Facebookの人工知能が選ばれる理由

毎年、Facebookのニュースフィードは1.5倍長くなり、日数は増えていません。 そのため、ソーシャルネットワークは、興味深く必要なメッセージのみを受信するようにニュースの配信を設定しようとしています。 2010年以来、Facebookはフィードを完全に提供しておらず、未知のパラメーターでユーザー投稿をランク付けしています。 現在、ネットワークはテキストとその意味の両方、および写真の中のオブジェクトと人物を認識することができる人工知能に取り組んでいます。 Facebookは、すべてのユーザーにとってより面白くなり、障害を持つ人々にとってよりアクセスしやすいものにしようとしています。



画像

Facebookの開発者はこれらの写真を使用して、犬の品種を認識するシステムを教えます。



人工知能



FacebookのMike Schrepfer副社長は、2015年11月3日火曜日の朝、ダブリンウェットサミット講演しました 。 マイクは、世界を理解し、それをよりよくフィルタリングできるシステムを作成するためのFacebookの緊急の必要性について話しました。 そのため、同社はFAIRチーム(Facebook人工知能チーム)を集めました。 開発者は、言語、画像、計画、予測を通じて、人として世界を理解するようにシステムをトレーニングします。



Facebookは長い間写真で顔を見つけてきましたが、チームは写真で他のオブジェクトを認識して名前を付ける方法をコンピューターに教えました。 Facebookは来週、開発者が以前よりも少ないトレーニングデータを使用して、画像を30パーセント高速にセグメント化する方法を学びたいと考えています。



これで、人工知能システムは画像内の犬の品種を判別できます。 このために、システムは犬の写真を使用して訓練されました。 また、Facebookはこの人工知能の「スキル」を使用して、ニュースフィードを設定したり、障害のある人々を支援したり、Mの音声アシスタントである競合他社のSiriとGoogle Nowを改善したりできます。



インテリジェントなニュースフィードのカスタマイズ



テープは毎年40〜50%増加します。 同時に、Facebookの合計時間の40%からフィードに費やしています。 インターネットの普及は増加しており、ソーシャルネットワークのユーザー数は増加しています。新しい友達を追加し、新しい友達やページはますます書き始めています。 しかし、このすべての情報が必要ですか?



Schrefer氏は、人工知能がユーザーによるテープの調整に役立つと説明しています。 ソーシャルネットワークに、子供の写真が好きであることを説明する必要がありますが、ラテアートは好きではありません。



このFacebookスキルを使用する2番目の方法は、特定のパラメーターを使用して写真を検索することです。たとえば、海での休暇の写真を見つけることができます。 3番目の方法は写真の処理に関するものです。写真を白黒で撮影し、必要なフラグメントをカラーのままにしておくことができます。 Facebookの視覚スキルは、音声認識とともに機能します。



障害を持つ人々のための機会の拡大



盲ろう者点字ディスプレイを使用してインターネットから情報を受信し、盲人は同じフォントまたは音を使用し、視覚障害者は音または拡大フォントを使用し、特別な

サイトインターフェイス。 Facebookは、人工知能の助けを借りて、視覚障害者と視覚障害者を支援する予定です。



シュレプファー氏によると、同社は視覚障害のある地球上の2億8500万人と4000万人の視覚障害者向けの製品を開発する初期段階にあるという。 Facebookは、彼らが人工知能システムと通信して、フィードの写真に示されているものを見つけられるようにします。



ヘルパー



2015年8月、サンフランシスコの数百人がMの携帯情報端末のテストを開始しました 。 彼はSiriとGoogle Nowのライバルであり、Facebook Messengerモバイルアプリで働いています。 上記の会社の活動は、「仮想アシスタント」の機能を拡張するのに役立ちます。



Mは現在、実在の人々とのコミュニケーションを学んでいます。 Mに花を買う際の助けを求めると、彼は「あなたの予算はいくらですか?」と「誰にそれらを送りたいですか?」という質問をします。このため、システムは生きている人々の間のコミュニケーションを監視します。



PSちなみに、Android用のFacebookアプリケーションは会話を記録しません 。 このオプションを有効にすると、会社は次のステータスを書いている間、オーディオ環境を分析し、現在再生されている音楽やテレビ/ラジオ放送の種類を計算しようとします。



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