Il team di ricerca sull’intelligenza artificiale del social network afferma di aver fatto un passo avanti. Con il suo modello di visione artificiale autogestito noto come Seer. Facebook descrive Seer come un modello di visione artificiale autogestito da un miliardo di parametri che può imparare da qualsiasi gruppo casuale di immagini su Internet.
Lo scienziato capo dell’intelligenza artificiale di Facebook Yann LeCun armeggia con una penna mentre spiega come vuole che le macchine imparino. Attraverso l’osservazione, proprio come fanno i bambini.
Si può imparare dai bambini?
Nei primi mesi di vita, i bambini raccolgono spunti su come funziona il mondo guardando cosa hanno di fronte, dice LeCun. Imparano che gli oggetti sono tridimensionali e possono essere nascosti. Lasciando cadere la penna per fare un punto durante un’intervista video, LeCun nota che anche i bambini imparano che se un oggetto non è supportato, cadrà.
“Vorremmo che i sistemi di intelligenza artificiale imparassero come funziona il mondo attraverso l’osservazione, perché ciò avrà un’enorme implicazione”, ha detto. “Consentirebbe alle macchine di avere un certo livello di buon senso”.
Intelligenza artificiale al centro
Il team di ricerca AI del gigante dei social media sta avvicinando i computer a tale obiettivo. Insegnando loro a riempire gli spazi vuoti senza fare affidamento sugli esseri umani per etichettare o curare i dati. L’approccio, noto come apprendimento autogestito, ha il potenziale per migliorare Facebook, inclusa la moderazione dei contenuti. Il team AI del social network ha dichiarato giovedì di aver raggiunto una “svolta” nello sforzo. Il suo modello di visione artificiale auto-supervisionato noto come Seer (abbreviazione di SElf-supERvised) è stato in grado di apprendere da un miliardo di immagini di Instagram pubbliche casuali, senza etichetta e non curate. .
Dopo aver appreso da queste immagini, Seer ha correttamente identificato e classificato l’oggetto dominante nelle foto con un tasso di precisione dell’84,2%. Secondo lo studio, Seer ha superato di un punto percentuale i migliori sistemi autogestiti esistenti. Secondo un post sul blog che ha accompagnato lo studio, i risultati sono “un importante passo avanti. Alla fine tutto questo apre la strada a modelli di visione artificiale più flessibili, accurati e adattabili in futuro”.
Le immagini essenziali
Riconoscere e classificare correttamente le immagini potrebbe aiutare a migliorare una varietà di prodotti. Facebook e altri social network utilizzano l’intelligenza artificiale per classificare i contenuti nei feed. Contrassegnare immagini e video che violano le loro regole contro l’incitamento all’odio o la nudità. L’intelligenza artificiale viene utilizzata nelle auto per aiutare i conducenti a evitare collisioni. Nell’imaging medico per semplificare le diagnosi. Facebook, che prevede di rilasciare il suo primo paio di occhiali intelligenti quest’anno, utilizza anche l’AI nei suoi sistemi di realtà virtuale e aumentata. Per tracciare la posizione di una persona in un’area.
“Il vantaggio dell’apprendimento autogestito è che puoi addestrare reti molto grandi e sarà comunque accurato”, ha detto LeCun. Le immagini online possono essere difficili da riconoscere per una macchina perché possono essere sfocate o scattate da angolazioni dispari. Se le macchine sono in grado di apprendere da sole, possono adattarsi a tali circostanze.
Intelligenza artificiale e paure
L’apprendimento autogestito potrebbe forse aiutare a ridurre i pregiudizi che sono emersi in alcune ricerche sull’intelligenza artificiale, ha detto LeCun. Ad esempio, alcuni studi hanno dimostrato che i sistemi di riconoscimento facciale hanno più difficoltà a identificare correttamente le minoranze. Probabilmente perché i ricercatori utilizzano set di foto che includono più bianchi. La rimozione dell’elemento di etichettatura umana potrebbe ridurre alcuni dei pregiudizi, ha detto, ammonendo che la teoria è “un po ‘speculativa”.
Addestrare le macchine per essere intelligenti come gli umani potrebbe evocare preoccupazioni che l’IA possa superare in astuzia l’umanità. Non è un futuro di cui LeCun si preoccupa. L’intelligenza, osserva, non è collegata al desiderio di conquistare il mondo. “Il desiderio di dominare altre entità è cablato nella natura umana”. Ha detto, “ma non c’è assolutamente alcun motivo per collegarlo ai nostri sistemi di intelligenza artificiale o robot”.
Fonte: cnet.com
