Kuvantunnistusohjelmia opetetaan käyttämällä tietokantoja miljoonista valokuvista, jotka on merkitty manuaalisesti, jotta tietokone voidaan opettaa havaitsemaan erilaisia kohteita. Mutta Facebookilla on jo käden ulottuvilla mielenkiintoinen kuvatietokanta: Instagram. F8-konferenssin aikana, sosiaalisen median jättiläinen kertoi kuinka yritys koulutti tekoälyn kuvantunnistusta järjestelmä käyttämällä julkisten Instagram-kuvien ja hashtagejen yhdistelmää.
Kuvan merkitseminen manuaalisesti miljoonien valokuvien tietokannan luomiseksi on aikaa vievä prosessi, varsinkin kun käsitellään tiettyjä yksityiskohtia, kuten lintulajeja pelkän merkinnän sijaan "lintu." Facebook Sen sijaan tutkijat päättivät selvittää, voisivatko he saada olemassa olevan, jo nimetyn kuvasarjan toimimaan käyttämällä julkisesti jaettuja Instagram-kuvia ja niihin liittyviä hashtageja.
Suositellut videot
Ongelmana on tietysti se, että hashtagit eivät aina kerro yksityiskohtaisesti, mitä valokuvassa on. Vaikka jotkut käyttäjät voivat hashtagilla valokuvassa olevan koirarodun, kaikki A.I. järjestelmän olisi myös seulottava hashtageja, kuten #tbt (Throwback Torstai) tai hashtageja, joilla on useita merkityksiä. Facebook kutsuu näitä epäolennaisia tai epäspesifisiä hashtageja "epäjohdonmukaiseksi etikettikohinaksi".
Liittyvät
- Facebook alkaa yhdistää Instagramin, Messengerin chat-ominaisuuksia iOS: ssä ja Androidissa
- Facebook sanoo, että tulevaisuus on yksityinen, mutta mitä se tarkoittaa?
- Facebook käyttää A.I. luoda maailman yksityiskohtaisimmat väestökartat
Päästäkseen melusta läpi Facebook suunnitteli A.I. valvoa hashtageja – lähinnä suunnittelemalla A.I. käyttää sitä sitten luo toinen A.I. Tutkimusryhmä rakensi hashtag-ennustusmallin ja rajoitti sitten koulutusohjelman tiettyyn luetteloon hashtageja.
Kokeesta saatu tarkin kuvantunnistusjärjestelmä käytti 1500 hashtagin luetteloa ja koulutettiin miljardiin Instagram-kuvien tarkkuus on 85,4 prosenttia – Facebookin mukaan arvio on kaksi prosenttia korkeampi kuin aiemmin edistyneitä malleja. Tämä järjestelmä oli tarkempi kuin malli, joka oli koulutettu 17 000 hashtagilla, mikä johti tiimin päätellä, että harjoitustietojen tarkennuksen kaventaminen johtaa tarkempaan kuvantunnistukseen järjestelmä.
Facebook aikoo jatkaa samanlaisen idean käyttämistä luodakseen tarkempaa tietokonenäköä, joka pystyy tunnistamaan puutyyppejä, kukkia ja lintuja. Tarkemmalla kuvantunnistusjärjestelmällä voitaisiin tehostaa Facebookin olemassa olevaa ohjelmaa, joka lukee kuvien sisällön esimerkiksi näkövammaisille.
Facebook aikoo julkaista koulutusmallin upotukset avoimena lähdekoodina lisälaajennusta varten.
Vaikka pääsy Instagramin suuriin tietokokonaisuuksiin voisi auttaa luomaan tarkemman kuvantunnistuksen lyhyemmässä ajassa, muut herättävät tietosuojakysymyksiä. Facebookin mukaan tutkimuksessa käytettiin vain julkisia Instagram-kuvia.
Toimittajien suositukset
- Facebook ja Instagram voivat pian aktiivisesti etsiä - ja estää - varastettuja kuvia
- Facebook peruuttaa F8-kehittäjäkonferenssin koronaviruksen pelon vuoksi
- Instagramin uusi kameraominaisuus, Create Mode, ei ole tarkoitettu valokuvien tai videoiden ottamiseen
- Instagram sanoo sen A.I. voi jäljittää kiusaamisen kuvista
- Facebook Marketplace tulee älykkäämmäksi uusilla A.I.-käyttöisillä työkaluilla
Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.
