«Искусственный интеллект» заинтересовал Facebook

Как сообщает MIT Technology Review, компания Facebook Inc., которая управляет одноименной социальной сетью, с углублением займется исследованиями в области искусственного интеллекта.

 

Facebook организовала группу, в составе которой восемь разработчиков. Она получила название AI Team (от англ. artificial intelligence — «искусственный интеллект»). Цель для команды – решать злободневные задачи социальной сети с использованием метода «глубокого обучения» (англ. deep learning).

 

Под «глубоким обучением» принято понимать разновидность машинного обучения, которое предполагает использование многоуровневых нейронных сетей. Нейронными сетями называют математические модели, которые симулируют процесс обучения человека. Их достоинство заключается в способности воспринимать неупорядоченную информацию. 

 

В многоуровневых искусственных нейронных сетях для каждого уровня предусмотрен определенный набор концепций. Концепции нижних уровней можно использовать для того, чтобы объяснить концепции верхних уровней.

 

Чем конкретно занимается команда Facebook, не сообщается. Однако, по информации MIT Technology Review со ссылкой на технического директора соцсети Майка Шрепфера (Mike Schroepfer), метод «глубокого обучения» может помочь в построении персонализированных лент новостей.

 

«Глубокое обучение» подходит для того, чтобы распознавать объекты на фото, предсказывать поступки и анализировать тексты пользователей. Например, компьютер способен выявить, какие чувства и события описываются в посте, даже если прямые отсылки к ним не имеются.

 

Технологию «глубокого обучения» взяли на вооружение и другие IT-компании. Microsoft использовала нейронные сети в переводчике Mavis, который работает в режиме реального времени. А Google прибегла к такой технологии, когда ей понадобилось вычленить из массы роликов на YouTube видео с котами. 

 

В основе ныне известных алгоритмов машинного обучения анализ множества экспериментальных данных. Google предложил альтернативу, получившую название «самообучающееся обучение» (self-taught learning). 

 

Суть в том, что в систему загружается информация, не прошедшая сортировку. Ее предлагают системе, чтобы разобрать по принципу «похожести». Допустим, если в машину загрузить фотографии велосипедов и не велосипедов, то со временем она способна будет различать одни от других.

 

В новой работе специалисты Google запустили систему на 16 тысячах процессоров. В итоге они получили систему, в которой примерно миллиард взаимосвязей между отдельными процессами. Материалом для работы полученной сети стали видеоролики с YouTube. Так система научилась отличать видео с котами от остальных.