Instagram-fotókon tanult a Facebook képfelismerő mesterséges intelligenciája

Hagyományosan az algoritmusokat olyan adathalmazokra képezték ki, amelyeket az emberek már bekategorizáltak – például: macskák, kutyák vagy virágok. Az Instagram-fotókat azonban címkézés nélkül mutatták meg a mesterséges intelligenciának, amely utána 84,5 százalékos pontossággal tudta beazonosítani a képeket – jelentette a Facebook. A Facebook a rendszerét Seernek nevezte el, amely náluk az angol „önfelügyelet” („self-supervised”) szó rövidítése.

Calum Chase AI-szakértő szerint ez a rendszer fontos lépés lehet a „józan ésszel” rendelkező számítógépek felé – feltéve, ha hosszú távon is hatékonynak bizonyul.

Természetesen nemcsak egyedül a Facebook használja ezt a technikát, hanem más cégek is – például a szövegeket értelmező rendszereknél (elektronikus fordítások) is hasonló rendszert használnak. A Facebook azt állítja, hogy bár ez a fajta technika már „bejáratott”, és sikereket ért el a nyelv feldolgozásával foglalkozó algoritmusoknál, a képek egészen másféle kihívást jelentenek. Ez azért van, mert az egyes szavakat könnyebb azonosítani, mint egy kép különböző részeit – például amikor egy képen közel van egymáshoz két objektum (egy fa és egy állat), akkor sokkal nehezebb kivenni azokat, mint egy mondatban lévő szavakat.

A képeknél az algoritmusnak kell eldöntenie, hogy melyik pixel melyik koncepcióhoz tartozik. Ezenkívül ugyanaz a koncepció sokat változik a képek között, például ha egy macskát fotózunk különböző pózokban vagy más szögekből nézve.

– írta a cég a blogjában.

A gép is lehet elfogult

A Facebook munkatársa hozzátette, hogy ez a módszer, amellyel bármilyen címkézés vagy besorolás nélkül képzik hatalmas adatállományokon keresztül az algoritmusokat, szintén elősegítheti az olyan programok elleni harcot, amelyek valamilyen „elfogultságot” mutatnak fel az emberekkel szemben.

Ilyen például a szexista AI esete, amely a nőket nagyobb valószínűséggel címkézi meg fizikai tulajdonságaik alapján – mint például a hajuk vagy a mosolyuk –, míg a férfiakat olyan jelzőkkel jellemzi, mint a „hivatalos” és az „üzleti”.

Sandra Wachter professzor, az Oxfordi Internet Intézet munkatársa elmondta, hogy bár összességében a kutatás „nagyon ígéretes” volt, azt mégis fontos megérteni, hogy az algoritmus hogyan hozza meg döntéseit, amikor emberi irányításon kívül kerül.

Lehet, hogy az emberi elfogultságtól megszabadult, de nincs olyan, hogy: »elfogulatlan semleges adat«, szóval erre mindig is ügyelni kell.

– hangsúlyozta a professzor.