Facebook desarrolla sistema de inteligencia artificial con 1000 millones de fotos de Instagram
SEER es capaz de reconocer visualmente un objeto sin etiquetar con un 84 % de acierto
Facebook sigue experimentando con la inteligencia artificial para mejorar sus servicios en la red social y en otras de sus herramientas.
La empresa actualmente se encuentra desarrollando un sistema de visión inteligente denominado SEER y, para entrenarlo, está alimentando a la inteligencia artificial (IA) que consigue que un computador «vea» con mil millones de imágenes procedentes de Instagram, otra red social propiedad de Facebook.
El propósito de SEER es superar a otros sistemas de IA en el campo del reconocimiento de imágenes. Y aunque por los momentos esto no pasa de ser un proyecto de investigación, en Facebook están conscientes del potencial para distintos usos que tiene y que podía generar esta tecnología de reconocimiento inteligente de imágenes, un sector en el que empresas como Google o Microsoft ya llevan tiempo explorando en la búsqueda de los límites de la visión inteligente, o como Pinterest, que en 2014 adquirió la empresa de reconocimiento de imágenes VisualGraph.
Tomando en cuenta que Instagram es una plataforma que está repleta de todo tipo de imágenes, especialmente de diferentes tipos de objetos, la red social es el lugar idóneo para tomarlo como una ingente base de datos de una década de fotografías compartidas con el que entrenar a una inteligencia artificial especializada en reconocimiento de imágenes. Y es justo lo que Facebook ha hecho, que para algo es la dueña de esta otra red social con SEER, que luego de trabajar sobre mil millones de fotografías ha conseguido un 84 % de acierto al reconocer un objeto visualmente.
A diferencia de otros sistemas que han propuesto el método de etiquetar los objetos que se ven en las imágenes para que las inteligencias artificiales que los toman como ejemplo aprendan a reconocerlos, SEER analiza imágenes de manera aleatoria, sin etiquetar y sin una información previa que detalle de qué objeto se trata. El proceso se gestiona mediante una supervisión autónoma, que es precisamente lo que da nombre a esta visión inteligente por las palabras en inglés SElfsupERvised (autosupervisado).
Desde Facebook se insiste en que el futuro de la IA se basa en que el aprendizaje se pueda realizar directamente desde la información que se brinde (texto, imágenes, sonidos…) sin una intervención previa que llegue a clasificar o determinar las características o categorías de los objetos. El sistema SEER probaría que la supervisión autónoma puede representar un claro exponente de la respuesta que se podría encontrar para su uso en condiciones del «mundo real», en donde no siempre hay una información previa disponible para poder orientar a la IA. El resultado se deducirían en unos modelos de visión inteligente que sean más flexibles, precisos y adaptables.
En cuanto a los usos que se le puede dar, su amplitud es enorme. Podría abarcar desde audiodescripciones en tiempo real para aquellas personas con limitaciones visuales a reconocimiento de objetos en procesos de fabriación, detección de fallos de fabricación, categorización de productos en las tiendas online, procesos de supervisión de seguridad o filtrado de imágenes que tengan la capacidad de discriminar contenidos potencialmente dañinos o inadecuados para publicaciones online.
En cuanto al uso de esa elevada cantidad de imágenes que han servido para el entrenamiento de SEER (mil millones de imágenes), desde Instagram han recordado que en los términos de uso se informa acerca de la posibilidad de que los contenidos publicados en esta red social se puedan utilizar para procesos de investigación e innovación como este.
Con información de Trece Bits
