Facebook通過研究35億張Instagram照片，提高了其計算機識別照片中物體的能力。
當地時間星期三，Facebook在F8開發者大會上公布了其最新的人工智能項目。
Facebook首席技術官麥克•斯科羅普夫(Mike Schroepfer)向開發者解釋了提高計算機識別照片中物體精度的挑戰，最大的挑戰之一，是沒有足夠標注正確的照片對計算機進行訓練。
例如，在計算機能理解照片中的蘋果是蘋果前，它需要利用之前的蘋果照片進行訓練，這些照片需要人們標注出水果名稱。
鑒于Facebook擁有Instagram照片共享服務，它希望利用Instagram從用戶上傳照片中獲得的所有數據是合乎邏輯的。Facebook可以利用Instagram的照片提高其人工智能算法的圖像識別能力。
斯科羅普夫表示，Facebook獲得了35億張Instagram照片，其中帶有用戶的標注信息。
在F8大會前夕接受《財富》采訪時，Facebook應用計算機視覺部門負責人馬諾哈爾•帕魯里(Manohar Paluri)表示，對計算機進行訓練的挑戰之一，是許多Instagram照片“標注不準確”，意味著用戶可能把一張狗的照片標注為哈士奇，而實際上啥士奇是一種不同的動物。
帕魯里表示，一旦計算機分析了數十億張照片，Facebook可以利用被稱作WordNet的英語語言數據庫對結果進行交叉檢查。
Facebook研究人員在與該項目有關的一篇研究論文中表示，利用WordNet，該公司可以把標簽進行分組，提高識別精度。例如，帶有“棕熊”標簽的Instagram照片，可以與標簽為“歐洲棕熊”(Ursus arctos arctos)的照片相關聯。
帕魯里表示，經過訓練后，Facebook的計算機可以區分照片中不同種類的鳥和不同的天氣。Facebook的系統還可以區分不同做法的dosas(一種薄餅)。
對該人工智能項目進行訓練歷時22天，使用了330塊顯卡。
帕魯里稱，圖像識別能力得到提高后，Facebook可以為有視覺障礙的用戶創建照片更準確的音頻描述。
斯科羅普夫表示，新的人工智能圖像識別改進已經整合到多種Facebook產品中。
帕魯里稱，“老實說，這才只是開始，我們將繼續受益于這些數據。”
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