يتم تدريب برامج التعرف على الصور باستخدام قواعد بيانات تضم ملايين الصور الفوتوغرافية التي تم وضع علامات عليها يدويًا لتعليم الكمبيوتر كيفية اكتشاف الأشياء المختلفة. لكن الفيسبوك لديه قاعدة بيانات مثيرة للاهتمام من الصور في متناول يده بالفعل: Instagram. خلال مؤتمر F8، عملاق وسائل التواصل الاجتماعي شاركت كيف قامت الشركة بتدريب تقنية التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي النظام باستخدام مجموعة من الصور وعلامات التصنيف العامة على Instagram.
يعد وضع علامة على الصورة يدويًا لإنشاء قاعدة بيانات تضم ملايين الصور عملية تستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند الوصول إلى التفاصيل المحددة مثل نوع الطيور بدلاً من مجرد وضع العلامات "طائر." فيسبوك بدلاً من ذلك، قرر الباحثون معرفة ما إذا كان بإمكانهم جعل مجموعة الصور الموجودة والمصنفة بالفعل تعمل باستخدام صور Instagram المشتركة بشكل عام وعلامات التصنيف المصاحبة لها.
مقاطع الفيديو الموصى بها
المشكلة بالطبع هي أن الهاشتاجات لا توضح دائمًا تفاصيل ما هو موجود في الصورة. في حين أن بعض المستخدمين قد يضعون علامة تصنيف على سلالة الكلاب في الصورة، فإن أي AI. سيتعين على النظام أيضًا التدقيق في علامات التصنيف مثل #tbt (Throwback Thursday) أو علامات التصنيف ذات المعاني المتعددة. يطلق فيسبوك على علامات التصنيف غير ذات الصلة أو غير المحددة اسم "ضوضاء التسمية غير المتماسكة".
متعلق ب
- يبدأ Facebook بدمج ميزات الدردشة في Instagram و Messenger على iOS و Android
- يقول فيسبوك إن المستقبل خاص، لكن ماذا يعني ذلك؟
- الفيسبوك يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء الخرائط السكانية الأكثر تفصيلاً في العالم
لاختراق الضجيج، صممت شركة فيسبوك ذكاءً اصطناعيًا. للإشراف على علامات التصنيف – بشكل أساسي، تصميم الذكاء الاصطناعي. لاستخدام ذلك بعد ذلك إنشاء ذكاء اصطناعي آخر. قامت مجموعة البحث ببناء نموذج للتنبؤ بالهاشتاج ثم قصرت البرنامج التدريبي على قائمة محددة من علامات التصنيف.
استخدم نظام التعرف على الصور الأكثر دقة الذي تم الحصول عليه من التجربة قائمة مكونة من 1500 علامة تصنيف وتم تدريبه على مليار صور Instagram، تنتهي بمعدل دقة يصل إلى 85.4 بالمائة - وهو تصنيف يقول فيسبوك إنه أعلى بنسبة 2 بالمائة عن السابق نماذج متقدمة. وكان هذا النظام أكثر دقة من النموذج الذي تم تدريبه بـ 17000 علامة تصنيف، وهو ما قاد الفريق إلى ذلك نستنتج أن تضييق نطاق تركيز بيانات التدريب يؤدي إلى التعرف على الصور بشكل أكثر دقة نظام.
ويخطط فيسبوك لمواصلة استخدام فكرة مماثلة لإنشاء رؤية حاسوبية أكثر تحديدًا تكون قادرة على التعرف على أنواع الأشجار والزهور والطيور. ويمكن استخدام نظام أكثر دقة للتعرف على الصور لتعزيز برنامج فيسبوك الحالي الذي يقرأ محتوى الصور لضعاف البصر، على سبيل المثال.
يخطط Facebook لإصدار تضمينات نموذج التدريب كمصدر مفتوح لمزيد من التوسع.
في حين أن الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة في Instagram يمكن أن يساعد في إنشاء تعرف أكثر دقة على الصور في وقت أقل، إلا أن آخرين يثيرون أسئلة تتعلق بالخصوصية. وقال فيسبوك إنه تم استخدام صور Instagram العامة فقط في البحث.
توصيات المحررين
- يمكن لفيسبوك وإنستغرام قريبًا البحث بشكل نشط عن الصور المسروقة وحظرها
- فيسبوك يلغي مؤتمر مطوري F8 وسط مخاوف من فيروس كورونا
- ميزة الكاميرا الجديدة في Instagram، Create Mode، ليست مخصصة لالتقاط الصور أو الفيديو
- يقول Instagram إنه الذكاء الاصطناعي. يمكن تعقب البلطجة في الصور
- أصبح Facebook Marketplace أكثر ذكاءً بفضل الأدوات الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
