近日，Facebook在一篇博客文章中宣告，Facebook人工智能研究实验室（FAIR）的研究人员于是以致力于通过建构图像时增加必需搜集的数据，从而使MRI机器更慢地运营。据Facebook透漏，该项目与纽约大学医学院合作，将用于纽约大学搜集的300万张MRI图像，这些图像已隐蔽了病人姓名和辨识信息，也将向公众对外开放，可供其他研究人员解决问题某种程度的问题。以下是Facebook指出技术不切实际的方法：目前的MRI机器因为必须捕捉大量的数据，扫描时间必须15分钟到一个多小时。如果机器需要处置较较少的数据，他们将需要更慢地扫瞄和处置该信息。

人工智能不会查阅不原始的数据并分解制备数据以空缺实际数据的空白，目的是使MRI扫瞄速度提升10倍。目前，一切看上去是不切实际的，人工智能正在拒绝接受培训，以空缺传统摄影的空白，而且Facebook享有一些世界顶级视觉人工智能专家。例如，在一种称作超强分辨率的技术中，AI通过依赖过去看见的类似于对象的图像来使模糊不清图像更加明晰。

其他研究人员于是以致力于修复部分隐蔽的人脸，这对于修缮一些部分遮挡不原始的图像十分简单。并且Facebook本身也研发了人工智能，可以为一个人生产假眼睛，即使照片中的人像眨眼也能将其编辑成图像。

当然，将这项研究落地实际应用于场景时还需谨慎。目前研究实验室为传统图像分解的数据还不完备，没充足的数据让AI深度自学，如果人工智能看见没经过培训的对象，就很更容易再次发生灾难性的告终。在面部辨识中，有色人种一般来说不出数据库之中，这种“有偏见的”的数据库不会导致AI甚至无法将有色人种归类为人。

这不是Facebook首次转入医疗领域。CNBC曾报导说道，该公司的硬件研究实验室正在谋求将医院的电子邮件用户数据与Facebook搜集的用户数据融合一起。据报导，Facebook会用这个来告诉他用户何时经常出现必须就诊的预警，但Facebook评论称该项目仅有逗留在计划阶段。

另外Facebook还用于人工智能算法预测用户何时不会自杀身亡，从而防患于未然。2017年，美国在医疗保健方面的开支近3.5万亿美元，而这一数字预计不会持续上升。然而在美国的医疗保健系统被评订为过时且效率低落的情况下，从谷歌、亚马逊到IBM、苹果公司的每一家大型科技公司都期望能增加这方面开支。如果Facebook需要创建一个不负众望的身体健康产品，那么它可能会沦为其收益快速增长上升的及时补足。

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