Facebook'un Google'ın "Kötü Olma" veya Apple'ın "Farklı Düşün" sloganına eşdeğer resmi olmayan bir sloganı varsa, o da "Hızlı Hareket Et ve Bir şeyleri kırın. Bu, en azından teoride, kişinin yeni şeyleri tekrar tekrar denemesi ve yeni şeyler olasılığından korkmaması gerektiği anlamına gelir. arıza. Ancak 2021'de, sosyal medyanın şu anda çok sayıda toplumsal hastalıktan sorumlu tutulduğu göz önüne alındığında, bu ifadenin belki de şu şekilde değiştirilmesi gerekiyor: "Hızlı Hareket Edin ve İşleri Düzeltin."
İçindekiler
- Kendi kendini denetleyen devrime hoş geldiniz
- Diğer olası uygulamalar
Sosyal medyanın pek çok alanından biri, sadece Facebook, belirli görsellerin çevrimiçi olarak yayılması nedeniyle eleştirildi. Bu, hayal gücü açısından zorlu bir sorun: Facebook'a her saniyede yaklaşık 4.000 fotoğraf yükleniyor. Bu, saatte 14,58 milyon görüntüye veya her gün 350 milyon fotoğrafa denk geliyor. Bu işin manuel olarak yapılması her birinin tek tek yapılmasını gerektirir.
Bunun yakın zamanda gerçekleşmesi pek muhtemel değil. Bu nedenle görüntüleri sınıflandırma işi yapay zeka sistemlerine devrediliyor. Bugün yayınlanan yeni bir Facebook araştırması, yeni, büyük ölçekli bir bilgisayarlı görme modelini tanımlıyor. SEER (bu, teknoloji insanlarının sevdiği umutsuzca karışık backronim geleneğinde "Kendi kendini denetleyen" anlamına gelir) kucaklamak). Instagram'da 1 milyarın üzerinde herkese açık görsel üzerinde eğitilen bu ürün, en son teknoloji ürünü olanlardan daha iyi performans gösterebilir Görüntülerin kalitesi düşük ve dolayısıyla zor olsa bile kendi kendini denetleyen görüntü tanıma sistemi okumak.
İlgili
- yapay zeka 2020'de bazı önemli kilometre taşlarına ulaştık. İşte bir özet
Yaratıcılarının iddiasına göre bu, "daha esnek, kesin ve uyarlanabilir bilgisayarlı görme modellerinin önünü açabilecek" bir gelişme. Daha iyi olması için kullanılabilir "Zararlı görselleri veya memleri platformumuzdan uzak tutun." Görme engelliler için otomatik olarak alternatif metin açıklayan görseller oluşturmak için de aynı derecede yararlı olabilir insanlar, Marketplace veya Facebook Mağazalarında satılacak öğelerin üstün otomatik kategorize edilmesi ve iyileştirilmesi gereken çok sayıda başka uygulama Bilgisayar görüşü.
Önerilen Videolar
Kendi kendini denetleyen devrime hoş geldiniz
"Kendi kendini denetlemeyi kullanarak herhangi bir rastgele görüntü üzerinde eğitim yapabiliriz" Priya GoyalŞirketin yürütücülüğünü yaptığı Facebook AI Research'te (FAIR) bir yazılım mühendisi olan çok sayıda yenilikçi görüntü tanıma araştırması, Digital Trends'e söyledi. "[Bu], zararlı içerik geliştikçe, gelişen veriler üzerinde hızlı bir şekilde yeni bir model eğitebileceğimiz ve bunun sonucunda durumlara daha hızlı yanıt verebileceğimiz anlamına geliyor."
Goyal'in bahsettiği kendi kendini denetleme bir markadır. makine öğrenme bu, insan girdisi açısından daha azını gerektirir. Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir yerde bulunan makine öğrenimine yönelik bir yaklaşımdır. Denetimli öğrenmede eğitim verileri tamamen etiketlenir. Denetimsiz öğrenmede etiketlenmiş eğitim verisi yoktur. Yarı denetimli öğrenmede… peki, fikri anladınız. Ebeveynlik açısından çocuğunuz parkta otonom bir şekilde hareket ederken gözünün yarısını onun üzerinde tutmanın anlamı, makine öğrenmesi için de aynıdır. Kendi kendini denetleyen öğrenme, doğal dil işleme dünyasında, makine çevirisinden soru yanıtlamaya kadar her şeyde dönüştürücü etkiler yaratmak için kullanılmıştır. Artık görüntü tanımaya da uygulanıyor.
Goyal, "Denetimsiz öğrenme, öğrenmenin hiçbir denetim kullanmadığını öne süren çok geniş bir terimdir" dedi. "Kendi kendini denetleme, denetimsiz öğrenmenin bir alt kümesidir veya daha spesifik bir durumdur, çünkü kendi kendini denetleme, denetim sinyallerini eğitim verilerinden otomatik olarak alır."
Kendi kendini denetleyen öğrenmenin Facebook için anlamı, mühendislerinin modelleri rastgele görüntüler üzerinde eğitebilmesi ve bunu birçok görevde iyi performans elde ederken hızlı bir şekilde yapabilmesidir.
Goyal, "Herhangi bir rastgele internet görüntüsü üzerinde eğitim alabilmek, dünyanın görsel çeşitliliğini yakalamamıza olanak tanıyor" dedi. “Öte yandan, denetimli öğrenme, veri açıklamalarını gerektirir; bu da, model yalnızca çok sınırlı görsel açıklamalı kavramları öğrenmek üzere eğitildiğinden dünyanın görsel anlayışını sınırlandırır. Ayrıca açıklamalı veri kümeleri oluşturmak sistemlerimizin eğitilebileceği veri miktarını sınırlıyor, dolayısıyla denetlenen sistemlerin daha önyargılı olması muhtemeldir."
Bunun anlamı A.I. kendilerine verilen bilgiden daha iyi öğrenebilen sistemler onlara belirli nesneleri nasıl tanıyacaklarını öğreten seçilmiş ve etiketlenmiş veri kümelerine güvenmek zorunda olmak Fotoğraf. Çevrimiçi dünya kadar hızlı hareket eden bir dünyada bu çok önemli. Bu, daha hızlı hareket eden daha akıllı görüntü tanıma anlamına gelmelidir.
Diğer olası uygulamalar
"Çok sınırlı veriye sahip olan veya meta verisi olmayan alanlardaki sorunları çözmek için kendi kendini denetleyen modelleri kullanabiliriz. tıbbi Görüntüleme" dedi Goyal. "Rastgele, etiketlenmemiş ve düzenlenmemiş görüntülerden yüksek kaliteli, kendi kendini denetleyen modelleri eğitebildiğimiz için, modelleri herhangi bir model üzerinde eğitebiliriz. İnternet görüntüsü ve bu, görsel içerik çeşitliliğini yakalamamıza ve aksi takdirde verilerin neden olduğu önyargıları azaltmamıza olanak tanır küratörlük. Kendi kendini denetleyen bir modeli eğitmek için hiçbir etikete veya veri iyileştirmeye ihtiyacımız olmadığından, sorunları çözmek için hızlı bir şekilde yeni modeller oluşturup dağıtabiliyoruz."
FAIR'in tüm çalışmalarında olduğu gibi, şu anda bu, önümüzdeki birkaç hafta içinde Facebook akışınızda kullanıma sunulacak bir teknoloji olmaktan çok, kesin olarak araştırma aşamasındadır. Bu, bunun çevrimiçi olarak yayılan zararlı görseller sorununu çözmek için hemen uygulanmayacağı anlamına geliyor. Bu aynı zamanda A.I.'nin kullanımına ilişkin konuşmaların da olduğu anlamına geliyor. Yüklenen görsellerdeki ince ayrıntıların daha ayrıntılı tanımlanması için henüz erken.
Beğenin ya da beğenmeyin, görüntü sınıflandırıcı yapay zeka. Araçlar daha akıllı hale geliyor. Asıl soru, işleri daha da bozmaya mı yoksa yeniden düzeltmeye mi alıştıklarıdır.
Editörlerin Önerileri
- yapay zeka Genellikle hiçbir şeyi unutmaz ama Facebook'un yeni sistemi bunu unutuyor. İşte nedeni
- Facebook'un yeni A.I. görüntü tanımayı tamamen yeni bir seviyeye taşıyor
