SEER: El nuevo sistema de IA de Facebook entrenado con 1.000 millones de imágenes de Instagram

Por ahora SEER solo es un proyecto de investigación, sin embargo, los usos potenciales de su reconocimiento de imágenes y aprendizaje auto-supervisado son muy amplios.

Un gato, un coche, una calle transitada, la torre Eiffel o La Giralda: al leer estas palabras, el ser humano es capaz de recrear una imagen mental de ellas y, si ve una fotografía, sería capaz de diferenciar cada objeto visual. Esto requiere, entre otras cosas, millones de conexiones neuronales y aprendizaje previo para realizarse, algo que SEER, la inteligencia artificial de Facebook destinada a “ver” cualquier imagen, también quiere lograr.

Facebook ha creado un nuevo sistema de IA que espera ser mucho más eficiente para que las empresas puedan realizar una serie de tareas de visión digital, desde el reconocimiento facial hasta algunas funciones necesarias para el desarrollo de los carros autónomos, de acuerdo con una serie de publicaciones que la compañía ha dado a conocer en su blog, y de acuerdo con Facebook.

1.000 millones de imágenes en Instagram han nutrido a SEER

El sistema de IA SEER, ha entrenado con más de 1.000 millones de imágenes públicas de Instagram, y de acuerdo con la compañía, ha logrado superar a los modelos de inteligencia artificial existentes en una prueba de reconocimiento de objetos con una puntuación del 84,2%.

Instagram se ha convertido en una de las bases de datos de imágenes más grandes del mundo durante la última década, y Facebook ha sabido cómo utilizar este gran tesoro para alimentar a SEER y que aprenda que hay detrás de cada una de estas imágenes.

El aprendizaje auto-supervisado es el futuro de la Inteligencia Artificial

La gran diferencia entre SEER y otros sistemas de inteligencia artificial que aprenden a reconocer imágenes es que, mientras los demás sistemas están entrenados a leer un conjunto de datos con los que se etiquetan a las imágenes, SEER aprendió a identificar los objetos analizando imágenes aleatorias, sin etiquetar y sin curar, tal como lo harían los niños en base a la observación y construyendo un “modelo mental” de la relación entre los objetos. A esta técnica se le conoce como aprendizaje auto supervisado.

“El futuro de la IA está en la creación de sistemas que puedan aprender directamente de cualquier información que se les brinde, ya sea texto, imágenes u otro tipo de datos, sin depender de conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados y etiquetados para enseñarles cómo reconocer objetos en una foto, interpretar un bloque de texto o realizar cualquiera de las innumerables otras tareas que les pedimos”, afirmó Facebook en su publicación.

Aplicaciones a futuro

Por ahora SEER solo es un proyecto de investigación, sin embargo, los usos potenciales de su reconocimiento de imágenes son muy amplios: desde descripciones de imágenes mejoradas para personas con discapacidades visuales, una mejor categorización automática de artículos vendidos en Facebook Marketplace hasta un mejor sistema para mantener las imágenes dañinas lejos de la red social.

Además, el aprendizaje auto supervisado, implementado en este sistema de IA, también podría ayudar a mejorar los modelos de imágenes con metadatos limitados, tales como imágenes médicas, “y sin la intervención del etiquetado, los modelos se pueden crear e implementar más rápidamente, lo que permite respuestas rápidas y precisas a situaciones en rápida evolución”.

Para nutrir aún más a SEER, Facebook aseguró que abrirá parte de su software de código abierto para que otros investigadores puedan experimentar con él. “Si bien compartimos los detalles de nuestra investigación y creamos una biblioteca de código abierto que permitirá a otros investigadores utilizar el aprendizaje auto supervisado para entrenar modelos de imágenes sin curar, no compartiremos las imágenes ni el modo SEER”.

Fuente: marketing4ecommerce.net