Искусственный интеллект на примере IT-гиганта. Обзор достижений Facebook

На сегодняшний день компания Facebook, оцениваемая в $325 млрд, является не только одной из самых дорогих публичных компаний в мире, но и самой популярной сетью среди пользователей Интернета. И на этом амбиции компании не заканчиваются. Понимая всю ценность технологий будущего, Facebook делает ставку на инновационные разработки, начиная от устройств виртуальной реальности и заканчивая искусственным интеллектом (ИИ).

Почти треть своего времени я работаю над воплощением технологий будущего. Это беспроигрышные варианты, и мы должны заставить их работать на нас.

Марк Цукерберг, основатель и генеральный директор Facebook.

Искусственный интеллект уже на протяжении нескольких лет является мечтой сотрудников IT-гиганта. Планируется, что высокоинтеллектуальные системы предоставят пользователям ещё более осмысленный сервис, значительно упрощающий процесс поиска необходимой информации и повышающий качество таргетирования рекламы.

Наличие высокоинтеллектуальной машины, которая будет иметь представление об интересах наших пользователей и понимать устройство окружающего мира, принесёт нам много пользы. И именно создание такой машины является нашей долгосрочной целью.

разработчики Facebook

Развитие искусственного интеллекта в Facebook: DeepFace и Deeptext

До 2013 года все исследования Facebook в области искусственного интеллекта носили случайный характер, пока руководители компании не объявили, что считают ИИ одним из основных направлений развития компании, и не создали отдел, специализирующийся на исследованиях в области глубокого машинного обучения. Так появилось подразделение Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), которое возглавил Ян ЛеКуин, ведущий эксперт в области машинного обучения и нейрокомпьютерных интерфейсов.

Первым серьёзным результатом работы отдела FAIR стал проект DeepFace, который был представлен в 2014 году и связан с системой распознавания лиц на фотографиях. Точность распознавания фотографий искусственным интеллектом составила 97,25% вне зависимости от качества фотографии, степени освещенности и расположения человека на снимке: в анфас или в профиль. Интересно, что точность распознавания снимков человеком составляет 97,5 %, так что возможности DeepFace практически ему не уступают.

Достигнуть такой точности распознавания разработчики смогли благодаря формирования трёхмерной модели лица. На первом этапе система накладывает фотографию лица на 3D-модель человеческой головы. При этом происходит виртуальное вращение модели, чтобы получить её «анфас-версию». Далее с помощью многослойной нейронной сети осуществляется математическое описание лица с использованием ряда уникальных параметров, которые затем сравниваются с информацией, хранящейся в базе данных. Обнаружив совпадение таких параметров, система делает заключение о том, кому принадлежит лицо на фотографии.

Иллюстрация работы системы DeepFace. Источник: hi-news.ru

В настоящий момент, система DeepFace научилась определять на фотографии около 100 типов объектов, таких как порода собаки, горные массивы, улыбки и много другое, что позволяет применять систему в различных сервисах Facebook. Наиболее известный из них был запущен в апреле этого года и связан с описанием слабовидящим и незрячим пользователям содержания фотографий. Так, для фотографии, сделанной на море, система выдаст следующие описание: «на изображении могут находиться двое людей, улыбки, солнцезащитные очки, вода, небо и открытое пространство».

Наш искусственный интеллект научился определить, что изображено на фотографиях и рассказать вам об этом. Эта функция будет особенно полезна для незрячих людей и для тех, у кого нет возможности увидеть изображение.  И это мы пока в начале пути. Представьте, насколько эта технология, при должном уровне развития, может быть полезна в будущем. 

Марк Цукерберг

Получить более полное представление о системе распознавания изображений DeepFace можно из следующего видео.

Помимо распознавания изображений разработчики Facebook занимаются анализом и «осмыслением» текстов. Данный проект получил название DeepText и был опробован на практике в начале июне этого года.

Основной целью компании при внедрении DeepText является научить искусственный интеллект «понимать» предмет разговора людей, их предпочтения и цели. По словам представителей компании, это позволит лучше персонализировать пользовательский контент, защитить людей от агрессии и помочь им в решении различных задач. Например, если пользователь напишет о намерении продать какой-либо товар, DeepText, «проанализировав» сообщение, предложит воспользоваться специальным сервисом, предназначенным для продажи товаров. Также, выявив предпочтения пользователя, система сможет соответствующим образом формировать для него новостной контент и таргетировать рекламу.

В настоящий момент возможности DeepText позволяют анализировать несколько тысяч записей в секунду на более чем 20 языках. При этом, чтобы стать ближе к пользователю, разработчики планируют научить искусственный интеллект жаргону и прочим тонкостям человеческого общения. Например, система в скором времени будет способна не только различать такие слова как brother (брат) и bro (братан), но и понимать связь между ними, что удается далеко не всем аналогичным программам, занимающимся лингвистическим анализом человеческой речи.

Интеллектуальный Messenger

Еще одной областью, где Facebook активно собирается использовать возможности искусственного интеллекта, являются мессенджеры. По словам представителей компании, сервисы мгновенный сообщений Facebook (Messenger и WhatsApp) в последнее время стали использоваться чаще, чем сама социальная сеть. По статистике, ежедневно через эти средства коммуникаций отправляется порядка 60 млрд. сообщений, что в три раза превышает мировой объём SMS. При этом, ни маркетинг, ни реклама до настоящего времени в мессенджерах не использовались, что послужило поводом для Facebook попытаться монетизировать этот бизнес. Для этих целей, была создана специальная платформа Messenger Platform, на которой разработчики компании планируют создавать ботов, консультирующих пользователей и принимающих заказы на различные услуги прямо в чате Facebook.

Мы внедрили в Messenger Platform искусственный интеллект, чтобы создать бота, способного напрямую общаться с пользователем на естественном языке. Например, вы можете написать сообщению боту о желании приобрести букет цветов. И он ответит вам, одобрив ваш выбор и спросив имя получателя букета. 

представители Facebook

Совсем недавно разработчики Facebook стали активно использовать в Messenger систему DeepText, которая призвана наделить ботов ещё большим интеллектом. Например, написав сообщение о необходимости куда-нибудь поехать, DeepText сообщит об этом намерении боту, который предложит вам воспользоваться услугами такси.

Проект по внедрению в Messenger высокоинтеллектуальных ботов получил ёмкое название «М» и стартовал в августе 2015 года. Разработчики рассматривают его в качестве конкурента Siri и Google Now, однако пока не планируют делать ботов автономными. Если бот обнаруживает, что не способен справиться с запросом пользователя, то он переправляет сообщение консультанту. При этом, ответ консультанта будет запомнен, и в будущем на такого рода вопрос бот уже ответит самостоятельно.

Бот от Facebook заказывает номер в отеле. Источник: facebook.com

В дальнейшем, когда искусственный интеллект обучится отвечать на все запросы пользователей, разработчики планируют свести участие человека в проекте «М» к минимуму. В идеале, сотрудники Facebook планируют создать бота, которого в общении невозможно было бы отличить от живого человека. При этом такой виртуальный помощники должен самостоятельно и успешно использовать в работе машинное обучение. Задача, безусловно, сложная, однако решив её, Facebook может предоставить нам по-настоящему полезного и высокоинтеллектуального помощника, способного справиться с большинством наших повседневных проблем.

Что внутри?

Для создания эффективных алгоритмов глубокого машинного обучения необходимо соответствующее ресурсное обеспечение, способное справиться с огромным объёмом требуемых вычислений. Исходя из этого, Facebook пришлось создать специальные сервера, чтобы решить свои амбициозные задачи в области искусственного интеллекта. Данные о них были обнародованы в декабре 2015 года.

В сервера с кодовым названием Big Sur входят графические процессоры (GPU), которые являются главными компонентами при создании алгоритмов глубокого машинного обучения. Каждый сервер поддерживает до 8 графических процессоров, обладающих мощностью в 300 ВТ. Разработчики Facebook создавали Big Sur на базе Tesla M40 GPU от Nvidia.

«Ускоренная вычислительная платформа Tesla от NVIDIA дала возможность Big Sur работать в два раза быстрее предшественников, а это позволяет нам не только в два раза быстрее запускать необходимый механизм, но и эффективнее анализировать поступающие из сети данные. При этом возможность распределять нагрузку между восемью графическими процессорами позволяет получать результаты ещё в два раза быстрее», - написали в своём блоге разработчики Facebook Кевин Ли и Серкан Пиантино.

При этом сообщается, что в конструкции сервера предусмотрена возможность использовать и другие графические процессоры.

Внутреннее устройство сервера Big Sur. Источник: facebook.com

Сервера Big Sur оказались на порядок производительнее своих предшественников. По словам представителей компании, они будут расположены как на территории США, так и за её пределами.

Что в итоге?

На прошедшей в апреле 2016 года конференции F8, Марк Цукерберг объявил, что наиболее глобальными задачами Facebook в ближайшие 10 лет будут: виртуальная реальность, искусственный интеллект и обеспечение интернет-доступа в труднодоступных районах мира. При этом большой акцент в развитии искусственного интеллекта Facebook пока делает на развитие ботов, персонализацию пользовательского контента и повышение эффективности таргетирования рекламы.

Дорожная карта Facebook на ближайшие 10 лет

Желание Facebook эффективнее таргетировать рекламу понятно: основной заработок компании приходится именно на этот сегмент рынка. Только за первый квартал 2016 года доходы компании от рекламы составили $5,84 млрд, что на 52% больше, чем за аналогичный период прошлого года.

Однако нельзя забывать, что у направления глубокого анализа пользовательского контента есть ряд правовых сложностей. Уже сейчас компания сталкивается с негативными откликами пользователей, которые озабочены своеобразной «тотальной» слежкой со стороны искусственного интеллекта, который читает все их сообщения. Так, в мае этого к компании был предъявлен коллективный иск за сканирование содержимого сообщений и анализа ссылок, которыми обмениваются пользователи.

Также, наряду с очевидными преимуществами, которые несёт персонализация пользовательского контента, многие эксперты сходятся во мнении, что сильная кастомизация информации под предпочтения и потребности пользователя может иметь негативные последствия. Об этом, в частности, говорит Майк Мерфи, аналитик компании Quartz Tech News

Компании Facebook всё лучше и лучше удаётся представлять пользователям информацию, которая интересует их лично. С одной стороны, это очень полезно, но с другой – это может ограничивать доступ к более широкой и полной информации, создавая относительно изолированное интернет-пространство.

Майк Мерфи

Несмотря на благополучное финансовое положение и возможность вкладывать в перспективные технологии значительные средства, Facebook подходит к своим исследованиям достаточно избирательно.

Есть много способов разрабатывать инновации. Можно одновременно вложиться в различные неизвестные направления и посмотреть, какое из них даст результат. Однако наш путь другой. Мы изначально определяем для себя приоритетные направления и детально их прорабатываем. Чтобы вкладывать в инновационные разработки, нам необходимо предварительно узнать, с чем мы работаем.

Марк Цукерберг

В будущем амбиции Facebook относительно развития искусственного интеллекта простираются намного дальше анализа пользовательского контента. Так, Марк Цукерберг считает, что на определённом этапе развития искусственного интеллекта разработчикам компании удастся научить машину удалённо диагностировать у людей различные заболевания, заблаговременно информируя их об этом. Также, в начале этого года основатель Facebook объявил, что планирует на основе имеющихся достижений создать своего личного персонального ассистента.

 «Моя главная цель на 2016 год – разработать достаточно простой искусственный интеллект, который будет управлять моим домашним хозяйством и помогать мне по работе. Примерно, как Джарвис из «Железного человека», - написал на своей странице в Facebook Марк Цукерберг.