Сколько Facebook инвестировал в искусственный интеллект
Если вы помните первые дни тегирования фотографий в Facebook, вы воочию убедитесь, насколько далеко продвинулись функции и возможности искусственного интеллекта компании. В страшные старые времена социальная сеть была склонна предлагать неуместные теги для людей на фотографиях или, что еще хуже, ошибочно принимать стул или футон за своего ближайшего друга.
Возможности Facebook по распознаванию изображений значительно расширились благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Эта технология автоматически анализирует, что происходит на фотографиях, на которых отсутствуют человеческие описания или теги, позволяя пользователям искать фотографии по ключевым словам, даже если они не снабжены комментариями. Как и другие крупные технологические компании, Facebook вкладывает значительные средства в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. В Facebook работают сотни сотрудников, работающих над искусственным интеллектом, и, по словам генерального директора Марка Цукерберга, за последние годы он «втрое увеличил инвестиции своей компании в вычислительную мощность для исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения».
Facebook теперь использует искусственный интеллект, чтобы помочь людям находить правильный контент в тексте, изображениях и видео и влиять на то, как работает его рекламный продукт. Это крайне важно для рекламодателей, пытающихся охватить почти два миллиарда пользователей Facebook. Некоторые из основных способов развертывания искусственного интеллекта в Facebook:
Текстовый анализ
Большинство данных, публикуемых на Facebook, по-прежнему основаны на тексте. В то время как видео может иметь большую емкость данных в гигабайтах, текст может по-прежнему быть столь же богатым с точки зрения понимания. Хотя изображение может стоить тысячи слов, если все, что вы хотите сделать, это ответить на фундаментальный вопрос, 1000 слов иногда не нужны.Каждая часть данных, которая не требуется для ответа на ваш запрос, является шумом и, что более важно, пустой тратой ресурсов хранения и анализа.
Facebook использует технологию под названием DeepText, созданную для извлечения смысла из слов, которые мы публикуем, путем обучения их контекстуальной оценке. Нейронные сети оценивают отношения между словами, чтобы определить, как меняется их значение из-за их близости к другим словам. Из-за характера полуконтролируемого обучения алгоритмы не требуют справочных данных. например словарь? объяснять значение каждого слова. Вместо этого он учит себя тому, как употребляются слова.
Распознавание лиц
Facebook обучает его распознавать людей на изображениях с помощью программы глубокого обучения под названием DeepFace. Он утверждает, что его самый совершенный механизм распознавания изображений точнее, чем люди, определяет, принадлежат ли две отдельные фотографии одному и тому же человеку? с вероятностью успеха 97 процентов по сравнению с 96 процентами для людей.
Можно с уверенностью предположить, что применение этой технологии вызвало споры. Защитники конфиденциальности утверждали, что это зашло слишком далеко, так как это позволит Facebook? на основе изображения толпы с высоким разрешением? присваивать личности многим лицам, что явно мешает нам свободно передвигаться на публике. Ранее гигант социальных сетей использовал менее продвинутую версию программы распознавания лиц, в которой не использовалось глубокое обучение. Поскольку технология изначально попала в новости, Facebook хранил относительное молчание о ее разработке и, можно предположить, ожидает результатов текущих судебных исков о конфиденциальности, прежде чем раскрывать что-либо о своих планах по ее развертыванию.
Таргетированная реклама
Facebook решает, какую рекламу показывать людям, используя глубокие нейронные сети? краеугольные камни глубокого обучения.Это всегда было основой ее бизнеса, но, поручая машинам узнавать о нас как можно больше и группировать нас наиболее проницательными способами при показе нам рекламы, она надеется сохранить конкурентное преимущество перед другими высокотехнологичными конкурентами. такие как Google, которые борются за господство на рынке.
Создание приложений
Facebook даже решил делегировать роботам обязанность определять, какие процедуры можно улучшить с помощью ИИ и глубокого обучения. Система под названием- Поток был создан, который использует анализ глубокого обучения для моделирования 300 000 моделей машинного обучения каждый месяц, что позволяет инженерам проверять концепции и определять возможности повышения эффективности.
Искусственный интеллект уже значительно повлиял на то, как работает Facebook и как каждый пользователь Facebook взаимодействует с сетью. Его новостная лента регулируется искусственным интеллектом и вскоре может стать еще более зависимой от этой технологии. Алгоритмы машинного обучения в компании все лучше подходят для понимания текста и изображений. И на рекламу, которую вы просматриваете, могут сильно влиять предпочтения и идеи, раскрываемые ИИ специалистам по данным компании.
Ожидается, что применение платформы ИИ во всех аспектах ускорится. В 2016 году Facebook запустил FBLearner Flow, внутреннюю платформу для обмена опытом и кодом в области машинного обучения. На высоком уровне FBLearner Flow позволяет переносить алгоритмы и модели из одного элемента бизнес-операций в другой, ускоряя развитие машинного обучения. Это — наряду с огромными достижениями компании в области искусственного интеллекта — имеет некоторые важные последствия для маркетологов.
Последствия для маркетологов
Обратите особое внимание на то, как новостная лента Facebook будет развиваться в течение следующих нескольких лет.
Маркетологи полагаются на новостную ленту, чтобы донести до клиентов все, от рекламы до органического контента.Если искусственный интеллект начнет полностью определять, что хотят видеть потребители, маркетологи могут утратить понимание того, как принимаются эти суждения.
Цель состоит в том, чтобы сверхэффективный ИИ еще больше упростил таргетинг на нужную аудиторию с помощью спонсируемой рекламы. Однако это может не относиться к органическому контенту, если материал, распространяемый вашим брендом, не превосходит материал, выбранный алгоритмами. В Facebook маркетологам, возможно, придется больше полагаться на спонсируемый таргетинг, чем на органическое совместное взаимодействие.
Оцените ценность вашего контента на Facebook
Потребители и Facebook теперь имеют более значительное влияние на контент платформы, чем когда-либо в истории. Улучшения искусственного интеллекта Facebook ускоряют широкомасштабные изменения, возможно, предоставляя потребителям больше возможностей для фильтрации нежелательных сообщений. Постов и обновлений посредственного качества будет недостаточно. Бренды должны быть безжалостно честными в отношении ценности, которую они создают благодаря своему контенту. Предположим, что на данный момент этого недостаточно, и разработайте план по исправлению ситуации.
Изучите решения ИИ, которые помогут вам определить рентабельность инвестиций.
В зависимости от изменений, внесенных Facebook и другими интернет-компаниями в результате искусственного интеллекта, вам, возможно, придется бороться с огнём. Следите за технологиями искусственного интеллекта (ИИ), которые оценивают кампании и предлагают выгодные действия. Они могут дать важные советы по получению достаточной отдачи от инвестиций в Facebook и других платформах социальных сетей. Стоит начать с демонстрации продуктов, которые вызывают у вас интерес.
Вывод
Цукерберг взял на себя обязательство использовать искусственный интеллект для решения некоторых из наиболее насущных проблем компании и клиентов, особенно в семи ключевых категориях: дискриминационный речевой терроризм, нагота, графическая жестокость, нежелательная почта, имитационные учетные записи, автоматическое распознавание изображений, машинный перевод, говорящие картинки. и чат-боты — примеры использования ИИ.
Одним словом, искусственный интеллект никуда не денется и, несомненно, окажет значительное влияние на то, как Facebook обслуживает как пользователей, так и маркетологов. Хотя Facebook всегда сдержанно относился к будущим прорывам, компания постоянно использует технологии для предоставления новых функций и услуг каждый год. Имея так много проектов на основе ИИ, Facebook может преодолевать новые препятствия и прокладывать новые маршруты. Ведь изобретение — это бесконечный процесс.
