もしFacebookが、近況アップデートにあなたが書いた内容を知っていれば、その話題を気にかけている人に見せることができる。もし、「今タクシーを降りたところ」と「車が必要」を区別できるなら、Uberを呼びたいかどうかをあなたに尋ねられる。もし近況アップデートで何かを売ろうとしていることを知ったら、自動的に商品と価格をフォーマットできる。そしてもしFacebookが、有名人の投稿へのコメントでどんなものが面白いかを判別できるなら、あなたが本当に読みたいコメントを優先して表示することができる。

上に挙げたのはFacebookの最新人工知能システム、“DeepText”の重要な応用例だ。40万件の新規投稿と12万5000件の公開記事へのコメントが、毎分Facebookでシェアされている。Deep Textは、Facebookが毎秒数千件の20言語にわたる投稿を、人間に近い精度で分析する手助けをする。

Deep Textの最もわかりやすい応用例はMessengerに登場する。私が車に乗りがっているとDeep Textが考えると、Messengerは統合機能を利用してUberやLyftを薦める。”I need a ride” ［車が必要］を認識するのは簡単だが、 “Should I call a car?”や”I can pick you up in 20” や “I’ll get an Uber” 等も拾う必要がある。

Facebookは、「人間が文章を理解する方法に近づくためには、コンピューターにスラングや言葉の意味の曖昧さ等を教える必要がある。例えば、誰かが “I like blackberry” と言った時、それは果物なのか端末なのか？」と説明する。

もちろん、プライバシーの懸念が一部の人々を心配させるだろう。今Facebookは、ユーザーのプライベートメッセージを分析することを強調している ― 以前Facebookが集団訴訟の標的になった案件だ。

Deep Textや様々な画像認識AIによって、Facebookは、コンテンツを書き手から読み手に渡す方法を大きく改善しようとしている。そうすることで、ユーザーが見る物を積極的にフィルターしたり推奨したりするためのノウハウや製品デザインを持たない、SnapchatやTwitterといった他のサービスに対して優位に立つことができる。

もしニュースフィードの記事が全部面白くなれば、ユーザーがFacebookに費やす時間は増え、さらに多くのテキストをシェアするようになり、Deep Textはさらに賢くなる。そしてFacebookのAIフィードバックの車輪はどんどん速く回転し、完璧なコンテンツ推奨エンジンへと向かうだろう。

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（翻訳：Nob Takahashi / facebook）