1年後には、 "この日に"機能がどのように例示されていますか。 Facebookが変わりつつある

1年前の今日、Facebookはその「On This Day」機能をリリースしました。 逆 人工知能、機械学習、コンピュータビジョンがこの機能をどのように意味を持つものにしているか、そしてこれらの分野の研究開発が今後もFacebookのエクスペリエンスを向上させる方法について、FacebookのComputer Vision Research Lead Manohar Paluri氏に話を聞きました。

自分でこの日の機能を使用していなくても、ニュースフィードの周囲にこれらの投稿が表示されています。友人が過去に自分のFacebookから予定を再共有しているのを見たことがあります。 魔術師がうさぎを帽子から引き抜いてから3年が経過したとは思えません。 帽子からウサギを引き抜く魔術師の写真と対になっています。それに似た何か。そして今日、Facebookは自分の記憶を共有しています。 1年前のこの日に、FacebookはOn This Dayを立ち上げました。 （今、On This Dayには毎日6000万人以上の訪問者があり、1億5,500万人がその通知を購読しています。）

しかしFacebookにとって、この記憶はそれがマイルストーンであるよりも感傷的ではありません。 Facebookは常に新機能を公開しており、これらの機能は常に検証され調整されています。微調整を行うのは、Paluriや彼のチームのような人間です。それ以外の場合はA.I.sです。しかし、ほとんどの場合、それは共生的です。 Facebookはサイボーグのようなもので、このサイボーグにはサイボーグがあります。 raison d’être ：あなたのFacebookの経験を できるだけ楽しい.

コンピュータビジョン、コンテンツ理解、そしてA.I. Facebookのチームは、サイボーグのマザーボードとして見ることができます。そして比喩を続けるために、Paluriはそのマザーボードのための一種の中央処理装置です。 Paluriは10年以上にわたってコンピュータビジョンに取り組んできましたが、彼はSRIから始めてIBM Watsonの研究室に移動し、そこからGoogleに飛びました。そして今、彼はFacebookのMenlo Parkにいます。彼が参加したとき、彼の視覚認識におけるインターンシッププロジェクトは、Facebookの画像とビデオの理解技術の「バックボーン」として現れました。そして、その視覚認識エンジンは、Facebookの中心になりつつあります。

「Facebookの利用状況を時系列で見れば - そしてこれはMark Zuckerbergもしばしば引用する例です - あなたはより豊富でより豊富なメディアが共有されるのを見ます、そして人々はそれを使って接続します」とPaluriは言います。 「あなたはテキストから始めます、あなたは写真に行きます。写真からあなたはビデオに行き、そしてビデオから私たちは今VRに行きます。コミュニケーション媒体がますます豊富になるにつれて、ツールが追いつくこと、ツールがこのコンテンツが何であるかを理解することも重要です。そうでないと、ニュースフィードのランキングが上手くいかない、検索の検索が上手くいかない、盲人の写真の説明が上手くいかない、より良い人口密度図を作成することができます。」

zuckで投稿してください。

Paluri氏によると、人工知能、機械学習、およびコンピュータビジョンの比較的新しい中心性は、少し「戦略的な賭け」であるが、彼を興奮させる賭けだ。彼が働いていた他のどこにも、研究と工学の間のそのような緊密なフィードバックと反応のループはありません。 「それを集中化することで、私たちは最先端のものを処理し、最先端のものを推し進め、そして製品チームと他の会社がそれを利用することができます」と彼は言います。

現在、Paluriはコンピュータビジョンチームを管理しています。 「チームの高水準の目標は、マシンに人間のやり方を見せることです」とPaluri氏は説明します。 「そして、実際には超えてください。例えば、きめ細かい認識のように、人間ができることを超えて行きましょう。私達は私達の調査結果をトップカンファレンスで発表し、私達は技術的なブログを書き、そして私達が取り組んでいるものについて非常にオープンです。全体的に見て、私たちの主な目標はFacebookの他の製品グループにコンピュータビジョン技術を取り入れることです。」

そして、Paluriのチームの収穫を享受している最高の製品は、まさにOn This Dayです。

この日にある単純化された無実のベールの背後には複雑なA.I.があります。ニーモニック体験を微調整するコンピュータビジョンシステム。 Paluriは、この日も接線的にしか接していないため、ソーシャルネットワークの思い出を信頼するのが良いことになる理由を説明しています。

「郷愁は非常に前向きな現象です。たとえば、結婚式の写真を目にすることなくブラウズしているのではなく、ただニュースフィードに表示されているときなど、結婚式の写真を即座に見ることは非常に楽しい経験です。特にあなたが現在ブラウジングしているときに、過去から前向きな記憶が浮かび上がってきます。」

"郷愁は非常に肯定的な現象です。"

まだ苦いスペクトルの苦い側にもっと落ちる疑いもなく郷愁があります。 「最初に頭に浮かぶのは、次のとおりです」と、Paluri氏は言います。直感的な答えは「いいえ」です。それはあなたの現在の状態に依存し、その特定のメモリに依存するからです。内在するものはたくさんあります。それがA.I.です。テクノロジーが登場します。」

そしてそれには2つの方法があります。ここに入ってくる：一つ、パーソナライズ。 2、コンテンツの理解

後者に関しては、内容を理解しています。「これらの思い出は、テキストの思い出、人生の出来事、あなたがアップロードした写真、あなたがアップロードしたビデオです。それで、あなたは今、あなたは異なる様相のもので、このたくさんの内容を持っています、そしてそこにあるものを理解することは正しい記憶のセットを学びそして提供することができるために非常に重要です。」

さらに - そしてこの日だけではない - コンテンツの理解とこれらのA.I.システムは、毎日Facebookにある膨大な量の情報を通じて雑草を除去するのに役立ちます。 （考えてみてください。FacebookのニュースフィードがInstagramのニュースフィードに似ている場合は、 多分 全投稿の2％代わりに、あなたはおそらくあなたが好むコンテンツ、またはあなたが多くの時間を費やすことになるコンテンツに出会うでしょう。そしてそれはポルノのように、他のどのサイトよりも不快なコンテンツを排除するのを助けます。

「たとえそれが損失であったとしても、それは彼らに前向きな記憶をもたらします。」

そして前者に関して、Paluriは次のように詳しく述べています：「あなたにとって、前向きな思い出を見ることは良いことです、そして、あなたは何も悪いことを好きではありません。しかし、他の誰かにとって、彼らはこの日に猫をなくしたという事実を思い出させたいと思うかもしれません。そして、ある意味では、各Facebookユーザーは、自分のことを思い出すことを望んでいるかどうかを知っている、高度にパーソナライズされた、舞台裏のプロファイルを持っています。 「あなたが思い出と対話したり、共有したり、好きなように、あるいは却下しながら、あなたの好みと一緒に内容理解モジュールを使い、あなたに提供される将来の思い出をパーソナライズする機械学習モデルがあります。 」

しかし、心配する必要はありません。Facebookは、失礼や親戚の追い越しを失礼に思い出させないようにする必要があります。 “どんなにいいA.I.。つまり、機械学習技術でも、ユーザーに制御権を与えたいのです。1日の終わりには、私たちの目標は自分が好む思い出を新たにすることです。」ユーザーはオーバーライドスイッチを使用します。日付、否定的なことが起こった - 彼らは解散した、または何か - 私たちはそれらの記憶を浮上しないことに彼らに完全なコントロールを与えたいと思います。」

On This Dayの設定の中で、あなたは言うことができます 私の思い出をそんなことで見せてはいけません卑劣な人間だから または …過去3年から（これは惨めで、決して注目に値するものではなかった）。

将来を見据えて、Paluriは、なぜこれらのシステムを開発し続け、Facebookのマザーボードの品質を向上させることにワクワクしてきたのかを説明します。

あなたはすでにFacebookの中のビジョンと内容理解システムのための他のアプリケーションについて言及しました。まだこれらのシステムを採用している作品の中に、あなたを興奮させるものがありますか。

ビデオのこれらすべての機能は、確かに私を興奮させるものです。それは確かにすでに存在しています。 Facebookではビデオがかなり大きいので、これは継続的なことです。しかし、ある程度は、理解を深めたいと思います。現在のコンピュータビジョン技術は、人間のやり方で画像を記述するという点ではまだ存在しません。この写真にこれらのことがあること、これが猫に属するピクセルであることなどを教えてくれるかもしれませんが、それは限られています。それはまだ物事の間の関係を理解し​​ていません、そしてそれはまだ人間的な方法でそれを説明していません。

そこに画像を記述する仕事がいくつかあります - それは画像キャプションと呼ばれます。過去2年間に出てきた作品がたくさんあります。しかし、これらのシステムが生成するキャプションを見れば、それらは非常に一般的です。説明的ではありません。私たちが望んでいることの一つであり、それが私たちの側から未来にやってくることの一つは、それらをもっと豊かな方法で説明することです。画像とビデオの両方に。 2分のビデオがある場合は、1文の説明は不要です。あなたが欲しいのは、説明に時間的感覚を持った段落ですね。 「これが起こった、それからこれが起こった、そしてこれが起こった」、そうでしょ？それは良い理解です。

だから、あなたは私の仕事から私をノックアウトしようとしている、あなたが言っているのです。要するに。

いいえ、絶対に違います。あなたの仕事をもっと面白くしています。

Facebookがこの調査が行われるにはちょっと変わった場所だと思いますか、それとも完璧な場所ですか。

コンテンツの理解はFacebookのDNAにあるので、私はそれが完璧な場所だと思います。 Facebookの利用が急増しているのを見ると、News Feedは他の多くの競合他社と比較してFacebookが素晴らしいソーシャルネットワークになることを可能にした柱の1つです。それでも、ニュースフィードが主な流通チャネルです。

しかし、あなたがNews Feedに来たとき、あなたは特定の意図を持って来ませんでした。あなたは情報のためにそこにやって来ます。ですから、私たちがあなたに正しいことを見せ、意味のあることを見せることは、とても重要です。あなたが他のサービスに行くのなら、多分あなたは意図を持って行っているでしょう。その場合、サービスがする必要があるすべては答えを与えることです。ここで、私はあなたに質問をしているようです そして 私はあなたに答えを与えています。だから、あなたは本当に戻ってくるために誰かにとって本当に、本当に良い必要があります。

だからこそA.I.。そして、コンテンツの理解はFacebookの中核を成しており、そしてなぜこれがそれにとって最良の場所であるのか。メディアの量を考えると、Facebook上の画像やビデオに関するコンテンツの量、そしてますます多くのビデオとVRへの移行を考えると、それがA.I.を行うのに最適な場所です。研究、コンピュータビジョン、および機械学習。

それは奇妙な場所ではありません。 の 場所。