Facebook sięga po techniki sztucznej inteligencji, by lepiej zrozumieć swoich użytkowników

Marketing społecznościowy, czyli wykorzystanie Facebooka i jemupodobnych serwisów do celów reklamowych, swój okres świetności ma jużchyba za sobą. Po początkowej ekscytacji dość szybko się okazało, żerozmaite działania promocyjne w socialmedia niekoniecznie przekładają się na wzrost sprzedaży.Jeśli jednak nowy projekt ludzi Zuckerberga powiedzie się, tonajwiększy serwis społecznościowy świata będzie mógł znacznieskuteczniej handlować swoimi użytkownikami, oferując reklamodawcomniespotykane gdzie indziej możliwości.Michael Schroepfer, dyrektor techniczny Facebooka, poinformował outworzeniu w firmie nowej grupy badawczej, zajmującej się sztucznymiinteligencjami, a w szczególności technikami maszynowego uczenia się.Na jej czele stanął przejęty z Google ekspert od technik typu deeplearning Marc'Aurelio Ranzato, a w skład wchodzą Yaniv Taigman,współtwórca służącego rozpoznawaniu twarzy startupu Face.com, ekspertod maszynowego rozpoznawania obrazu Lubomir Bourdev i doświadczonyprogramista Facebooka Keith Adams. [img=ai-brain]Na razie większość prac grupy pozostaje tajemnicą. Wiadomojedynie, że chodzi o wykorzystanie technik głębokiegouczenia (deep learning),wykorzystujących sieci neuronowe do modelowania złożonych strukturinformacyjnych o wielu wejściach. Dzięki temu, zamiast przechowywaćwielkie zbiory nieuporządkowanych danych, zapamiętuje się w siecineuronowej powiązania pomiędzy obiektami, budując poszczególne ideejako warstwy definicji – tak że prostsze idee wspólniedefiniują idee bardziej złożone, które wykorzystywane są dozdefiniowania jeszcze bardziej złożonych idei.Techniki głębokiego uczeniaprzedstawiane są jako klucz do zbudowania silnych sztucznychinteligencji, i mimo opinii sceptyków, a ich popularność w IT stalerośnie, przede wszystkim dzięki rosnącej dostępności niedrogich,wydajnych procesorów graficznych, idealnie się nadających dorównoległego przetwarzania danych. Uruchamiane na nich algorytmypozwalają na uzyskiwanie dobrych wyników dla niepewnych,nieskategoryzowanych zbiorów danych – wykrywania obiektów nafotografiach, przewidywania zachowań, czy nawet wnioskowania oemocjach czy zdarzeniach, które nie zostały otwarcie umieszczone wtekstowym opisie. Nie jest to pierwsze podejścieFacebooka do sztucznych inteligencji. Schroepfer wyjaśnił, że serwisjuż korzysta z prostszych technik maszynowego uczenia się doodfiltrowywania powiadomień, których liczba przekracza nawet 1500dziennie, tak by użytkownicy zobaczyli przede wszystkim te 30-60najważniejszych dla nich. W miarę jak ludzie pozyskują nowychznajomych, i więcej czasu spędzają z Facebookiem wskutekupowszechnienia się klientów mobilnych, rośnie ilość danych doprzetworzenia, trzeba będzie znaleźć lepsze metody. Niejest tak, że raz spojrzę wieczorem na powiadomienia –nieustannie spoglądam na telefon, czekając na znajomego czy siedząc wkawiarni. Mamy pięć minut na to, by naprawdę cię zabawić –stwierdził Schroepfer.Tak potężne narzędzia nie będąsłużyły tylko ulepszeniu strumienia powiadomień z Facebooka. Dyrektortechniczny serwisu przyznał, że chodzi przede wszystkim o zrozumienieznaczenia i wagi, jaką użytkownicy przykładają do informacjidzielonych między sobą w Sieci. Umożliwi to nie tylko przedstawianieim treści bardziej dopasowanych do ich zainteresowań, ale i bardziejprecyzyjne targetowanie reklam i przewidywanie reakcji na nie. W teorii takie mechanizmy mogłybypozwolić Facebookowi na dynamiczną optymalizację treści reklam,sugerując reklamodawcom, że użycie tych a tych sformułowań pozwoli nazwiększenie zasięgu o kilka procent, czy podpowiadając, jakie grafikipowinny zostać użyte, aby przyciągnąć uwagę pożądanej grupydocelowej. Wiedza o tym, co kogo interesuje, co ma dla nas znaczenie,wyciągana byłaby wówczas nie tylko z otwarcie zadeklarowanej listyzainteresowań, ale i kontekstu naszych komentarzy oraz relacjiutrzymywanych z innymi użytkownikami Facebooka. Serwis Zuckerberga nie jestoczywiście jedynym, który zainteresował się takimi technikami.Renesans zastosowania sieci neuronowych w AI jest widoczny także wgrupach pracujących w Microsofcie czy Google. Jednak to Facebook dziśdysponuje największym na świecie zbiorem informacji o internautach –i zapewne, jeśli tylko znajdzie sposób na to, by przekształcićnieuporządkowane informację w głęboką wiedzę o użytkownikach, niecofnie się przed jej komercjalizacją.