La red social espera que el machine learning modere mejor su plataforma que un ser humano, a la cual ha entrenado con más de 3.5 mil millones de fotografías.
03/05/18 | Por Noticias TNE
En la carrera por entrenar inteligencias artificiales (IA) bajo el deep learning, la tecnológica de Mark Zuckerberg está utilizando las imágenes de platillos de comida, atardeceres y demás que sus usuarios publican dentro de Instagram para que su IA pueda identificar en mejor medida diferentes objetos.
Dentro de la pasada conferencia F8, la empresa de Menlo Park, California, anunció que su nuevo método, que emplea fotografías de hashtags disponibles públicamente, es una forma de amasar y entrenar software usando miles de millones de imágenes sin la necesidad de que trabajadores humanos analicen laboriosamente los datos.
“Confiamos casi por completo en conjuntos de datos anotados a mano y etiquetados por humanos. Si una persona no ha dedicado tiempo a etiquetar algo específico en una imagen, incluso los sistemas de visión por computadora más avanzados no podrían identificarlo”, dijo Mike Schroepfer, director de tecnología de Facebook. “Ahora hemos creado lo último en obtener resultados que son 1 o 2% más efectivo que cualquier otro sistema”.
Investigadores de Facebook capacitaron redes de reconocimiento hasta con 3.5 mil millones de fotografías de Instagram etiquetadas con hasta 17 mil hashtags. Después de entrenar al sistema de visión por computadora con mil millones de imágenes y mil 500 hashtags, logró una precisión de reconocimiento del 85.4%. Como contraste, otros modelos alcanzan el 83.1%.
“A medida que los conjuntos de datos crecen, la necesidad de (máquinas con) un aprendizaje débilmente supervisado y, a largo plazo no supervisado, será cada vez más vital”, dijo Facebook en un comunicado.
La red social está construyendo estos sistemas de IA principalmente para ayudarlo a escalar sus esfuerzos de moderación de mensajes y publicaciones. Además de 20 mil moderadores humanos para su plataforma, se está buscando cada vez más la automatización.
“Hasta hace muy poco teníamos que depender de informes reactivos, esperar a que alguien descubriera algo malo y así poder actuar al respecto”, mencionó Schroepfer. Ahora que la mayor parte de la moderación está siendo manejada por IA, se tendrá una mayor efectividad al momento de buscar y eliminar propaganda terrorista, desnudos, violencia, spam y discursos de odio. “Esta es la razón por la cual estamos tan enfocados en dicha investigación. Requerimos nuevos avances y tecnologías para resolver estos problemas”.
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