TECHRSS PaginaDeMedia

Noul algoritm Facebook progresează în self-learning pentru recunoașterea imaginilor

Dacă stai să te gândești, percepția noastră asupra timpului este de o complexitate fascinantă. Până la urmă, să fii în viață în 2021 înseamnă să fi fost martor la un progres ridicol de rapid al tehnologiei, în condițiile în care parcă ieri era 1999 și frații Wachowski lansau primul Matrix…

Ce vreau să spun este că trăim vremuri interesante, în care inteligența artificială evoluează constant, fie ea făurită de Amazon sau Facebook, iar ideea de self-learning face ca AI-urile să fie din ce în ce mai puțin dependente de intervenția omului. Un algoritm Facebook deja începe să învețe singur-singurel să recunoască imagini și obiectele prezentate în acestea, fără a fi necesară identificarea mărcilor sau numelor în prealabil.

Seer (SElf-supERvised) pe numele din buletin, acest algoritm Facebook a analizat aproximativ un miliard de fotografii de pe Instagram, încercând să eticheteze de unul singur obiectele și ființele din acele fotografii. În cadrul experimentului, Seer a selectat și organizat porțiuni de imagini care conțineau părți anatomice ale animalelor –  urechi, blană, mustăți, coadă.

După aceea, lui Seer i-au fost prezentate o serie de imagini descrise, dintre care unele din ele erau etichetate cu noțiunea de „pisică”. Algoritmul a reușit să indentifice și să clasifice imaginile și conținutul acestora, experimentul repetându-se până când Seer a reușit să se descurce singur-singurel cu mii de astfel de exemple.

Surprinzător, schimbarea începe cu un algoritm Facebook

Profesorii de la Universitatea din Princeton au fost impresionați de rezultate, menționând faptul că acest algoritm Facebook nu a lucrat cu imagini special alese, ci cu imagini aleatorii, pentru a nu influența capacitatea de self-learning. Totodată, progresul acestuia va influența considerabil modul în care funcționează procesul de recunoaștere vizuală.

În cadrul departamentului de cercetare Facebook, Yan LeCunn, cu experiență de peste zece ani în domeniul AI-ului și al deep learning, promovează ideea de self-learning, întrucât dezvoltarea unui astfel de algoritm prin intermediul introducerii manuale a unui volum imens de date nu este o metodă potrivită.

LeCunn oferă câteva exemple în care viitorul AI-ului, pornind de la acest mic algoritm Facebook, va ajuta simțitor omenirea, iar printre acestea se numără radiologia. AI-ul ar putea fi capabil să interpreteze radiografiile fără să mai proceseze un număr imens de date și denumiri.

Toate acestea au avut și vor avea un început mărunt, dar esențial. Până la urmă, vorbim despre un concept care momentan se regăsește în auto-generarea de hashtag-uri, advertising și traducerea de texte dintr-o limbă în alta.

 

Carol Zafiriadi

"Am crescut inconjurat de pop culture, muzica si jocuri video..." Da, cunoastem explicatia pe care o poate oferi cineva care scrie despre gaming si tehnologie. Evident, nici eu nu sunt o exceptie. Cunoscutii ar putea spune ca in scrierile mele se pot regasi convingerile si esteticile care il fac pe Carol sa fie...Uhh...Carol. Scriu cu drag, alaturi de colegii mei, si disec filosofic si estetic jocurile video si smecheriile aduse de tehnologie.

Articole asemanatoare

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.

Back to top button