211service.com
Facebook AI programmatūra mācās un atbild uz jautājumiem
Facebook strādā pie mākslīgā intelekta programmatūras, kas var apstrādāt tekstu un pēc tam atbildēt uz jautājumiem par to. Pūles galu galā varētu novest pie kaut kā no labākas meklēšanas pašā Facebook līdz precīzākai un noderīgākai personīgā asistenta programmatūrai.
Sociālā tīkla galvenais tehnoloģiju speciālists Maiks Šroepfers iepazīstināja ar programmatūru, ko sauc par atmiņas tīklu, sarunā Facebook F8 izstrādātāju konferencē Sanfrancisko ceturtdien. Viņš demonstrēja, kā programmatūra var iegūt zināšanas no teksta, parādot, kā tas tiek padots a super vienkāršs konspekts no grāmatas Gredzenu pavēlnieks frāžu veidā, tostarp Bilbo devās uz alu, un Gollums tur nometa gredzenu. Pēc tam programmatūra varēja atbildēt uz jautājumiem, kas prasīja sekot notikumu gaitai tekstā, piemēram, Kur ir gredzens? un kur tagad ir Frodo?
Informācijas iegūšana no teksta un izdomāšana, kā to apvienot pavisam jaunos faktos, ir sarežģīts uzdevums datoriem — kā Šroepfers atzīmēja savā demonstrācijā, mašīnai ir jāsaprot attiecības starp objektiem laika gaitā.
Facebook veic šo darbu ar jaunu pavērsienu nesen populārajai mašīnmācības pieejai, ko sauc par dziļo mācīšanos (skatiet 10 Breakthrough Technologies 2014: Deep Learning). Šī metode ietver neapstrādātu neironu tīklu izmantošanu datu apstrādei. Facebook šādam tīklam pievienoja to, ko Šrēpfers aprakstīja kā vairāku miljonu slotu atmiņas sistēmu, kas būtībā darbojas kā īstermiņa atmiņa, kurā var uzglabāt un apstrādāt faktus.
Facebook 2013. gadā izveidoja pētījumu grupu, kas veltīta dziļai mācībām (skatiet sadaļu Facebook uzsāk uzlaboto AI piepūli). Tāpat kā līdzīgas grupas Google un citur, tā galvenokārt ir koncentrējusies uz tehnikas izmantošanu, lai programmatūra varētu izdomāt, kas notiek attēlos. Savā runā Schroepfer arī parādīja rezultātus no projekta, kurā viņa pētnieki mācīja dziļās mācīšanās programmatūru, lai klasificētu 487 dažādus sporta veidus, skatoties videoklipus. Viņš teica, ka ir pietiekami labi, lai atšķirtu daiļslidošanu, ātrslidošanu, māksliniecisko skrituļslidošanu un hokeju.
Tas, ka šāds šķietami viegls uzdevums ir programmatūras galvenais sasniegums, atgādina, ka pat dziļās apmācības programmatūra nebūt nav ļoti inteliģenta. Tomēr šāda programmatūra varētu būt vērtīga. Ja to izmantos daudzajiem pakalpojumā Facebook augšupielādētajiem videoklipiem, tas, teiksim, ļautu jums rādīt reklāmas, kas ir cieši mērķētas uz to, ko skatāties.