Un algoritm testat de Facebook a încadrat în categorii un miliard de imagini, cu o acuratețe de 84%, fără a fi antrenat să le recunoască după anumite caracteristici.

În mod normal, algoritmii de recunoaștere sunt testați cu ajutorul unor imagini dintr-o anumită categorie, pentru ca aceștia ”să învețe” să recunoască un anumit obiect sau o persoană, dintr-o serie de fotografii. Însă în cadrul acestui test, Facebook a inversat procesul: a prezentat unui algoritm un miliard de fotografii postate pe Instagram, care nu erau ”etichetate” dinainte.

Algoritmul a fost capabil să recunoască în mod corect imaginile și să le încadreze în clasificări, cu o acuratețe de 84,5%: ”Ar putea fi un pas înainte extrem de important către acele calculatoare cu un simț al realității”, a declarat Calum Chase, expert în domeniul Inteligenței Artificiale, care atrage atenția că algoritmul trebuie testat pe termen lung.

Facebook a transmis că această metodă de testare dă rezultate în cazul limbajelor de procesoare, dar că este mult mai greu de aplicat pentru imagini, deoarece ”este mai ușor ca AI-ul să identifice cuvinte individuale, decât părți din imagini, cum sunt copacii sau animalele. De exemplu, pentru un algoritm este foarte complicat să identifice, în aceeași imagine, un animal și un copac, care sunt extrem de apropiate unul de celălalt. Algoritmul trebuie să decidă care pixel face parte din copac și care din câine”.

Compania lui Mark Zuckerberg mai susține că un astfel de algoritm ”nu poate fi acuzat că operează cu prejudecăți. De exemplu, alte AI-uri clasificau fotografii ale femeilor după zâmbet sau culoarea părului, iar ale bărbaților folosind etichete precum <> sau <>”.

Sandra Watcher, profesor specialist la Institutul Oxford, atrage atenția că acum trebuie înțeles și mecanismul prin care algoritmul operează clasificările.

Sursa: BBC