Текст книги "Искусственный интеллект на практике"

3. Amazon. Глубокое обучение повышает показатели бизнеса

Основателю книжного интернет-магазина Amazon Джеффу Безосу было все равно, чем торговать: он хотел подняться на буме онлайн-продаж, который предвидел. Сегодня Amazon – международная торговая площадка и ведущий мировой провайдер облачных вычислений. Компания занимает третье место по выручке и рыночной капитализации. Помимо онлайн-магазина и предоставления облачных услуг компания владеет издательским подразделением, кино– и телевизионной студией и производит бытовые товары: электронные книги Kindle, планшетные компьютеры и медиаплееры Fire и умные колонки Amazon Echo.

С начала 1990-х Amazon использовала прогностическую аналитику. И внедряла ее везде – от знаменитого рекомендательного сервиса до оптимизации маршрута роботов в центрах исполнения заказов. В начале последнего десятилетия растущий потенциал машинного обучения заставил интернет-гиганта пересмотреть все аспекты деятельности. Безосу мало было обойти Walmart и Target на рынке продаж – он претендовал на уровень Google, Facebook и Apple и первое место в технологической сфере. Значит, надо было внедрять глубокое обучение в ключевые сервисы и расширять деятельность. Так появились умные колонки Echo с виртуальным помощником Alexa и бескассовые супермаркеты.

Среди дальнейших планов – доставка заказов автоматизированными дронами и «опережающая доставка» (до заказа) товаров, которые могут понравиться клиенту.

Как Amazon использует ИИ

Amazon первой внедрила рекомендательный сервис, то есть предложение товаров на основе предыдущих покупок. Это с самого начала было основой бизнес-стратегии компании. За годы аналитические инструменты усовершенствовались, но до сих пор делят пользователей на категории по собранным о них данным, моделируют поведение и предлагают товары, популярные у покупателей из той же категории.

В начале 2014 года компания запустила крупную модернизацию существующей рекомендательной системы: начала внедрять алгоритмы глубокого обучения в прогностические инструменты[31]31
  Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/


[Закрыть]. Сейчас глубокое обучение встроено в большинство функций сайта, разработанных для персонификации покупательского опыта: «эти товары часто покупают вместе», «купившие этот товар также приобрели…» и т. д.

Глубинные слои нейронных сетей учатся так же, как человеческий мозг, – на данных, которые через них проходят. Алгоритмы постоянно совершенствуются в поиске паттернов и связанных данных – в случае Amazon это данные о транзакциях и покупательском поведении. На этих алгоритмах работают рекомендательный сервис Amazon, поиск Google, лента Facebook и подбор фильмов Netflix. Как и соперники в борьбе за первое место, Amazon делает ставки на глубокое обучение – двигатель революции ИИ.

Amazon использует ИИ в центрах исполнения заказов – на складах, где люди и роботы ежедневно собирают и упаковывают миллионы посылок. С виду складские роботы ничем не примечательны – это приземистые передвижные платформы[32]32
  Robots, Drive Unit: https://robots.ieee.org/robots/kiva/?utm_source=spectrum


[Закрыть]. Но благодаря алгоритмам глубокого обучения они шустро снуют по складским лабиринтам, находят на полках нужный товар и привозят сотруднику, который комплектует заказ. Робот способен действовать в условиях, неудобных для человека, поэтому Amazon расширяет складские площади и ускоряет выполнение заказов, а значит, растет и доход. В настоящее время в центрах исполнения заказов Amazon по всему миру используются сотни тысяч роботов[33]33
  IEEE Spectrum, Brad Porter, VP of Robotics at Amazon, on Warehouse Automation, Machine Learning, and His First Robot: https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/interview-brad-portervp-of-robotics-at-amazon


[Закрыть].

Amazon Alexa

Уже не верится, что персональный домашний ИИ-ассистент в 2015 году казался чудом. К 2018 году он был в 16 % семей в США. Технология совершенствуется, реклама не отстает – и «электронного помощника» покупают все чаще[34]34
  Tech Crunch, 39 million Americans now own a smart speaker, report claims: https://techcrunch.com/2018/01/12/39-million-americans-now-own-a-smart-speaker-report-claims/


[Закрыть].

Шагом вперед стало понимание, что реализацию домашних ИИ-устройств ограничивает не технология – она была уже достаточно развитой для выполнения такого рода задач. Проблема состояла в интерфейсе: смартфон – удобная вещь, но не так просто устроенная, как выключатель, чайник, радио или поваренная книга.

C Echo появилось голосовое управление умными устройствами: не отрываясь от уборки, можно найти нужную информацию или включить музыку.

Ассистент интерпретирует голосовые команды с высокой точностью. Этим он обязан алгоритмам глубокого обучения[35]35
  Quora, How does Amazon use Deep Learning?: https://www.quora.com/How-does-Amazon-use-Deep-Learning


[Закрыть]. Нейронные сети реагируют на заданное пользователем «пробуждающее слово» – сигнал слушать и анализировать команду. С опытом ассистент все лучше понимает нюансы разговорной речи. Глубокие нейронные сети учатся говорить, как мы, обрабатывая голосовые данные.

Интеллектуальный «маховик» Amazon

Модель распространения ИИ во все сферы деятельности в Amazon назвали «маховиком»[36]36
  Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/


[Закрыть]. Вообще, это механическое устройство, которое накапливает поступающую от генератора кинетическую энергию и регулирует степень ее высвобождения. А в случае Amazon избыточная «энергия», сгенерированная успешным внедрением ИИ в одну сферу деятельности, идет на исследования и инвестиции в другую.

Таким образом создается благоприятная среда обмена данными и технологиями между отделами и подразделениями. Лучшие практические наработки передаются из рук в руки. К примеру, повышение точности рекомендательного сервиса с помощью глубокого обучения пригодилось в распознавании речи Echo.

Другие подразделения тоже обнаружили, в чем плюсы повсеместного распространения устройств с Alexa – в частности, пользовательских приложений под названием «навыки». Так были добавлены навыки, предоставляющие пользователям голосовой доступ к Amazon Prime Video, Amazon Music Unlimited и другим сервисам. Благодаря глубокому обучению Alexa из слов пользователя делает вывод, какие из 40 тыс. навыков он счел полезными[37]37
  Amazon, The Scalable Neural Architecture behind Alexa’s Ability to Select Skills: https://developer.amazon.com/blogs/alexa/post/4e6db03f-6048-4b62-ba4b-6544da9ac440/the-scalable-neural-architecturebehind-alexa-s-ability-to-arbitrate-skills


[Закрыть].

Успешные проекты с глубоким обучением полностью себя окупают. Они не только выполняют свои задачи, но и генерируют данные, на которых будут учиться алгоритмы для решения других проблем.

Веб-сервисы Amazon

Amazon, как и ее конкуренты Google и Alibaba, продает бизнес-клиентам облачные сервисы под брендом Amazon Web Services (AWS). А недавно добавила к списку услуг машинное обучение: теперь компании берут ИИ «напрокат» – это дешевле, чем строить свою инфраструктуру.

ИИ осваивается во всех секторах бизнеса, и ключевой частью стратегии Amazon стала помощь маленьким компаниям, чтобы те тоже стали конкурентоспособными. Все по поговорке: во время золотой лихорадки больше всех заработали продавцы лопат!

AWS предоставляет доступ к базовым технологиям машинного обучения, таким как обработка естественного языка, компьютерное зрение, и инструментам для извлечения полезной информации из неструктурированных голосовых и видеоданных[38]38
  Amazon, Machine Learning on AWS: https://aws.amazon.com/machine-learning/


[Закрыть].

Amazon Prime Air

В самый амбициозный проект Amazon входит парк летающих курьеров-дронов, которые должны приносить товары прямо к порогу. В 2013 году анонсировалось, что они будут доставлять посылку в течение 30 минут после заказа[39]39
  CBS, Amazon unveils futuristic plan: delivery by drone: https://www.cbsnews.com/news/amazon-unveils-futuristic-plan-delivery-by-drone/


[Закрыть].

Amazon уже проводила такие пробные доставки из центра исполнения заказов в английском Кембридже. Система контроля дронов основана на машинном обучении[40]40
  Amazon, Machine Learning on AWS: https://aws.amazon.com/machine-learning/


[Закрыть]. Проект в работе уже несколько лет, но до реализации далек, к тому же есть законодательные барьеры. Технологию дронов Amazon не оглашает, но, скорее всего, для навигации и поиска безопасного приземления используется компьютерное зрение.

Самое главное

• Amazon первой среди интернет-компаний начала использовать прогностическую аналитику. От ИИ ожидаются более точные прогнозы по сравнению с прочими технологиями – понятно, что в Amazon переключились на него.

• Корпоративная стратегия Amazon под названием «маховик» создает благоприятные условия, чтобы проектные команды ИИ и все подразделения обменивались усилиями и данными.

• Эффект глубокого обучения алгоритмов рекомендательного сервиса вдохновил применить эту технологию к голосовому помощнику Alexa и курьерской доставке дронами Amazon Prime Air.

• Amazon помогает другим компаниям воспользоваться плюсами ИИ: предоставляет облачные сервисы машинного и глубокого обучения на платформе AWS.

4. Apple. Как интегрировать ИИ в продукты и защитить конфиденциальность пользователей

Крупнейшая по уровню дохода IT-компания Apple базируется в Калифорнии и разрабатывает, производит и продает культовые продукты с умными технологиями: iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, Apple TV и сопутствующие продукты и услуги. В 2018 году Apple стала первой открытой акционерной компанией стоимостью 1 трлн долларов[41]41
  https://www.theguardian.com/technology/2018/aug/02/apple-becomesworlds-first-trillion-dollar-company


[Закрыть].

В ИИ-стратегии Apple отдает приоритет мобильным устройствам и в последние годы позиционирует себя как пионера встроенных ИИ-технологий с высоким уровнем безопасности и уникальным пользовательским опытом.

Как Apple использует ИИ

В Apple считают, что будущее за мощными портативными устройствами с функцией машинного обучения на данных, получаемых через собственные датчики. Это расходится с концепцией будущего других компаний, в которой преобладают облачные вычисления и относительно маломощные терминалы.

Алгоритмы машинного обучения будут работать непосредственно на устройстве, в мощном центральном процессоре или встроенных в телефон, часы или колонки графических процессорах. Для примера рассмотрим «нейронный двигатель» в последней модели iPhone X[42]42
  Wired, Apple’s Neural Engine Infuses the IPhone with AI Smarts: https://www.wired.com/story/apples-neural-engine-infuses-the-iphonewith-ai-smarts/


[Закрыть]. Это специальная заказная микросхема для нейронных расчетов в глубоком обучении. Она ускоряет выполнение таких функций, как разблокировка по лицу, улучшение снимков (плюс забавные эффекты), дополненная реальность и время работы батареи[43]43
  CNBC: https://www.cnbc.com/2018/09/12/apple-upgrades-neuralengine-in-iphone-xsa12-bionic-chip.html


[Закрыть].

Машинное обучение на устройстве происходит быстрее, поскольку не приходится ждать, когда из облака вернутся обработанные данные. Это хорошо, но, с другой стороны, ИИ учится на данных, полученных только от одного устройства. А ведь в облако поступает колоссальное количество данных из многих источников.

Apple фокусируется на конфиденциальности пользователей и именно поэтому выбирает обучение на устройстве. Личные данные не покидают смартфон, и компания рассчитывает, что пользователи сочтут это преимуществом.

Собственная ИИ-экосфера Apple строится на основе Core ML (фреймворка для работы с технологиями машинного обучения). Он позволяет встраивать в продукты алгоритмы машинного обучения: глубокое обучение, компьютерное зрение и естественный язык. На нем работают голосовой помощник Apple по имени Siri, камеры iPhone и клавиатура QuickType[44]44
  Apple, Get Ready for Core ML 2: https://developer.apple.com/machinelearning/


[Закрыть].

«Умные» приложения

Значительную часть успеха iPhone обеспечил магазин App Store. До его запуска в 2008 году пользователи могли загружать приложения на свои смартфоны, но настройка и выбор функций выполнялись интуитивно.

Пользователи год за годом выбирают Apple, и разработчики начали внедрять ИИ в сторонние приложения. Компания намерена поддерживать максимальную функциональность, недоступную на других мобильных платформах. Для этого используются такие инструменты, как Create ML. Так машинное обучение встраивается в приложения для пользовательских устройств.

Отличный пример – приложение Homecourt для усовершенствования игры баскетболистов-любителей. Достаточно направить камеру на поле, и машинное обучение найдет игроков, проанализирует их позицию, передачи и броски. Все это осуществляется посредством компьютерного зрения на самом устройстве[45]45
  Wired, Apple’s Plan to Bring Artificial Intelligence to Your Home: https://www.wired.com/story/apples-plans-to-bring-artificial-intelligence-toyour-phone/


[Закрыть]. Приложение Polyword выдает название любого объекта, на который направлена камера, на 30 языках, используя компьютерное зрение и машинное обучение[46]46
  Github, Polyword: https://github.com/Binb1/Polyword


[Закрыть]. Другие функции приложения критически оценивают фотографии и дают рекомендации, как их улучшить, в режиме реального времени. Кроме того, можно управлять уведомлениями, чтобы не пропустить важную информацию.

Обработка естественного языка

После запуска Siri стала самым популярным голосовым помощником на основе ИИ и обработки естественного языка (ОЕЯ). Хотя ее критикуют за недостаток инноваций по сравнению с конкурентами[47]47
  Wall Street Journal, “I’m Not Sure I Understand” – How Apple’s Siri Lost Her Mojo: https://www.wsj.com/articles/apples-siri-once-an-originalnow-struggles-to-be-heard-above-the-crowd-1496849095


[Закрыть], в недавних обновлениях для мгновенного перевода используются 40 языков.

ОЕЯ Siri отправляет данные в облако. Конфиденциальность не страдает: из данных голосовых команд вычленяется вся идентификационная информация, прежде чем они покинут устройство в зашифрованной форме.

Недавно Apple проводила исследование ОЕЯ, чтобы уточнить результаты поиска Siri компаний и достопримечательностей в районе проживания пользователей[48]48
  Apple, Finding Local Destinations with Siri’s Regionally Specific Language Models for Speech Recognition: https://machinelearning.apple.com/2018/08/09/regionally-specific-language-models.html


[Закрыть]. Исследователи добавили определение местонахождения в обучающие данные и предоставили Siri доступ к локализованным массивам данных с названиями мест и мелких компаний. Теоретически Siri будет использовать эти данные для интерпретации разговорной речи, чтобы лучше понимать, что пользователь имеет в виду. К примеру, Alexa догадается, что “I’m going to Kilkenny” («Я еду в Килкенни») означает, что некто собрался в ирландский городок, а не планирует «убить Кенни» (“I’m going to kill Kenny”).

Самое главное

• На ИИ основана стратегия Apple. Компания планирует встраивать его в устройства и вспомогательные службы.

• Apple ставит конфиденциальность пользователей выше плюсов обучения алгоритмов на больших объемах данных и не собирает информацию в облаке.

• Apple продвигает использование платформы машинного обучения Create ML для разработки приложений, подходящих только для ее устройств, чем создает эксклюзивность внутри собственной экосферы.

5. Baidu. Машинное обучение поисковиков и беспилотных автомобилей

Китайская технологическая компания Baidu занимается интернет-услугами и продуктами. Ей принадлежит самый популярный поисковик в Китае, который поставляет огромный объем данных, генерируемый миллиардами запросов. Помимо этого Baidu выпускает приложения, владеет рекламной платформой и разрабатывает беспилотные автомобили с одобрения и при поддержке китайского правительства. Project Apollo – одна из самых продвинутых программ автономного вождения в мире. В 2018 году Baidu стала первой китайской компанией, присоединившейся к альянсу Facebook, Amazon, Google, Microsoft и IBM, выступающему за этичное применение ИИ[49]49
  CNN, Silicon Valley is working with China to ease fears about AI: https://amp.cnn.com/cnn/2018/10/17/tech/baidu-artificial-intelligence-china/index.html


[Закрыть].

Как Baidu использует ИИ

Кроме обычного поиска Baidu предлагает поиск по картинкам, картам, видео и новостям и онлайн-переводы. Точность результатов во всех функциях обеспечивает ИИ.

Большое преимущество Китая в том, что там более 800 млн пользователей интернета – это в два раза больше всего населения США[50]50
  Forbes, China Now Boasts More Than 800 Million Internet Users And 98 % Of Them Are Mobile: https://www.forbes.com/sites/niallmccarthy/2018/08/23/china-now-boasts-more-than-800-millioninternet-users-and-98-of-them-are-mobile-infographic/#21c9e8807092


[Закрыть], а значит, пул данных у алгоритмов огромный.

ИИ-проекты компании называются Baidu Brain. Нынешняя, третья, версия платформы предлагает доступ к 110 ИИ-технологиям, в том числе к обработке естественного языка, распознаванию лиц и изображений и автоматизированной маркировке видеоданных. В комплект входит инструмент Easy DL для разработки систем глубокого обучения без кодирования.

На июльской конференции Baidu 2018 года в Пекине не умеющий программировать врач создал на платформе инструмент глубокого обучения, способный различать 40 видов паразитических червей. В настоящее время технология проходит клинические испытания[51]51
  Tech Republic, Baidu no-code EasyDL tool could democratize AI for small businesses, bridge talent gap: https://www.techrepublic.com/article/baidu-no-code-easydl-tool-could-democratize-ai-for-small-businesses-bridge-talent-gap/#ftag=RSS56d97e7


[Закрыть].

Беспилотные автомобили

Baidu обошла китайских конкурентов в борьбе за звание чемпиона по разработке полностью самоуправляемых автомобилей. Компания планировала вывести беспилотный транспорт на улицы Пекина к 2019 году[52]52
  Reuters, https://www.reuters.com/article/autos-selfdriving-baidu/chinas-baidu-gets-green-light-for-self-driving-vehicle-tests-in-beijingidUSL3N1R51A5


[Закрыть] и начать массовое производство к 2021 году[53]53
  Tech Crunch, Baidu plans to mass produce Level 4 self-driving cars with BAIC by 2021: https://techcrunch.com/2017/10/13/baidu-plansto-mass-produce-level-4-self-driving-cars-with-baic-by-2021/


[Закрыть]. Для этого Baidu запустила Project Apollo и сотрудничает с известными автопроизводителями, в том числе Ford и Hyundai[54]54
  Ford, Ford and Baidu Announce Joint Autonomous Vehicle Testing: https://media.ford.com/content/fordmedia/fna/us/en/news/2018/10/31/ford-and-baidu-announce-joint-autonomous-vehicle-testing.html


[Закрыть].

Беспилотное управление основано на ИИ. Датчики отправляют данные алгоритмам машинного обучения в облаке и непосредственно в автомобиле, который «видит» происходящее на дороге и прогнозирует возможные аварийные ситуации. В машинах Baidu используются данные 3D-маппинга высокого разрешения, полученные от спутников и оборудованных камерами автомобилей, создавших подробные карты китайской дорожной системы[55]55
  Bloomberg, Wanted in China: Detailed Maps for 30 Million Self-Driving Cars: https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-08-22/wantedin-china-detailed-maps-for-30-million-self-driving-cars


[Закрыть].

В первых тестах, запланированных на начало 2020 года, примут участие автомобили Ford, оборудованные виртуальной системой вождения Baidu Virtial Driving System. Ей присвоен 4-й уровень по шкале Общества инженеров автомобилестроения (Society of Auto Engineers, SAE). SAE определяет пять уровней автономности: от 0 (неавтоматизированное управление транспортным средством) до 5 (полностью автоматизированное управление транспортным средством). Автомобиль 4-го уровня самостоятельно проедет везде, где его проведет человек. А вот 5-й уровень, на который Baidu стремится выйти в следующем году, требует от автомобиля выполнения всех функций водителя – без контроля человека[56]56
  SAE, Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-RoadMotor Vehicles: https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/


[Закрыть].

Систему с открытым кодом Virtual Driving System устанавливают не только на легковые, но и на грузовые автомобили, и они могут передвигаться без участия водителя по геозонированным участкам шоссе.

ИИ в мобильном телефоне

Чтобы создать открытую ИИ-платформу мобильных разработок, Baidu объединилась с Huawei. Компании планируют предоставить пользователям «ИИ, который знает о них все»: с беспрецедентным удобством управления и привычными в мобильных телефонах функциями и услугами[57]57
  Huawei, Huawei and Baidu Sign Strategic Agreement to Lead the New Era of Mobile AI: https://www.huawei.com/en/press-events/news/2017/12/huawei-baidu-strategic-agreement-mobileai


[Закрыть].

Машинное обучение будет осуществляться на нейроморфном процессоре телефонов Huawei с использованием технологий распознавания речи и изображений. Также планируется разработать приложения дополненной реальности. Такой ход сразу делает компанию конкурентом Apple и Samsung, которые занимаются аналогичными технологиями.

Перевод в реальном времени

Baidu выпустила мобильное устройство на основе глубокого обучения для перевода между английским, китайским мандаринским и японским языками[58]58
  Digital Trends: https://www.digitaltrends.com/cool-tech/baidu-machine-translator/


[Закрыть]. Оно помогает туристам ориентироваться в незнакомом городе, заказывать еду в ресторане и ездить на общественном транспорте. Алгоритмы обработки естественного языка основаны на глубоком обучении, а перевод делается в облаке[59]59
  MIT Technology Review, Baidu Shows Off Its Instant Pocket Translator: https://www.technologyreview.com/s/610623/baidu-shows-off-itsinstant-pocket-translator/


[Закрыть].

Самое главное

• Огромная численность населения Китая, где интернетом пользуется половина граждан, дает Baidu колоссальный объем данных, связанных с профилями пользователей и их поведением. Его используют для оптимизации сервисов и продают рекламодателям, чтобы те делали предложения именно своей целевой аудитории.

• Baidu предлагает ИИ-услуги для бизнеса: компании могут разрабатывать и реализовывать собственные программы на ИИ при содействии Baidu Brain.

• Baidu немного отстала в сфере мобильных телефонов и наверстывает упущенное стратегическим партнерством с Huawei – крупнейшим производителем смартфонов в Китае.

• У Baidu лучшая в Китае, а может и во всем мире, программа беспилотных автомобилей. Транспортные средства 4-го уровня автономности оснащены технологией Apollo и вскоре появятся на китайских дорогах.

6. Facebook. ИИ в развитии социальных сетей

Международная компания Facebook размещается в США. Почти 2,2 млрд пользователей[60]60
  Statistica, Number of monthly active Facebook users worldwide as of 2nd quarter 2018 (in millions): https://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/


[Закрыть] общаются с друзьями и родственниками, заводят новые знакомства, находят коммерческие компании и, конечно же, делятся фотографиями своих домашних любимцев.

С каждым посещением Facebook генерируются данные: что мы делаем, где находимся и с кем. До появления этой соцсети не было другого ресурса, где выкладывались бы 136 тыс. изображений, 510 тыс. комментариев и 293 тыс. обновлений статуса в минуту[61]61
  Zephoria, Top 15 Valuable Facebook Statistics: https://zephoria.com/top-15-valuable-facebook-statistics/


[Закрыть].

Все эти данные используются для обучения ИИ, а компания запустила несколько инструментов и проектов машинного обучения для своих пользователей.

Как Facebook использует искусственный интеллект?

Движок ИИ FBLearner Flow отображает в ленте пользователей самую интересную и полезную с его точки зрения информацию – и рекламу[62]62
  Facebook, Introducing FBLearner Flow: Facebook’s AI backbone: https://code.fb.com/core-data/introducing-fblearner-flow-facebook-sai-backbone/


[Закрыть]. С помощью машинного обучения он анализирует и сегментирует миллиарды пользователей по их данным: месту проживания и работы, списку друзей, посещенным местам, поисковым запросам и сигналам («шерам» и «лайкам»).

Мониторинг контента

Движок не только наполняет новостную ленту. Алгоритмы машинного обучения фильтруют запрещенный контент – насилие и порнографию. Компания борется с распространителями заведомо ложной информации – по политическим мотивам или для вымогания денег. Алгоритмы машинного обучения работают в комплексе с ручными и автоматическими сервисами проверки фактов[63]63
  Facebook, Increasing Our Efforts to Fight False News: https://newsroom.fb.com/news/2018/06/increasing-our-efforts-to-fight-false-news/


[Закрыть]. Если машина или человек сочли пост подозрительным, его распространение по Facebook можно отследить и принять меры по снижению вреда для пользователей: удалить или пометить как «вероятную дезинформацию».

Распознавание лиц

В технологии распознавания лиц Facebook далеко обошла всех конкурентов. И это неудивительно, учитывая, сколько на ее серверах портретных снимков.

Как только вы загружаете в Facebook фотографию, технология Deep Face предлагает отметить, кто на ней изображен. Нейронные сети анализируют 68 единиц данных лица, измеряют его черты, определяют цвет и пропорции.

Deep Face обработала более 4 млн портретов, чтобы научиться распознавать отдельные черты и понять, чем одно лицо отличается от другого. Если новое изображение точно или приблизительно совпадает с уже записанным уникальным паттерном, машина делает вывод, что это один и тот же человек.

Помимо возможности отметить друзей на фотографии, технология помогает пользователям отслеживать появление своих снимков. Также Facebook пишет тифлокомментарии к изображениям для слабовидящих[64]64
  Facebook, Managing Your Identity on Facebook with Face Recognition Technology: https://newsroom.fb.com/news/2017/12/managingyour-identity-on-facebook-with-face-recognition-technology/


[Закрыть].

Руководство компании уверяет, что точность алгоритмов распознавания лиц составляет 97,35 % в открытых контрольных наборах данных – это очень близко к человеческим способностям[65]65
  Facebook, DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification: https://research.fb.com/publications/deepfaceclosing-the-gap-to-human-level-performance-in-face-verification/


[Закрыть].

Понимание прочитанного

ИИ Facebook проводит контекстный анализ полумиллиона текстовых комментариев в минуту. По результатам он предлагает информацию или услуги, которые могут заинтересовать авторов комментариев. Вот пример: алгоритмы машинного обучения «подслушивают» разговор друзей про предстоящую поездку и выдают ссылки на местные сервисы такси[66]66
  Facebook, Introducing DeepText: Facebook’s text understanding engine: https://code.fb.com/core-data/introducing-deeptext-facebooks-text-understanding-engine/


[Закрыть].

Сейчас тестируется очередная новинка: если пользователь публикует пост, скажем, о продаже велосипеда, ИИ автоматически определяет адекватную цену по описанию в посте и предлагает ссылки на страницы, где можно найти покупателей.

Это система Deep Text, которая основана на нейронных сетях глубокого обучения. Она анализирует текст и воспринимает слова не по отдельности, а в контексте. Это форма обучения с привлечением учителя: система не полагается на правила (словарь или учебник грамматики), а тренируется использовать слова, «слушая» их – как человек.

Профилактика суицида

ИИ Facebook отслеживает динамику посещения сайта и ищет у пользователя симптомы депрессии или склонности к суициду[67]67
  BBC, Facebook artificial intelligence spots suicidal users: https://www.bbc.co.uk/news/technology-39126027


[Закрыть]. Алгоритмы выискивают в постах пользователя паттерны, которые совпадают с другими постами, уже помеченными как содержащие признаки суицидального поведения. Например, человек открыто пишет, что ему плохо и он несчастлив, или его друзья в комментариях беспокоятся за него или предлагают помощь.

После сигнала тревоги тексты рассматривает человек и решает, надо ли вмешаться. Пользователя в этом случае информируют, куда обратиться за помощью.

Соцсеть не вступает в непосредственный контакт с пользователями, а только оперативно снабжает их полезными сведениями. Но сейчас в компании задумались о том, чтобы в тревожной ситуации уведомлять друзей и близких человека, хотя это и нарушение конфиденциальности.

FBLearner Flow

Костяк ИИ Facebook – это платформа FBLearner Flow. Она позволяет компьютерным инженерам, которые не разбираются в машинном обучении, подключать ИИ к любой сфере деятельности компании[68]68
  Facebook, Introducing FBLearner Flow: Facebook’s AI backbone: https://code.fb.com/core-data/introducing-fblearner-flow-facebook-sai-backbone/


[Закрыть].

Сейчас платформу используют более 25 % инженерных команд Facebook, и она выдает 6 млн прогнозов в секунду для компании и ее клиентов. Платформу разработали, чтобы создавать алгоритмы, тестировать их и затем применять наиболее эффективные в разных проектах Facebook.

Исследования ИИ в Facebook

Специальное подразделение Facebook исследует и развивает машинное обучение. Специалисты изучают, как интегрировать в сервисы умную обучаемую технологию, как усовершенствовать обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие дисциплины ИИ – и как в будущем может выглядеть общение с учетом технологий дополненной и виртуальной реальности.

В этом году Facebook собирается расширить подразделение до 170 специалистов по данным и сделать его международным. Его офисы будут работать в Монреале, Питтсбурге, Париже, Лондоне и Тель-Авиве[69]69
  Washington Post, Facebook, boosting artificial-intelligence research, says it’s “not going fast enough”: https://www.washingtonpost.com/technology/2018/07/17/facebook-boosting-artificial-intelligence-research-says-its-not-going-fast-enough/?utm_term=.de4f2c7f1298


[Закрыть].

Самое главное

• Facebook извлекает больше данных, чем любая другая компания, из информации о жизни пользователей, которой те делятся друг с другом в соцсети.

• Эти сведения используются для создания функций, которые побуждают пользователей чаще заходить на сайт, больше писать о себе, а также для контекстной рекламы.

• С помощью фотографий и текстов Facebook обучает алгоритмы распознавать лица и стимулирует естественную обработку языка.

• Facebook настолько хорошо знает нас и нашу жизнь, что достаточно точно угадывает, что мы хотим купить и не думаем ли о самоубийстве.