“فيسبوك” يستخدم مليارات الصور من “إنستغرام” لتحسين تقنيات الذكاء الاصطناعي

في السباق لمواصلة بناء و تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً ، يمتلك فيسبوك سلاحًا سريًا : مليارات الصور على منصة إنستغرام.

و يعمل فيسبوك على تحسين قدرات الأجهزة الحاسوبية الخاصة به لتصنيف الكائنات و العناصر في الصور بشكل أفضل من خلال دراسة 3.5 مليار صورة في إنستغرام.

و كشفت الشبكة الاجتماعية عن مشروعها الأخير لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها خلال فعاليات مؤتمرها السنوي للمطورين F8 الذي عقد الأسبوع الماضي في سان خوسيه ، كاليفورنيا.

و أوضح كبير مسؤولي التكنولوجيا في فيسبوك  “مايك شروبفر” لجمهور من المبرمجين تحديات تحسين دقة الأجهزة الحاسوبية لفهم أشياء وعناصر محددة في الصور. و التي قال أن أهمها هو عدم وجود صور كافية و مناسبة لتدريب أجهزة الكمبيوتر على تحليلها.

و على سبيل المثال ، قبل أن يتمكن جهاز الكمبيوتر من فهم أن التفاحة في الصورة هي بالفعل تفاحة ، يجب أن يتم “تدريبه” على الصور السابقة المناسبة و التي تتعلق بالتفاح و التي يصفها البشر بدقة بالفاكهة.

وبالنظر إلى أن فيسبوك يملك خدمة مشاركة الصور الشهيرة  إنستغرام، فمن المنطقي أن ترغب الشركة في استخدام جميع البيانات المنشورة في التطبيق . و التي ستمكنها من تحسين القدرات الشاملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور.

و قال “شروبفر” أن فيسبوك استخدم 3.5 مليار صورة تم تحميلها على انستغرام ، و التي قام المستخدمون بوصفها بواسطة علامات الهاشتاغ ، حيث تمكنت الشركة من تحقيق نتائج مذهلة على معيار منصة ImageNet  للرؤية الحاسوبية، و التي يستخدمها الباحثون في مجال الذاكء الاصطناعي كمقياس لفعالية بارمجهم مقارنة مع الآخرين.

و في مقابلة مع مجلة “فورتشن” ، قال “Manohar Paluri”  رئيس قسم الرؤية الحاسوبية التطبيقية في فيسبوك أن أحد تحديات تدريب الأجهزة الحاسوبية الخاصة بالشركة كان أن العديد من صور إنستغرام تحتوي على علامات هاشتاغ كثيرة و مشوشة ، وهو ما يعني أن شخصًا ما قد وصف صورة لكلب من نوع “الهاسكي” وهي في الواقع  لسلالة مختلفة.

وبمجرد أن تمكنت أجهزة الكمبيوتر من تحليل مليارات الصور ، قام فيسبوك بالتحقق من النتائج باستخدام قاعدة بيانات لغوية شعبية للغة الإنجليزية تسمى WordNet ، حسبما قال “Paluri”.

وفي ورقة بحثية عن المشروع ، قال باحثون في فيسبوك إنه باستخدام WordNet ، تمكنت الشركة من تجميع علامات تصنيف مشتركة مع بعضها البعض لخفض مستوى الخطأ. و على سبيل المثال ، فصور الانستغرام التي جاءت مع هاشتاج “الدب البني” ارتبطت الآن بالصور التي تم تصنيفها بعلامة هاشتاغ للاسم العلمي للدب البني ، “Ursus arctos arctos”.

وكنتيجة لهذه العملية التدريبية ، قال “Paluri” إن أجهزة الكمبيوتر الخاصة بفيسبوك يمكنها الآن التمييز بين أنواع محددة من الطيور في الصور ، فضلاً عن الظروف الجوية المختلفة في تلك الصور.

و يضيف “Paluri” : يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي الآن أن تحدد الفرق بين أنواع مختلفة من “dosas” ، وهو طعام شبيه بالفطائر ، كما تدرك أن هذه الفطائر التي تشبه الحلويات تنتمي الى  المطبخ الهندي.

وقد استغرق مشروع الذكاء الاصطناعي بأكمله 22 يومًا وتطلب توفير قوة 330 وحدة معالجة رسومية ، والتي تكون جيدة في هذه الأنواع من مهام التعلم العميق.

وقال “Paluri” إنه بفضل تحسين القدرة على فهم وتحليل الصور ، سيكون بإمكان فيسبوك إنشاء أوصاف صوتية أكثر دقة للصور للمستخدمين المكفوفين.

وقال “شروبفر” أن التحسينات الجديدة في تقنيات التعرف على الصور بالإعتماد على الذكاء الاصطناعي  سيتم تضمينها بالفعل في العديد من منتجات فيسبوك.

و أضاف:  “بصراحة ، هذه مجرد البداية لقد بدأنا نتعلم من هذه البيانات”.

 

اقرأ أيضا : “SenseTime” تصبح أكثر شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تقييما في العالم

 

 

المصدر

تعليقان

    التعليقات معطلة.