U mnoštvu sadržaja kojega milijarda Facebookovih korisnika dijeli svakoga dana, ova društvena mreža mora imati mogućnost boljeg shvaćanja onoga što korisnici pišu, fotografiraju, snimaju. Da bi se bolje analizirali ti podatci, Facebook koristi metodu umjetne inteligencije zvanu deep learning.
U mnoštvu sadržaja kojega milijarda Facebookovih korisnika dijeli svakoga dana, ova društvena mreža mora imati mogućnost boljeg shvaćanja onoga što korisnici pišu, fotografiraju, snimaju. Da bi se bolje analizirali ti podatci, Facebook koristi metodu umjetne inteligencije zvanu deep learning.
Kako prenosi The Verge, projekt vodi skupina od osam ljudi pod imenom AI Team, a cilj im je postići bolje razumijevanje sadržaja koji se dijeli i njihovo značenje. Ako projekt bude uspješan, društvena bi mreža mogla postići svoj već poznati cilj – predvidjeti naše online radnje, pokazivati nam samo sadržaj koji je relevantan prema našim interesima te ponuditi bolje targetiranje oglasa. MIT Technology Review, koji je prvi objavio vijest o ovome, napominje kako bi ovo moglo imati najveći utjecaj na News Feed korisnika, gdje Facebook već itekako utječe na sadržaj koji se prikazuje, zahvaljujući svom algoritmu. Naime, Facebookov korisnik bi mogao vidjeti 1500 postova na dan, a umjesto toga vidi između 30 i 60, i to onih za koje je društvena mreža odredila da bi mu mogli biti najbitniji. Također, deep learning bi mogao pomoći korisnicima pri organizaciji njihovih fotografija – lakše bi odabrali one koje su najbolje za dijeljenje na ovoj društvenoj mreži.
Rješavanje misterije procesuiranja informacija i nalaženje mačaka u videima?
Facebook nije prva tvrtka koja donosi ovu metodu u korisnički kontekst. Naime, Google već primjenjuje tehniku u pretraživanju stranica i procesiranju jezika. Također, prošle je godine deep learning korišten za identifikaciju mačaka u YouTube videima, bez da se softveru dalo do znanja da mačke uopće postoje. IBM-ovo superračunalo Watson koristilo je ovu metodu kako bi pobijedilo ljude u Izazovu. Metoda, inače, koristi višeslojni pristup podatcima, uspoređujući informacije kako bi se gradilo znanje, koje se koristi kako bi se shvatio koncept ili razumjelo kako objekti zvuče i izgledaju. Istraživači koji se ovime bave tvrde kako ćemo uz umjetnu inteligenciju jednoga dana moći procesuirati informacije na isti način na koji to radi ljudski mozak.
Facebookova grupa koja se ovime bavi želi pomoći proizvodima ove tvrtke, a rade istraživanja i o javnim temama. No, ovdje nije riječ samo o softveru, nego i o hardveru koji čuva veliku količinu podataka. U timu se, među ostalima, nalazi stručnjak za deep learning, Marc’Aurelio Ranzato, koji je radio u Googleu, Yaniv Taigman, suosnivač startupa za prepoznavanje lica Face.com, stručnjak za računalni vid Lubomir Bourdev te Facebookov dugogodišnji inženjer Keith Adams.