门用于自然语言处理的网络，用于创建算法，这些算法可以在没有大量人类帮助的情况下训练自己学习新信息。万博体育登录首页

“这些模块比Torch中的默认模块要快得多，并且允许我们在更短的时间内训练更大的神经网络，从而加速了研究项目。”说Facebook的人工智能研究员和软件工程师Soumith Chintala说。

钦塔拉声称，Facebook的模块确保了深度学习系统的核心——基于人脑进程的神经网络的训练速度比目前公开的最快默认模块快23.5倍。

这将使研究人员能够以比以往任何时候都更快、更有效的方式解决问题，例如Facebook工程师创建的照片识别工具，可以判断照片中的人是站着、坐着、躺着还是其他姿势。

“我们对我们的代码进行了基准测试，这些是目前最快的开源实现，”Chintala说告诉《连线》杂志。“人们过去不去探索某些领域，因为他们认为这是不可能的，而现在他们做到了。”

Torch被广泛应用于多个学术实验室，以及谷歌、Twitter、英特尔和NVIDIA等正在进军人工智能和深度学习研究的其他公司。

Facebook在其平台上使用深度学习技术已经有一段时间了。万博体育登录首页例如，News Feed使用深度学习来猜测用户希望从朋友和页面中看到哪些帖子。识别用户上传照片中的人脸的功能也由脸书的深度学习工具提供支持。

Facebook希望开发深度学习技术，为个人数字助理等产品提供支持，该助手可以分辨出用户是否在发布自己在清醒状态下不愿发布的醉酒照片。

2013年，Facebook聘请Yann LeCun和Rob Fergus两位重量级人工智能研究人员领导Facebook的人工智能工作，巩固了其在人工智能和深度学习领域的地位。