Facebook vai usar vídeos postados na rede para treinar IA e criar novos produtos

Facebook vai usar vídeos postados na rede para treinar IA e criar novos produtos

Por Ramon de Souza | Editado por Claudio Yuge | 12 de Março de 2021 às 21h40
Reprodução

Os esforços do Facebook para otimizar cada vez mais os seus algoritmos de inteligência artificial (IA) já não são novidade para ninguém. Porém, nesta sexta-feira (12), a companhia de Mark Zuckerberg anunciou um novo projeto bastante audacioso: o Learning from Videos, que pode ser traduzido literalmente como “Aprendendo com Vídeos”. A proposta é justamente essa: usar a vasta biblioteca de clipes da rede social (e do Instagram) para treinar seus sistemas de aprendizado de máquina a compreender melhor o mundo real.

Algoritmos de IA, no geral, trabalham a identificar padrões — sejam eles visuais, textuais ou sonoros — a partir de uma pequena amostra curada e oferecida por engenheiros de dados humanos. Isso torna sua capacidade bastante limitada, já que é difícil prover “materiais de estudo” que sejam diversos o suficiente para que o sistema seja capaz de reconhecer diferentes tipos de cenários, movimentos, ruídos e tantas particularidades que existem em nosso mundo físico.

“Aprendendo com fluxos globais de vídeos publicamente disponíveis abrangendo quase todos os países e centenas de idiomas, nossos sistemas de IA não apenas terão a precisão melhorada, mas também vão se adaptar ao nosso mundo em rápida evolução e reconhecerão as nuances e pistas visuais em diferentes culturas e regiões. E, ao ajudar os pesquisadores de IA a romper com a dependência de dados rotulados, podemos melhorar os produtos e criar experiências totalmente novas”, explica o Facebook.

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Embora o Learning from Videos só esteja sendo apresentado ao globo agora, a companhia afirma que já está testando um framework a seis meses e obteve resultados empolgantes ao aplicar o modelo de inteligência artificial ao Reels, do Instagram, otimizando a recomendação de conteúdos similares. Os experimentos demonstraram uma redação de 20% na taxa de erro no reconhecimento de fala, o que é um tanto importante para garantir a similaridade desses tipos de conteúdos.

Imagem: Divulgação/Facebook

“Encontrar Reels semelhantes se encaixa muito bem com modelos auto supervisionados, pois os Reels tendem a ser altamente estilizados, apresentando padrões comuns em vídeos da moda. Os vídeos populares geralmente consistem na mesma música, com os mesmos passos de dança, mas criados e representados por pessoas diferentes. Os modelos auto supervisionados aprendem automaticamente ‘temas’, agrupam-nos e disponibilizam-nos implicitamente para o sistema de recomendação”, continua a rede social.

E a privacidade, como fica? O Facebook garante que esses modelos estão de acordo com “a responsabilidade que temos de respeitar a privacidade das pessoas”. “Ao incorporar esse trabalho a nível da infraestrutura, podemos aplicar de forma consistente os requisitos de privacidade em nossos sistemas e apoiar esforços de inteligência artificial. Isso inclui a implementação de proteções técnicas em todo o ciclo de vida dos dados”, complementa o comunicado oficial da marca.

Fonte: Facebook

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