A Facebook egy új projekt keretében a deep learningnek nevezett mesterséges intelligencia (MI) módszerrel elemzi a közösségi oldal egymilliárd felhasználójától begyűjtött adatokat. A projekten nyolc szakember, az „MI csapat” dolgozik; céljuk, hogy megértsék, miért osztanak meg egymással bizonyos tartalmakat a felhasználók.
Az MIT Technology Review riportja szerint, ha sikerül rájönniük, milyen tényezők alapján választjuk ki azokat a cikkeket, képeket, videókat, amelyeket megosztunk barátainkkal a Facebookon, képesek lesznek előre megjósolni, merre barangolunk, milyen tevékenységeket végzünk az interneten – így az érdeklődésünknek megfelelő, releváns tartalmakkal és targetált hirdetésekkel szórhatnak meg minket.
A Facebook nem az első olyan cég, amely a fogyasztói szokások és preferenciák feltérképezésére használja a deep learninget. A Google, az elismert futurológus Ray Kurzweillel közösen a webes keresés és a nyelvi feldolgozás területén próbálja hasznosítani a módszert. A keresőcég tavaly indította el a Google Brain projektet: az Andrew Ng, a Stanfordi Egyetem számítástechnikai tanszékének professzora által vezetett kutatás célja, hogy lemásolja az emberi agy működését.
A deep learninggel az IBM is régóta kísérletezik: az általuk épített Watson szuperkomputer ennek a metódusnak a segítségével tudta legyőzni emberi ellenfeleit a Jeopardy című televíziós game showban, most pedig egy New York-i kórház orvosainak képzését segíti.
A deep learning egy, az idegi rendszerekhez hasonló, többrétegű számítógépes hálózat segítségével gyűjti össze és elemzi a rendelkezésére álló információkat. Képes önállóan felépíteni a saját tudásanyagát, megérteni az elvont fogalmakat, illetve a hangjuk és kinézetük alapján azonosítani egyes tárgyakat, élőlényeket. Az MI-kutatók szerint a deep learning módszert hasznosító számítógépek egy nap arra is képesek lesznek majd, hogy az emberi agyhoz hasonló módon fogadják be és értelmezzék az információkat.
Egy átlagos felhasználó ismerősei naponta nagyjából 1500 bejegyzést osztanak meg a Facebookon, de a cég szűri a tartalmakat, ezért az „Average Joe” hírfolyamában végül csak 30-60 poszt jelenik meg. Természetesen azok, amelyekről a rendszer úgy gondolja, hogy érdekesek lehetnek a számára.
A Facebook illetékesei a Technology Review-nak nyilatkozva azt mondták, a deep learning segítségével jelentősen javíthatnak a célzott ajánlók hatékonyságán. „Az adatállomány egyre nagyobb, az emberek egyre több barátot szereznek és a mobil eszközök elterjedésével egyre gyakrabban mennek fel a webre – fejtegette a lapnak nyilatkozva Mike Schroepfer, a közösségi oldal technológiai igazgatója. – Ma már nem az a jellemző, hogy naponta egyszer megnézik a hírfolyamukat; újra és újra előveszik a telefonjukat, amíg a barátaikra várnak vagy egy kávézóban üldögélnek. Öt percünk van arra, hogy örömet szerezzünk nekik.”
(Illusztráció: LEVARWEST/Flickr)
