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Ciencia

Tus hashtags en Instagram nutren la inteligencia artificial de Facebook

Facebook realiza avances en el reconocimiento de imágenes con un método que podría ayudar a la inteligencia artificial a aprender de los desorganizados datos que provienen del mundo real.

Facebook's use of Instagram hashtags lets it train AI systems that are much better at identifying subjects in photos. Here, CTO Mike Shroepfer shows some examples at F8.

Facebook usa los hashtags de Instagram para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial. Mike Shroepfer, el director de tecnología de Facebook, muestra algunos ejemplos durante la conferencia F8.

Captura de pantalla por Stephen Shankland/CNET

Facebook se ha anotado una victoria de inteligencia artificial en el reconocimiento de imágenes. ¿Cómo lo hizo? Gracias a los hashtags de Instagram

Los sistemas de inteligencia artificial (AI) están entrenados con datos que son cuidadosamente etiquetados. Por ejemplo, esta foto tiene un gato, esta otra es una máquina a vapor. El resultado es un sistema de AI que aprende a identificar patrones aun cuando no hay nadie diciéndole que un gato tiene ojos redondos y orejas y que una máquina a vapor tiene una enorme chimenea. 

Es una tecnología impresionantemente útil. Y esta es la razón por la que se está propagando tan rápidamente en la industria de la tecnología, desde el reconocimiento de voz hasta los filtros de spam. Pero los sistemas de AI están limitados con base en qué tan bien están señalizados y etiquetados los datos originales utilizados para entrenar a los sistemas de AI. 

Los investigadores de Facebook han encontrado que los hashtags ambiguos y hasta desordenados en Instagram pueden mejorar los datos empleados para entrenar el sistema. El resultado es un mayor puntaje de precisión (85.4 por ciento) en la prueba de reconocimiento de imágenes conocida como ImageNet. Esta calificación superó el puntaje de 79.2 por ciento que Google alcanzó en 2018, de acuerdo con un informe de investigación elaborado por Facebook. 

Esto representa un importante desarrollo en el mundo de la inteligencia artificial, y representa un paso hacia sistemas más capaces de aprender de nuestro mundo real que de datos cuidadosamente preparados. La inteligencia artificial se ha anotado muchos logros, pero lo que se conoce como aprendizaje sin supervisión que no necesita de datos etiquetados para entrenar a los sistemas sigue siendo un gran desafío. 

Cómo entrena Facebook a su AI

Facebook dice que su forma de entrenar a su sistema de inteligencia artificial es "débilmente supervisada". La empresa ya es una de las titanes en el segmento de la inteligencia artificial junto a Google, Apple y Microsoft. Facebook hizo este anuncio el miércoles en el marco del segundo día de la conferencia para desarrolladores F8.

"Creemos que nuestro estudio ilustra el potencial de datos naturales o 'silvestres' comparado a la aproximación tradicional de diseñar manualmente los conjuntos de datos y etiquetarlos", dijeron los investigadores de Facebook en su ensayo. 

Pero cuando se les preguntó cuánto ha avanzado Facebook en el aprendizaje sin supervisión, los investigadores fueron cautelosos en su respuesta. 

Facebook piensa que los sistemas de AI que ven los hashtags de las fotos podrían describir la imagen mejor a las personas con discapacidad visual. 

Facebook

"El hecho de que nuestros modelos son capaces de aprender de la comunicación humana puede representar un paso hacia el aprendizaje sin supervisión, pero creemos que es un pequeño paso", dijo Manohar Paluri, del grupo de aprendizaje de máquinas de Facebook. 

Pero los pequeños pasos pueden ser importantes. Facebook mostró esta semana que está obteniendo resultados útiles en la traducción de lenguajes a partir de datos más crudos, dijo Paluri. 

Aprendiendo del mundo real 

Los hashtags son datos más crudos y desorganizados que las descripciones de fotos que son redactadas con detalle. Sin embargo, representan una gran ventaja cuando se les compara con datos de imagen que no poseen ninguna clase de descripción. Aun así, son muy útiles, según Facebook, y no sólo para reconocer imágenes. Los datos de hashtags podrían ser útiles para decidir qué foto mostrar en tu feed de Facebook o para ayudar a describir mejor las fotos para personas con discapacidad visual, dijo la empresa. 

Una de las grandes dificultades en el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial es su intensidad computacional. Facebook repartió el trabajo entre 336 chips de gráficos. Los investigadores probaron varias combinaciones de datos; y la mayor de estas combinaciones tenía 3,500 millones de imágenes y 17,000 hashtags.

Hoy, Facebook ya usa el reconocimiento de imágenes para determinar la identidad de la persona retratada en la foto y para etiquetar de manera automática fotos con contenido pornográfico, desnudez y violencia que quebrantan las reglas de Facebook.