Facebook, nuovo modello di IA per catalogare i video

Learning from Videos è un nuovo progetto che Facebook sta sviluppando per le sue piattaforme social. Si tratta di un sistema di “insegnamento” che mira ad addestrare i suoi algoritmi di intelligenza artificiale per consentirgli di comprendere meglio i contenuti dei video che vengono pubblicati sulle sue piattaforme.

Facebook e la sfida dell’IA

L’obiettivo è quello di migliorare i sistemi di apprendimento e creare modelli di IA capaci di monitorare e quindi moderare meglio i filmati caricati, per poter prevenire la creazione e la diffusione di immagini potenzialmente pericolose per chi guarda o per chi eventualmente viene ritratto (basti pensare alle fake news o al revenge porn), oltre che per creare consigli di visualizzazione più precisi per gli iscritti.

Imparando da flussi globali di video disponibili pubblicamente, per centinaia di lingue, i nostri sistemi di Intelligenza artificiale non solo miglioreranno la precisione, ma si adatteranno anche ad un mondo in rapida evoluzione, per riconoscere le sfumature e gli indizi visivi di diverse culture e regioni”, si legge in un post sul blog aziendale di Facebook.

E ancora: “Aiutando i ricercatori di Intelligenza artificiale a liberarsi dalla dipendenza dai dati etichettati, possiamo creare esperienze completamente nuove”. Il sistema di intelligenza artificiale sperimentato da Menlo Park sarà in grado di analizzare le immagini, ma anche gli input audio e testuali. I primi test si stanno effettuando su Reels, il social creato dall’azienda seguendo l’esempio di TikTok, dove già dallo scorso anno vengono sperimentate tecnologie simili, come per esempio Generalized Data Transformations (GDT), che si basa su modelli di apprendimento relativi alle relazioni tra il suono e le immagini in un video.

Con il sistema Learning from Video l’app migliorerà i consigli per gli utenti, “creando per loro esperienze completamente nuove e più interessanti a seconda dei loro profili, adattandosi ad un mondo in rapida evoluzione, per riconoscere le sfumature e gli indizi visivi di diverse culture e regioni”, si legge ancora sul blog di Facebook. I primi esperimenti mostrerebbero già una riduzione del 20% degli errori di riconoscimento vocale, che potrebbe migliorare una vasta gamma di applicazioni come i sottotitoli automatici e le attività che aiutano a contrassegnare come dannosi certi contenuti.