Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Международная компания Facebook размещается в США. Почти 2,2 млрд пользователей общаются с друзьями и родственниками, заводят новые знакомства, находят коммерческие компании и, конечно же, делятся фотографиями своих домашних любимцев.
С каждым посещением Facebook генерируются данные: что мы делаем, где находимся и с кем. До появления этой соцсети не было другого ресурса, где выкладывались бы 136 тыс. изображений, 510 тыс. комментариев и 293 тыс. обновлений статуса в минуту.
Все эти данные используются для обучения ИИ, а компания запустила несколько инструментов и проектов машинного обучения для своих пользователей.
Движок ИИ FBLearner Flow отображает в ленте пользователей самую интересную и полезную с его точки зрения информацию — и рекламу. С помощью машинного обучения он анализирует и сегментирует миллиарды пользователей по их данным: месту проживания и работы, списку друзей, посещенным местам, поисковым запросам и сигналам («шерам» и «лайкам»).
Движок не только наполняет новостную ленту. Алгоритмы машинного обучения фильтруют запрещенный контент — насилие и порнографию. Компания борется с распространителями заведомо ложной информации — по политическим мотивам или для вымогания денег. Алгоритмы машинного обучения работают в комплексе с ручными и автоматическими сервисами проверки фактов. Если машина или человек сочли пост подозрительным, его распространение по Facebook можно отследить и принять меры по снижению вреда для пользователей: удалить или пометить как «вероятную дезинформацию».
В технологии распознавания лиц Facebook далеко обошла всех конкурентов. И это неудивительно, учитывая, сколько на ее серверах портретных снимков.
Как только вы загружаете в Facebook фотографию, технология Deep Face предлагает отметить, кто на ней изображен. Нейронные сети анализируют 68 единиц данных лица, измеряют его черты, определяют цвет и пропорции.
Deep Face обработала более 4 млн портретов, чтобы научиться распознавать отдельные черты и понять, чем одно лицо отличается от другого. Если новое изображение точно или приблизительно совпадает с уже записанным уникальным паттерном, машина делает вывод, что это один и тот же человек.
Помимо возможности отметить друзей на фотографии, технология помогает пользователям отслеживать появление своих снимков. Также Facebook пишет тифлокомментарии к изображениям для слабовидящих.
Руководство компании уверяет, что точность алгоритмов распознавания лиц составляет 97,35% в открытых контрольных наборах данных — это очень близко к человеческим способностям.
ИИ Facebook проводит контекстный анализ полумиллиона текстовых комментариев в минуту. По результатам он предлагает информацию или услуги, которые могут заинтересовать авторов комментариев. Вот пример: алгоритмы машинного обучения «подслушивают» разговор друзей про предстоящую поездку и выдают ссылки на местные сервисы такси.
Сейчас тестируется очередная новинка: если пользователь публикует пост, скажем, о продаже велосипеда, ИИ автоматически определяет адекватную цену по описанию в посте и предлагает ссылки на страницы, где можно найти покупателей.
Это система Deep Text, которая основана на нейронных сетях глубокого обучения. Она анализирует текст и воспринимает слова не по отдельности, а в контексте. Это форма обучения с привлечением учителя: система не полагается на правила (словарь или учебник грамматики), а тренируется использовать слова, «слушая» их — как человек.
ИИ Facebook отслеживает динамику посещения сайта и ищет у пользователя симптомы депрессии или склонности к суициду. Алгоритмы выискивают в постах пользователя паттерны, которые совпадают с другими постами, уже помеченными как содержащие признаки суицидального поведения. Например, человек открыто пишет, что ему плохо и он несчастлив, или его друзья в комментариях беспокоятся за него или предлагают помощь.
После сигнала тревоги тексты рассматривает человек и решает, надо ли вмешаться. Пользователя в этом случае информируют, куда обратиться за помощью.
Соцсеть не вступает в непосредственный контакт с пользователями, а только оперативно снабжает их полезными сведениями. Но сейчас в компании задумались о том, чтобы в тревожной ситуации уведомлять друзей и близких человека, хотя это и нарушение конфиденциальности.
Костяк ИИ Facebook — это платформа FBLearner Flow. Она позволяет компьютерным инженерам, которые не разбираются в машинном обучении, подключать ИИ к любой сфере деятельности компании.
Сейчас платформу используют более 25% инженерных команд Facebook, и она выдает 6 млн прогнозов в секунду для компании и ее клиентов. Платформу разработали, чтобы создавать алгоритмы, тестировать их и затем применять наиболее эффективные в разных проектах Facebook.
Специальное подразделение Facebook исследует и развивает машинное обучение. Специалисты изучают, как интегрировать в сервисы умную обучаемую технологию, как усовершенствовать обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие дисциплины ИИ — и как в будущем может выглядеть общение с учетом технологий дополненной и виртуальной реальности.
В этом году Facebook собирается расширить подразделение до 170 специалистов по данным и сделать его международным. Его офисы будут работать в Монреале, Питтсбурге, Париже, Лондоне и Тель-Авиве.
Войти с помощью соц. сетей: