Beim heutigen maschinellen Lernen werden Computer mit großen Mengen an Daten »angelernt«, damit sie anhand erkannter Muster Vorhersagen zu ähnlichen Fällen treffen können. Dieses Verfahren wird unter anderem breit zur Bearbeitung von Fotografien eingesetzt. Zugleich stelle es eine große Herausforderung für die Maschinen dar, Vorhersagen zu machen, wenn sie unter unsicheren Rahmenbedingungen agieren müssen, sagte LeCun.
Facebook setzt künstliche Intelligenz bereits unter anderem dafür ein, Beiträge mit nicht zugelassenen Inhalten wie Terrorpropaganda oder Nacktheit zu erkennen. Zugleich soll Software verstärkt auch Videos in Echtzeit prüfen - und das stellt neue Kapazitätsanforderungen an die Systeme.
LeCun machte deutlich, dass Facebook - ähnlich wie unter anderem Google - auch eigene Chip für lernende Maschinen entwickeln könnte, um sie effizienter zu machen. Die Baupläne würden dann veröffentlicht werden, um sie für alle nutzbar zu machen. Das hatte Facebook bereits bei seinen Entwicklungen bei Technik für Rechenzentren so gemacht.