Facebook использует фотографии пользователей Instagram для обучения ИИ
Facebook (владеющий Instagram) тайно использовал миллиарды общедоступных фотографий на платформе социальных сетей, чтобы научить программному обеспечению искусственного интеллекта лучшей идентификации объектов.
Выступая на ежегодной конференции разработчиков F8, главный технический директор Майк Шрепфер рассказал о проекте ИИ и о том, как Facebook использует изображения пользователей и их хэштеги, чтобы сделать компьютеры умнее.
«Мы почти полностью полагаемся на ручные, человеческие маркированные наборы данных», - сказал Шрепфер, ссылаясь на 3,5 миллиона снимков, используемых для обучения программного обеспечения.
Разработчики делали ставку на то, что люди обычно используют правильный описательный язык в подписях и тегах. В противном случае информация, используемая для обучения ИИ, будет неэффективной. «Если человек не потратил времени на то, чтобы обозначить что-то конкретное в изображении, даже самые передовые системы компьютерного зрения не смогут его идентифицировать».
По словам Шрепфера, тренировка прошла успешно. Facebook не просто создал систему, соперничающую с Jarvis Iron Man - они подняли планку на совершенно новый уровень. «Мы разработали самые современные результаты, которые на 1-2% лучше, чем любая другая система на бенчмарке ImageNet», - сказал он.
Как указывает Ник Стэтт из The Verge, проект приходит в неудобное время в разговоре о конфиденциальности. Это вызывает сложный вопрос об этике, и знают ли пользователи точно, как Facebook использует загружаемые ими данные на различные платформы, которыми владеет компания.
Выступая на ежегодной конференции разработчиков F8, главный технический директор Майк Шрепфер рассказал о проекте ИИ и о том, как Facebook использует изображения пользователей и их хэштеги, чтобы сделать компьютеры умнее.
«Мы почти полностью полагаемся на ручные, человеческие маркированные наборы данных», - сказал Шрепфер, ссылаясь на 3,5 миллиона снимков, используемых для обучения программного обеспечения.
Разработчики делали ставку на то, что люди обычно используют правильный описательный язык в подписях и тегах. В противном случае информация, используемая для обучения ИИ, будет неэффективной. «Если человек не потратил времени на то, чтобы обозначить что-то конкретное в изображении, даже самые передовые системы компьютерного зрения не смогут его идентифицировать».
По словам Шрепфера, тренировка прошла успешно. Facebook не просто создал систему, соперничающую с Jarvis Iron Man - они подняли планку на совершенно новый уровень. «Мы разработали самые современные результаты, которые на 1-2% лучше, чем любая другая система на бенчмарке ImageNet», - сказал он.
Как указывает Ник Стэтт из The Verge, проект приходит в неудобное время в разговоре о конфиденциальности. Это вызывает сложный вопрос об этике, и знают ли пользователи точно, как Facebook использует загружаемые ими данные на различные платформы, которыми владеет компания.