你上傳的 Instagram 照片,正免費幫 Facebook 訓練 AI 模型?

作者 | 發布日期 2018 年 05 月 04 日 8:01 | 分類 AI 人工智慧 , Facebook , 社群 follow us in feedly

訓練機器學習辨識圖片中的物件,往往需要耗費人力、時間標註出名稱、類別,才能讓機器順利訓練。為打造出方便厲害的 AI 機器學習模型,Facebook 有一項超級祕密武器──35 億張 Instagram 公開照片,以及無數 Hashtag。



Instagram 公開照片,成免費訓練模型素材

如果你習慣在發文時替照片加上幾個 Hashtag,那麼你有可能在幫 Facebook 訓練機器學習模型。

過去要訓練機器學習辨識物件,必須耗費相當多人力,舉例來說,如果希望電腦理解「馬克杯」這個東西,人類必須先標出這個東西是「馬克杯」,接著機器才能有依據學習,現在 Facebook 找到一個用少量人力就能訓練機器學習的方法。

第二天開發者大會 F8,首席技術長邁克‧施羅普佛(Mike Schroepfer)表示,Facebook 研究人員與工程師,利用平台 35 億張公開照片、超過 17,000 個 Hashtag 為基礎,透過上百個 GPU 解析資料,來訓練自家圖片辨識模型,目前在 ImageNet(圖像數據庫)已可達 85.4% 準確度。

但過程中也面對不少挑戰,施羅普佛談到,許多用戶常常用錯標籤,像是用戶雖然在照片標記「花枝」,但其實是「魷魚」。另外,Facebook 也必須訓練哪些 Hashtag 是同義詞,並將具體描述的 Hashtag,排序優於其他同類型 Hashtag,最終變成一套「大規模 Hashtag 預測模組」,來訓練圖像辨識模組。

▲ Facebook 利用 Instagram 35 億張公開照片,加上用戶標註的 Hashtag,來訓練機器學習模型。(Source:Facebook

Hashtag 訓練模型,會有隱私問題嗎?

不過現階段大家更關心的還是「隱私」問題,當用戶發表一張 Instagram 照片時,可以清楚知道自己正在提供資料,訓練深度學習模型嗎?

Facebook 表示,圖像資料只會用來辨別與 Hashtag 之間的關聯性,使用的資料都是公開的,且就算照片本身沒有標籤,就算機器再怎麼厲害,也無法辨識出照片中的物件。簡單來說,在 Instagram 上傳公開照片,不論用戶是否願意,都正為 Facebook 的深度學習技術做出貢獻。

▲ 首席技術長施羅普佛表示,過程中也面臨不少挑戰,像是許多用戶常常用錯標籤。(Source:Facebook

但 Hashtag 仍是訓練關鍵,如果用戶不想自己的照片變成訓練機器學習的素材,就不要在公開貼文加上 Hashtag。Facebook 強調,團隊只會在公開的 Hashtag,擷取與圖像有關的素材,不會從照片內容推斷用戶行為。

Facebook 建構訓練機器模型的方法,比起辨識精準度本身更有趣,將龐大、雜亂的素材整理成整齊、有依據的資料,未來可以幫助用戶更精準快速的搜尋資料,甚至用 AI 自動生成圖片說明、協助審核平台內容。

(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:pixabay