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Facebook利用35亿张照片训练AI算法 提高照片识别能力

2018-05-04 11:31:30  来源:人工智能和大数据

摘要:Facebook首席技术官麦克?斯科罗普夫(Mike Schroepfer)向开发者解释了提高计算机识别照片中物体精度的挑战,最大的挑战之一,是没有足够标注正确的照片对计算机进行训练。
关键词: Facebook AI
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  5月3日,Facebook在F8开发者大会上公布了其最新的人工智能项目。

  Facebook首席技术官麦克?斯科罗普夫(Mike Schroepfer)向开发者解释了提高计算机识别照片中物体精度的挑战,最大的挑战之一,是没有足够标注正确的照片对计算机进行训练。

  例如,在计算机能理解照片中的苹果是苹果前,它需要利用之前的苹果照片进行训练,这些照片需要人们标注出水果名称。

  鉴于Facebook拥有Instagram照片共享服务,它希望利用Instagram从用户上传照片中获得的所有数据是合乎逻辑的。Facebook可以利用Instagram的照片提高其人工智能算法的图像识别能力。

  斯科罗普夫表示,Facebook获得了35亿张Instagram照片,其中带有用户的标注信息。

  在F8大会前夕接受《财富》采访时,Facebook应用计算机视觉部门负责人马诺哈尔?帕鲁里(Manohar Paluri)表示,对计算机进行训练的挑战之一,是许多Instagram照片“标注不准确”,意味着用户可能把一张狗的照片标注为哈士奇,而实际上啥士奇是一种不同的动物。

  帕鲁里表示,一旦计算机分析了数十亿张照片,Facebook可以利用被称作WordNet的英语语言数据库对结果进行交叉检查。

  Facebook研究人员在与该项目有关的一篇研究论文中表示,利用WordNet,该公司可以把标签进行分组,提高识别精度。例如,带有“棕熊”标签的Instagram照片,可以与标签为“欧洲棕熊”(Ursus arctos arctos)的照片相关联。

  帕鲁里表示,经过训练后,Facebook的计算机可以区分照片中不同种类的鸟和不同的天气。Facebook的系统还可以区分不同做法的dosas(一种薄饼)。

  对该人工智能项目进行训练历时22天,使用了330块显卡。

  帕鲁里称,图像识别能力得到提高后,Facebook可以为有视觉障碍的用户创建照片更准确的音频描述。

  斯科罗普夫表示,新的人工智能图像识别改进已经整合到多种Facebook产品中。

  帕鲁里称,“老实说,这才只是开始,我们将继续受益于这些数据。”
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