Deep learning, l'intelligenza artificiale di Facebook

Facebook sperimenta una tecnica che permette di mostrare i post più rilevanti nel News Feed, simulando il funzionamento del cervello umano.
Deep learning, l'intelligenza artificiale di Facebook
Facebook sperimenta una tecnica che permette di mostrare i post più rilevanti nel News Feed, simulando il funzionamento del cervello umano.

Facebook ha scelto otto persone per formare un gruppo di ricerca, denominato AI Team, il cui scopo è sviluppare algoritmi che permettono di visualizzare sempre le notizie più pertinenti sul News Feed. Per ottenere questo risultato, l’azienda di Menlo Park utilizza una tecnica di intelligenza artificiale nota come deep learning che simula il funzionamento delle reti neurali. L’utente vedrà quindi i contenuti più adatti ai propri gusti e Facebook avrà la possibilità di incrementare il profitto derivante dalla pubblicità con inserzioni più mirate.

Attualmente, Facebook sfrutta le convenzionali tecniche di machine learning per filtrare gli aggiornamenti di stato pubblicati da oltre 1 miliardo di persone in tutto il mondo. L’elaborazione dei dati però è abbastanza lento, in quanto devono essere utilizzati software di apprendimento che richiedono comunque l’intervento umano per attribuire la giusta importanza al testo, alle immagini o ai video condivisi sul social network.

I sistemi di deep learning invece possono capire in modo autonomo quali caratteristiche dei dati devono essere evidenziate e quindi quali news mostrare nel feed di ogni utente. Per effettuare l’elaborazione delle informazioni è richiesta un’elevata potenza di calcolo, in quanto la tecnica di intelligenza artificiale deve simulare il funzionamento del cervello umano. Facebook ha svelato pochi dettagli, trattandosi di un esperimento top secret. Mike Schroepfer, chief technology officer dell’azienda di Menlo Park, ha comunque svelato che il sistema è in grado di ridurre il numero degli update rilevanti fino a 60. Con il semplice machine learning gli aggiornamenti di stato sono circa 1.500.

Con il passare del tempo, la dimensione dei dati aumenterà sempre più. Le persone avranno sempre più amici e, con la diffusione dei dispositivi mobile, passeranno sempre più tempo online. Schroepfer afferma che il deep learning potrà essere usato anche per aiutare gli utenti ad organizzare le foto o a scegliere i contenuti da condividere su Facebook. Chiaramente un elenco di post “su misura” significa banner “su misura”, quindi maggiori probabilità di click e di guadagno per l’azienda.

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