Facebook anunció algunas de sus más grandes novedades en su conferencia anual para desarrolladores F8. Si bien lo nuevo que ofrece para sus redes sociales y demás servicios llamó la atención, esto no es todo lo que se habló en esta oportunidad. En la charla de Srinivas Narayanan, el director de inteligencia artificial y machine learning de Facebook, se habló de los avances de Facebook en estos temas.
Narayanan explicó cómo el algoritmo de Facebook llega a clasificar las imágenes que llegan a su plataforma. Para ello, se usó un sistema escalable que tomó 3 mil 500 millones de fotos públicas de Instagram. A partir de esto las pudieron analizar y clasificar según sus características y elementos comunes.
Básicamente la inteligencia artificial se basó en los hashtags que tenía cada foto para clasificar su contenido. Por ejemplo, una imagen con la etiqueta «#Food» ayudaba a la IA a determinar qué otras fotos eran sobre comida. Para analizar esta gigantesca cantidad, se necesitó de 336 procesadores gráficos de alto rendimiento. Se necesitó entrenar al algoritmo por 3 semanas.
La Inteligencia Artificial puesta a prueba
El algoritmo que estuvo entrenando Facebook se sometió a una prueba llamada ImageNet. En este test se requiere que la inteligencia artificial clasifique mil millones de fotos en un total de 1.000 categorías.
Según los datos de Facebook, su IA logró identificar correctamente un 85,4% de las fotos que le fueron suministradas. Esto supera al puntaje más alto que alguna vez tuvo Google, que obtuvo un 83,1%.
Mike Schroepfer, jefe de tecnología de Facebook mencionó el problema de usar fotos en internet sin etiquetar:
Sin embargo, reconoció que por eso se están usando imágenes de Instagram. El hecho de que las imágenes ya vengan con hashtags facilita el trabajo de la IA y a su vez evita el trabajo de tener que contratar gente que les de su propia categoría.
