Facebook, Görüntü Tanıma Yapay Zekasını Herkese Açıyor

Facebook daha önce görüntü tanıma sistemlerini bir dizi araştırma makalesinde ortaya koymuştu ve bunlar aynı zamanda demolarıyla birlikte kamuya da sunuluyor. Şu anda şirketin algoritmaları, çok büyük miktarlarda beslenen bir yapay zeka olan MultiPathNet evrişimli sinir ağlarıyla birlikte çalışıyor. diğer verileri bağımsız olarak tanıyıncaya kadar büyük miktarlarda veri toplayarak Facebook'un bir görüntüyü her piksele göre anlamasına olanak tanır. içerir.

Bir görüntüdeki nesneleri sınıflandırmak ve etiketlemek için Facebook, DeepMask segmentasyon çerçevesini SharpMask segment iyileştirme modülüyle birleştirir. Facebook'un yapay görme sisteminin son aşamasında, fotoğraftaki her nesneyi etiketlemek için MultiPathNet derin öğrenme yapay zekasını kullanıyor.

Facebook'a göre, yapay zeka makine görüşü yazılımı son birkaç yılda büyük ilerleme kaydetti ve kısa bir süre önce mevcut olmayan görüntü sınıflandırma türüne olanak sağladı. Facebook yazılımın açık kaynak olarak kullanılmasının ilerlemesi açısından kritik olduğunu iddia ediyor.

Büyük mavi devin her yerinde derin öğrenme teknikleri ortaya çıkıyor. Yapay zeka, Facebook'un (tartışmalı) yüz tanıma özelliği, Haber Kaynağındaki kürasyonu yönetir ve hatta kendi bünyesinde kullanılır. dijital asistan Messenger için.

Bu, Facebook'un yapay zekasını açık kaynaklı olarak ilk kez kullanışı değil. Aslında şirket, teknolojisini paylaşma konusunda bir nevi öncü konumunda. Aralıkta, Facebook son halini sundu bilgisayar sunucusu Apple ve Microsoft gibi teknoloji devlerinden oluşan ve kendi bilgisayar altyapılarının tasarımlarını paylaşan bir grup olan Açık Hesaplama Projesi'ne yapay zekaya adanmış.

Facebook, görüntü tanıma teknolojisinin gelecekteki kullanım durumlarını şimdiden tahmin ediyor. Şirket, mevcut yapay zeka tarafından oluşturulan görüntü açıklamalarının üzerine inşa edilmesine potansiyel olarak yardımcı olabileceğini açıkladı. görme engelli.

“Şu anda Facebook'ta fotoğraflara göz atan görme engelli kullanıcılar yalnızca fotoğrafı paylaşan kişinin adını duyuyor, Araştırma bilimcisi Piotr Dollar, Haber Kaynağında bir görselle karşılaştıklarında ardından "fotoğraf" terimini kullandıklarını yazıyor en Facebook Yapay Zeka Araştırması (FAIR), Blog yazısı. "Bunun yerine 'Fotoğrafta kumsal, ağaçlar ve gülümseyen üç insan var' gibi daha zengin açıklamalar sunmayı amaçlıyoruz."

Ek olarak Facebook, bir sonraki zorluğunun görüntü tanıma tekniklerini "nesnelerin hareket ettiği, etkileşimde bulunduğu ve zaman içinde değiştiği" videoya uygulamak olduğunu iddia ediyor. Facebook Canlı yayınlar. "Gerçek zamanlı sınıflandırma, alakalı ve önemli Canlı videoların ortaya çıkmasına yardımcı olabilir FacebookDollar, uzay ve zamandaki sahneleri, nesneleri ve eylemleri tespit etmek için daha gelişmiş tekniklerin uygulanmasının bir gün gerçek zamanlı anlatıma olanak sağlayabileceğini ekliyor.

Editörlerin Önerileri

• OpenAI bile ChatGPT intihalini tespit etmeye çalışmaktan vazgeçti
• Metinden sanat yaratmak için en iyi AI görüntü oluşturucuları
• Meta, DALL-E'yi video için yaptı ve bu hem ürkütücü hem de şaşırtıcı
• Facebook/Meta'nın yüz tanıma sistemini kapatmasının üç nedeni
• BigSleep A.I. Henüz var olmayan resimler için Google Görsel Arama gibidir

Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.