扎克伯格开发笔记：打造Jarvis的日子，我庆幸自己从未停止过编程

我在Facebook的代码库中升级的经验可能和大多数新的工程师类似。我们的代码结构组织非常好，不管是脸部识别、语音识别、Messenger Bot框架(messenger.com/platform)还是iOS开发。你很容易找到你想要的。为了能够在GitHub的Atom文本编辑器上使用，我们创建了开源包——基于Atom的Nuclide(github.com/facebook/nuclide)，这让开发工作变得更容易。我们也创建了Buck系统(buckbuild.com)来开发大型项目，这节省了我很多时间。我们开源的文本分类工具FastText(github.com/facebookresearch/fastText) 也值得一看。如果你对开发AI也有兴趣的话，也可以看看Facebook Research(github.con/facebookresearch)在Github上的所有开源项目。

”快速行动“是我们的价值观之一。这意味着到Facebook来的人创建App的速度必须比在其他任何地方都快，包括自主开发。到我们这来的员工可以使用我们的基础设施和AI工具来创建那些依靠自己需要很长时间的东西。创建让工程更高效的内部工具对任何的科技公司来说都是非常重要的，而Facebook在对待这一问题上更加重视。在这里，我要给我们的团队一个大大的赞!

接下来的工作

尽管这个挑战已经结束了，但我仍将继续优化Jarvis，因为我每天都在使用它，而且常常发现我想添加的新功能。

近期，下一步工作应该是创建安卓App，在更多的房间里放置Jarvis语音终端，连接更多的家电。希望未来能够用Jarvis来控制我的Big Green Egg碳炉。

未来，我还会探索如何教会Jarvis如何自主学习的技能，而不是让我去教它执行特定的任务。如果我要花费一年的时间来应对这个挑战，那么我会专注于理解学习本身这个过程是如何运作的。

最后，随着时间的推移，如果能够找到方法让Jarvis可以让全世界的人都使用将会更有趣。我考虑过开源我的代码，但是目前Jarvis跟我自己的家、家里的电器以及网络设置的联系太紧密了。如果我能创建一个能够将更多通用的智能家庭功能集合起来的layer，或许那时候我会开源。当然，那可能会是创建新产品的好的基础。

结语

创建Jarvis是一个有趣的智力挑战。它给了我在创建AI工具方面的直接经验，而AI对我们的未来非常重要。

我曾经预测，在未来的5-10年内，我们的AI系统将比人类的感官更加准确——视觉、听觉、触觉，以及其他的领域，比如语言等。

与此同时，我们距离了解学习的本质仍然很遥远。我今年所做的一切，包括自然语言、面部识别、语音识别等等，都是基于基础模式识别技术的变体。我们知道如何给一台计算机很多例子来让它的识别更精确，但是我们仍然不知道将从一个领域中获得的想法应用到另一个完全不同的领域中去。

今年，我在构建Jarvis上花了差不多100个小时。现在我有了一个能理解我而且能为我做很多事的系统。但是就算我花1000个小时，估计也打造不出一个能完全自主学习新技能的系统。除非我在AI技术上取得了基础性的突破。

在某种程度上，AI离我们很近，也离我们很远。但是AI未来能够能够做的事会超出很多人的预期：驾驶汽车，治疗疾病，发现行星，理解媒体。这些都会对我们所处的世界产生重大影响，但是我们仍然需要弄清楚，到底什么才是真正的智慧。

总之，这是一个很棒的挑战。它教会我的东西比我预期的要多得多。我不仅了解了AI，还了解到了家居自动化和Facebook内部技术的知识。这正是这些有这些挑战有趣的地方。在未来的几周里，我会分享我给自己制定的2017年的挑战。

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（编辑：南平站长网）

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