Facebook uczy się myśleć po ludzku. Jak bardzo zmieni to nasze życie?


Czy Facebook wkrótce będzie rozumiał, co piszemy? Algorytmy, które odzwierciedlają myślenie abstrakcyjne, mowę potoczną, przenośnię i dowcipy to przyszłość – i konieczność – gigantów Internetu.
Nie tylko „zdjęcia moich znajomych”, ale też „foty moich ziomali” – prace nad wyszukiwarką Graph Search, która pozwala na przeszukiwanie całych zasobów Facebooka, włącznie z archiwalnymi wpisami, miejscami logowania czy podpisami pod zdjęciami, są dla załogi społecznościowego giganta niemałym wyzwaniem.
Przeciętny użytkownik portalu nie posługuje się przezroczystą, literacką mową, tylko używa potocznych zwrotów, slangu i skrótów. Zespół Facebooka spędził niemało czasu nad tym, aby te zwroty były wyszukiwalne dla Graph Search. Innymi słowy, narzędzie musiało podnieść swoją inteligencję i zacząć „rozumieć”, że jedno zjawisko można nazwać na wiele sposobów, a do tego można wyrażać się niedosłownie.
Nie takie głupie maszyny
Jeszcze do niedawna istniało przekonanie, że sztuczna inteligencja jest „mądra, ale mało bystra”, co nauka zna pod nazwą paradoksu Moraveca. „Główną lekcją, wyniesioną z trzydziestu pięciu lat badań nad SI jest to, że trudne problemy są łatwe, a łatwe problemy są trudne”, podsumował problem Steven Pinker. Chodzi o to, że robot lub komputer może bez problemu ograć człowieka w szachy (jak zrobił to Deep Blue), ale nie zrozumie puenty dowcipu. To dlatego chatboty tak często nie rozumieją, o co nam chodzi, i udzielają przypadkowych odpowiedzi – myślą i działają w sposób zero-jedynkowy, pozbawiony niuansów charakterystycznych dla ludzkiej komunikacji.
Zobacz również: Studio PlayStation 5 highlight: PrzeGryw – premiera konsoli PS5
Oleg Rogynskyy, szef firmy analitycznej Semantria, twierdzi, że ze względu na różnice kulturowe wśród ludzi, które wpływają na sposób komunikacji, przełożenie mowy potocznej na funkcje algorytmów będzie nie lada wyzwaniem. Ambicje Facebooka, ale również Google’a i chińskiego sieciowego potentata Baidu, który dołącza do grona zainteresowanych nowymi możliwościami algorytmów, mają szansę to zmienić.
Sztuczna inteligencja się uczy
Kluczem do tego, aby algorytm nie tylko reagował na określone hasła, ale również rozumiał ich kontekst lub synonimy, jest deep learning – rozwiązanie oparte na sztucznych sieciach neuronowych, które imitują aktywność neuronów. Takie struktury przetwarzania danych stosowane są już dzisiaj w celach analitycznych (np. prognozy giełdowe), ale też do rozpoznawania pisma, tłumaczenia czy syntezy mowy. Ich szczególną cechą jest umiejętność przewidywania rezultatów na podstawie danych wejściowych, a także kojarzenie związków pomiędzy danymi.
Facebook wyciąga wnioski z doświadczeń swojego wielkiego konkurenta, Google'a. Ten gigant – być może dzięki zatrudnieniu speca od sztucznej inteligencji Raya Kurzweila – wysłał swoje algorytmy na "korepetycje" za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Efekt? Spektakularna poprawa: algorytmy rozpoznawania obrazów wypadły o 70% lepiej niż przed zastosowaniem rozwiązań deep learning (testowe zadanie polegało na przejrzeniu 10 milionów kadrów z przypadkowo wybranych filmów z YouTube i wyszukanie wśród nich, oczywiście, kotów). Znaczna poprawa nastąpiła również w zakresie tłumaczenia przez Google Translate oraz rozpoznawania mowy w smartfonach z systemem Android. Narzędzia kalifornijskiego giganta mądrzeją na naszych oczach – kto wie, być może właśnie spełnia się marzenie Sergeya Brina o budowie odpowiednika inteligentnego komputera HAL z filmu „2001: Odyseja kosmiczna”?
Takie przedsięwzięcia kosztują niemało czasu i pieniędzy, muszą się więc opłacać. Jakie korzyści przyniesie Facebookowi inwestycja w „myślącą po ludzku” sztuczną inteligencję? Przede wszystkim możliwość lepszego poznania swoich użytkowników. Głębsze wniknięcie w zainteresowania, wybory, preferencje, a wreszcie - możliwość przewidywania przyszłych decyzji będzie dla największej na świecie maszyny do zbierania danych personalnych jak odkrycie skrzyni pełnej skarbów. Problem jedynie w tym, że zmęczonym nachalną reklamą użytkownikom może się to nie spodobać.
Ten artykuł nie ma jeszcze komentarzy
Pokaż wszystkie komentarze