對於科技行業來說5年是大量的時間。在人工智能領域，過去五年一直都是變革性的。
Facebook的人工智能研究實驗室（FAIR）今年已經成立5年了，FAIR的工作已經在人工智能研究中產生了一些重大影響並鞏固了Facebook的運作方式在更廣泛的文化上留下了不可磨滅的印記。
“如果沒有深入學習，你將無法運行Facebook，這在行動的各個方面都非常非常深刻。”“在FAIR之前，Facebook沒有任何研究實驗室，這是第一個，直到那時，該公司非常關注短期工程項目，有六個月的期限，如果不是更少，”他說。
成立五年後，FAIR的影響力滲透到公司。該集團在門洛帕克，紐約，巴黎，蒙特利爾，特拉維夫，西雅圖，匹茲堡和倫敦設有實驗室。他們與學術機構合作，並發表了無數的論文和研究，其中許多論文和研究在這個方便的五週年時間表中列舉了。“在2013年，很明顯人工智能對Facebook的長遠未來至關重要。所以我們不得不弄清楚這一點。“
FAIR擁有更長的時間表，使其能夠更專注於維護其精神。人工智能實驗室中沒有“戰爭室”，該團隊最重要的研究大部分都是作為有益於更廣泛的人工智能社區的已發表的工作而結束的。然而，在許多方面，人工智能非常適合硅谷科技公司的軍備競賽。LeCun表示，FAIR與Facebook的應用機器學習（AML）團隊之間的分離，更多地關注即將到來的產品需求，為集團提供了“巨大的發展的餘地，讓他們能夠長期思考。”
過去五年中機器學習的一些最大進步發生在視覺領域，機器能夠解析圖像框架中發生的事情。LeCun預測會有更多的情境理解。“你將看到的系統不僅可以識別圖像中的主要對象，而且基本上會勾勒出每個對象，併為您提供圖像中正在發生的事情的文本描述，以及對正在發生的事情的不同的，更抽象的理解。 ”
FAIR發現自己處理的是不同的基本問題，這些問題對公司其他部門的運作方式產生了廣泛影響，但很多這些進展點在五年時間表中更為深入。FAIR已經在無監督學習方面取得了一些進展，該公司已經發表了關於他們如何利用這些技術在他們缺乏足夠的培訓數據的語言之間進行翻譯的工作， 以便實際上需要翻譯來自冰島語的用戶斯瓦希里語並沒有被冷落。正如FAIR展望其未來五年一樣，LeCun認為，人工智能社區剛剛開始努力，有一些更大的挑戰迫在眉睫。“這些都是相對可預測的改進，”他說。“我們真正追求的大獎是這種自我監督學習的理念 - 讓機器學習更像人類和動物，並要求它們具有某種常識。”
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