Один год спустя функция «В этот день» иллюстрирует, как А.И. Меняет Facebook

Год назад, сегодня, Facebook выпустила функцию «В этот день». обратный поговорил с руководителем отдела компьютерного видения Facebook Манохаром Палури о том, как искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение делают эту функцию более значимой, и как эти области исследований и разработок будут продолжать улучшать работу Facebook в ближайшие годы.

Даже если вы сами не использовали функцию «В этот день», вы видели эти посты в своей ленте новостей; вы видели друга, который делился событиями из своего прошлого в Facebook. Не могу поверить, что прошло три года с тех пор, как этот волшебник вытащил кролика из шляпы! в паре с фотографией указанного волшебника вытаскивает указанного кролика из указанной шляпы. Что-то похожее на это. И сегодня Facebook делится собственной памятью. В этот день, год назад, Facebook запустил в этот день. (Сейчас в этот день более 60 миллионов посетителей в день, и 155 миллионов подписываются на его уведомления.)

Но для Facebook эта память менее сентиментальна, чем веха. Facebook постоянно внедряет новые функции, и эти функции постоянно проверяются и настраиваются. Иногда это люди, такие как Палури и его команда, которые занимаются настройкой; в других случаях это А.И.С. Однако в большинстве случаев это симбиот. Facebook похож на киборга, и у этого киборга есть один смысл: сделать ваш опыт Facebook как как можно приятнее.

Компьютерное зрение, понимание содержания и А.И. Отряд на Facebook можно рассматривать, если хотите, как материнскую плату киборга. И Paluri, продолжая метафору, является своего рода центральным процессором для этой материнской платы. Палури работает в области компьютерного зрения уже более десяти лет, и он немалый мальчишка: он начал работать в SRI, перешел в лаборатории IBM Watson, а оттуда перешел в Google. И теперь он в Менло-Парке на Фейсбуке. Когда он присоединился, его проект интернатуры по визуальному распознаванию оказался, по его словам, «основой» технологии распознавания изображений и видео в Facebook. И этот механизм визуального распознавания становится все более и более центральным для Facebook.

«Если вы посмотрите на использование Facebook с течением времени - и это пример, который Марк Цукерберг также часто цитирует, - вы увидите, что все больше и больше медиафайлов делятся, и люди используют это для подключения», - говорит Палури. «Вы начинаете с текста, вы идете к фотографиям; из фотографий вы идете в видео, и из видео мы сейчас идем в VR. По мере того, как средства коммуникации становятся все более и более богатыми, также важно, чтобы инструменты наверстывали упущенное, чтобы инструменты понимали, что это за контент. Если у нас этого не будет, мы не сможем добиться большего успеха в рейтинге новостных лент, мы не сможем добиться большего успеха в поиске поиска, мы не сможем лучше описать фотографии для слепых людей, мы не будем возможность создавать лучшие карты плотности населения ».

Сообщение от Цук.

По словам Палури, относительно новая центральность искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения - это своего рода «стратегическая ставка» - но ставка, которая его волнует. Нигде в другом месте, где он работал, нет такой тесной обратной связи и реакции между исследованием и разработкой. «Централизуя его, мы обрабатываем его по последнему слову техники, мы продвигаем его по последнему слову техники, и тогда команды разработчиков и остальная часть компании могут его использовать», - говорит он.

Теперь, Paluri управляет командой компьютерного зрения. «Главная цель команды - заставить машины видеть то, что делают люди», - объясняет Палури. «И выходите за рамки, на самом деле - выходите за рамки того, на что способны люди, например, к детальному распознаванию. Мы публикуем наши результаты в топ-конференциях, мы пишем технические блоги, и мы очень открыты о том, над чем мы работаем. В целом, наша главная цель - донести технологию компьютерного зрения до остальных групп продуктов на Facebook ».

И главный продукт, который пожинает урожай команды Paluri, как раз, случается в этот день.

За упрощенной, невинной завесой, которая находится в этот день, лежит комплекс А.И. и система компьютерного зрения, которая точно настраивает ваш мнемонический опыт. Палури, который - опять же - только косвенно связан с «В этот день», объясняет, почему оживление воспоминаний социальных сетей может быть хорошей вещью:

«Ностальгия - это очень позитивное явление. Таким образом, просмотр вашей свадебной фотографии, например, импровизированным способом - когда вы не просматриваете ее специально, а просто показывает ее в своей ленте новостей - является чрезвычайно приятным опытом. Особенно, когда вы просматриваете в настоящем, и положительное воспоминание приходит из прошлого ».

«Ностальгия - это очень позитивное явление».

Тем не менее, несомненно, есть ностальгия, которая больше падает на горькую сторону горько-сладкого спектра. «Первое, что приходит на ум», - говорит Палури, - «Стоит ли вспомнить все воспоминания? Интуитивный ответ - нет, потому что это зависит от вашего текущего состояния, это зависит от конкретной памяти; Есть много, много внутренних вещей. Вот где А.И. технология входит в картину ».

И есть два способа, которыми А.И. приходит, здесь: один, персонализация; два, понимание содержания.

Что касается последнего, понимание содержания: «Эти воспоминания - это текстовые воспоминания, события из жизни, фотографии, которые вы загрузили, или видео, которые вы загрузили. Итак, теперь у вас есть это множество контента, который имеет различные модальности, и понимание того, что там есть, чрезвычайно важно, чтобы иметь возможность учиться и предоставлять правильный набор воспоминаний ».

Кроме того - и не только в этот день - понимание содержания и эти А.И. Системы помогают отсеивать огромное количество информации, которая ежедневно появляется на Facebook. (Подумайте об этом: если новостная лента Facebook будет похожа на новостную ленту в Instagram, вы увидите может быть два процента всех сообщений. Вместо этого, вы встречались с содержанием, что вы, вероятно, нравятся, или содержанием, которое вы будете тратить много времени впитывания.) И это помогает отфильтровать нежелательный контент, как порнография, больше, чем большинство других сайтов в Интернете.

«Даже если это потеря, она приносит им позитивную память».

Что касается первого, то Палури уточняет: «Для вас, может быть, смотреть на позитивные воспоминания - это хорошо, а вам не нравится ничего негативного. Но для кого-то еще, возможно, они хотят напомнить о факте, что они потеряли свою кошку в этот день. Даже если это потеря, это приносит им позитивную память ». И, в некотором смысле, у каждого пользователя Facebook есть очень персонализированный, закулисный профиль, который знает, что он или она захотят или не захотят вспомнить. «Когда вы взаимодействуете с воспоминаниями - когда вы делитесь, как вам нравится или когда вы отказываетесь - появляется модель машинного обучения, которая использует модуль понимания контента вместе с вашими предпочтениями и персонализирует будущие воспоминания, которые будут вам предоставлены. «.

Но не волнуйтесь: Facebook хочет убедиться, что вам не грубо напомнили о расставании или кончине родственника. «Неважно, насколько хорош А.И. или технология машинного обучения заключается в том, что мы по-прежнему хотим предоставить контроль пользователю, потому что в конечном итоге наша цель состоит в том, чтобы повторно вспомнить воспоминания, которые им нравятся ». Пользователи получают переключатель отмены:« Если они знают это, между этими свидания, произошла негативная вещь - они расстались или что-то в этом роде - мы хотим дать им полный контроль над тем, чтобы не всплывать в этих воспоминаниях ».

В настройках «В этот день» вы можете Не показывай мне воспоминания с такими-то потому что он отвратительный человек или же … из последних трех лет которые были несчастны и никоим образом не заслуживают внимания.

Заглядывая вперед, Палури объясняет, почему он рад продолжить работу по разработке этих систем и повышению качества материнской платы Facebook.

Вы уже упоминали другие приложения для систем видения и понимания контента в Facebook. Есть ли что-то еще, что все еще находится в разработке - где используются эти системы - что вас волнует?

Все эти возможности на видео это то, что меня волнует, наверняка. Это определенно уже существует; это постоянная вещь, потому что видео на Facebook довольно большое. Но я думаю, что на каком-то уровне мы хотим становиться все богаче и богаче в понимании этого. Современная технология компьютерного зрения до сих пор не подходит для описания изображений так, как это делают люди. Это может сказать вам, что на этой фотографии есть эти вещи, что этот пиксель принадлежит кошке и так далее, но он ограничен. Он по-прежнему не понимает взаимосвязи между вещами и не описывает их по-человечески.

Существует некоторая работа, которая описывает изображения - это называется подписью к изображению. За последние два года вышло несколько работ. Но если вы посмотрите на заголовки, которые генерируют эти системы, они очень общие. Они не описательные. Одна из вещей, которую мы хотели бы, и которая в будущем придет с нашей стороны, - это описать их гораздо богаче. Как для изображений, так и для видео. Если у вас есть двухминутное видео, вам не нужно описание из одного предложения; то, что вы хотите, это абзац с временным смыслом к ​​описанию, верно? «Это случилось, потом это случилось, потом это случилось», верно? Это хорошее понимание.

Итак, вы хотите выбить меня с работы, говорите вы. Короче.

Смеется Нет, определенно нет. Я делаю вашу работу более интересной.

Считаете ли вы, что Facebook является своего рода странным местом для проведения этого исследования, или это идеальное место?

Я думаю, что это идеальное место, потому что понимание содержания находится в ДНК Facebook. Если вы посмотрите на взрыв использования Facebook, News Feed является одним из столпов, которые позволили Facebook стать удивительной социальной сетью по сравнению со многими другими конкурентами. Новостная лента по-прежнему является основным каналом распространения.

Но когда вы приходите на новостную ленту, у вас нет особого намерения. Вы приходите туда для информации. Поэтому для нас очень важно показать вам правильные вещи, показать вам значимые вещи. Если вы идете в другие службы, возможно, вы идете с намерением, и в этом случае все, что нужно сделать службе, это дать ответ. Вот как будто я задаю тебе вопрос а также Я даю вам ответ. Итак, вам нужно быть действительно, очень хорошим, чтобы кто-то продолжал возвращаться.

Вот почему А.И. и понимание содержания лежит в основе Facebook, и почему это лучшее место для него. Учитывая, сколько медиа есть - учитывая, сколько контента в Facebook об изображениях и видео, и переход к большему количеству видео и виртуальной реальности - это лучшее место, чтобы делать A.I. исследования, компьютерное зрение и машинное обучение.

Это не странное место: это место.