Facebook ha implementato un impressionante sistema di intelligenza artificiale: la struttura funziona grazie ad un cluster di GPU da 40 petaflops, un grappolo di processori che lavorano insieme, elaborando 40 milioni di miliardi di operazioni al secondo!
Questo ambiente è il cuore di gran parte della nostra esperienza da utenti su Facebook, ed è utilizzato da quasi il 25% degli sviluppatori di Facebook.
Traduzione dei post degli utenti, ricerca immagini, riconoscimento avanzato di immagini, classificazione dei video in tempo reale, sono alcuni degli usi che Facebook fa di questo sistema.
Ma ogni giorno sono condotti esperimenti su nuovi usi, ad un ritmo che è cresciuto di 50 volte rispetto all’anno precedente.
Il testo è, a dispetto di tutte le tecnologie digitali che abbiamo a disposizione, ancora un mezzo di comunicazione importante, e comprenderlo è fondamentale se si desidera mostrare contenuto rilevante agli utenti, filtrare lo spam o altri contenuti indesiderati.
Facebook ha quindi creato DeepText, un sistema di elaborazione del linguaggio basato su tecniche di deep-learning.
Sfruttando diverse architetture delle reti neurali (dalle reti convoluzionali a quelle ricorsive), DeepText riesce a capire l'argomento attorno al quale ruota un determinato post e quindi ad interpretare e cogliere il significato preciso delle parole che lo compongono.
L’espressione “Che acuto!” può essere riferirsi ad una persona intelligente o ad una nota particolarmente alta raggiunta da un cantante. DeepText è in grado di risolvere questa ambiguità.
La sfida per DeepText è particolarmente ardua se si pensa che deve affrontare una comunità di utenti che parlano molteplici lingue e che in ciascuna di esse esistono forme particolari di esprimersi, diverse per regione o generazione. Per non parlare dell'utilizzo della scrittura tachigrafica (abbreviazioni come la “x” al posto di “per”, o l'utilizzo della K in luogo del gruppo ch etc etc).
Con un approccio meno tradizionale, DeepText classifica le parole registrando anche la relazione semantica tra loro, anche tra lingue diverse.
Così, per esempio, “buon compleanno” e “happy birthday” saranno due espressioni classificate vicine tra loro, anche se una in italiano e l’altra in inglese.
DeeptText è già utilizzato in Facebook Messenger e per analizzare i post, in modo da poter dare suggerimenti utili all’utente (o dovremmo dire annunci pubblicitari?), o analizzare i commenti nelle pagine fan, alla ricerca dei migliori e più significativi, filtrando quelli più discutibili o lo spam.
Facebook dichiara che questa tecnologia sarà presto usata anche per capire meglio gli interessi degli utenti o per interpretare i contenuti misti in cui un testo accompagna un immagine.
Facebook d’altronde è l’ambiente più fertile per questa tecnologia, con un beneficio sia per l’azienda che per i ricercatori: il colosso dei social network potrà così interpretare meglio i contenuti creati dai suoi utenti, capendo meglio quali siano gli annunci pubblicitari più idonei per ciascuno di loro. E la mole di contenuti pubblicati e caricati su Facebook è una miniera d’oro ricchissima er i ricercatori, i sistemi di apprendimenti automatico e comprensione del testo, per quantità e varietà delle lingue utilizzate.
Un settore strategico per Facebook, quello dell'intelligenza artificiale, che è oggi in espansione e per questo settore dove trovare anche un'occupazione: se vi occupate di intelligenza artificiale, a quest link potete trovare alcune posizioni aperte.
Non se ne fa cenno in nessuno dei documenti pubblicati dal team di ricerca Facebook, ma si potrebbe speculare su un futuro prossimo in cui i community manager possano, almeno in parte, essere sostituiti da un sistema basato su DeepText. Sarebbe, dopo tutto, un naturale passo evolutivo dei chatbot. Voi che ne pensate? Diteci la vostra sulla nostra pagina Facebook!
