Facebook利用35億張照片訓練AI演算法 提高照片識別能力

5月3日，Facebook在F8開發者大會上公布了其最新的人工智慧項目。

Facebook首席技術官麥克?斯科羅普夫（Mike Schroepfer）向開發者解釋了提高計算機識別照片中物體精度的挑戰，最大的挑戰之一，是沒有足夠標註正確的照片對計算機進行訓練。

例如，在計算機能理解照片中的蘋果是蘋果前，它需要利用之前的蘋果照片進行訓練，這些照片需要人們標註出水果名稱。

鑒於Facebook擁有Instagram照片共享服務，它希望利用Instagram從用戶上傳照片中獲得的所有數據是合乎邏輯的。Facebook可以利用Instagram的照片提高其人工智慧演算法的圖像識別能力。

斯科羅普夫表示，Facebook獲得了35億張Instagram照片，其中帶有用戶的標註信息。

在F8大會前夕接受《財富》採訪時，Facebook應用計算機視覺部門負責人馬諾哈爾?帕魯里（Manohar Paluri）表示，對計算機進行訓練的挑戰之一，是許多Instagram照片「標註不準確」，意味著用戶可能把一張狗的照片標註為哈士奇，而實際上啥士奇是一種不同的動物。

帕魯里表示，一旦計算機分析了數十億張照片，Facebook可以利用被稱作WordNet的英語語言資料庫對結果進行交叉檢查。

Facebook研究人員在與該項目有關的一篇研究論文中表示，利用WordNet，該公司可以把標籤進行分組，提高識別精度。例如，帶有「棕熊」標籤的Instagram照片，可以與標籤為「歐洲棕熊」（Ursus arctos arctos）的照片相關聯。

帕魯里表示，經過訓練後，Facebook的計算機可以區分照片中不同種類的鳥和不同的天氣。Facebook的系統還可以區分不同做法的dosas（一種薄餅）。

對該人工智慧項目進行訓練歷時22天，使用了330塊顯卡。

帕魯里稱，圖像識別能力得到提高後，Facebook可以為有視覺障礙的用戶創建照片更準確的音頻描述。

斯科羅普夫表示，新的人工智慧圖像識別改進已經整合到多種Facebook產品中。

帕魯里稱，「老實說，這才只是開始，我們將繼續受益於這些數據。」

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