L’IA SEER di Facebook si è addestrata per riconoscere gli oggetti

L’IA SEER di Facebook si è addestrata per riconoscere gli oggetti

Facebook ha annunciato oggi un importante passo avanti: l’IA di Facebook, denominata SEER (SElf-supERvised AI), è stata in grado di identificare e classificare correttamente gli oggetti nelle foto senza l’aiuto degli esseri umani con un alto grado di precisione.

Yan Lecun, il capo scienziato dell’intelligenza artificiale di Facebook, vuole che l’intelligenza artificiale dell’azienda sia in grado di apprendere in modo simile a come fanno gli umani quando sono bambini: guardando ciò che hanno di fronte.

“Vorremmo che i sistemi di intelligenza artificiale imparassero come funziona il mondo attraverso l’osservazione, perché ciò avrà un’enorme implicazione”, ha detto CNET. “Consentirebbe alle macchine di avere un certo livello di buon senso.”

Oggi il gruppo si è avvicinato molto a questo obiettivo. SEER è stato in grado di apprendere da un miliardo di immagini di Instagram pubbliche casuali, senza etichetta e non curate e da tali informazioni è stato in grado di identificare e classificare l’oggetto dominante nelle foto con un tasso di precisione dell’84,2%, che supera di una percentuale i sistemi esistenti autogestiti punto. Potrebbe non sembrare molto, ma è abbastanza significativo perché il gruppo ne sia molto entusiasta.

“Le prestazioni di SEER dimostrano che l’apprendimento autogestito può eccellere nelle attività di visione artificiale in contesti reali”, scrive Facebook in un blog. “Si tratta di un importante passo avanti che alla fine apre la strada a modelli di visione artificiale più flessibili, accurati e adattabili in futuro”.

L’intelligenza artificiale che è in grado di insegnare a se stessa a riconoscere gli oggetti e classificarli correttamente aiuterebbe una varietà di prodotti Facebook e aiuterebbe altri social network. Attualmente, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per classificare i contenuti nei feed e contrassegnare immagini e video che potrebbero violare le regole della piattaforma (come incitamento all’odio o nudità). L’intelligenza artificiale viene sfruttata anche nelle auto per evitare collisioni e nei dispositivi medici per velocizzare la diagnosi dei sintomi. Il numero di possibili applicazioni dell’IA è illimitato, motivo per cui una versione autogestita è così eccitante.

“Il vantaggio dell’apprendimento autogestito è che puoi addestrare reti molto grandi e sarà comunque accurato”, ha detto LeCun.

Le immagini online tendono a non essere della migliore qualità. Potrebbero essere sfocate, sfocate o scattate con un’angolazione insolita. Se un’intelligenza artificiale può imparare a riconoscere queste cose e ancora scegliere il soggetto dell’immagine e adattarsi ad esso, ciò renderebbe un sistema molto più utile e flessibile. Inoltre, l’IA auto-supervizzante può apprendere senza i pregiudizi intrinseci che derivano dall’intervento umano.

Ad esempio, ci sono alcuni studi che hanno dimostrato che i sistemi di riconoscimento facciale hanno più difficoltà a identificare correttamente le minoranze che potrebbero essere dovute ai set di foto che presentano prevalentemente persone bianche che vengono inserite nell’algoritmo. Sebbene LeCun affermi che questa idea è “speculativa”, la speranza è che rimuovendo gli errori che gli esseri umani causano nei set di dati, l’IA finale risultante possa avere una distorsione ridotta e risultati finali migliori.


Crediti immagine: Immagine dell’intestazione tramite Facebook



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