فيسبوك تطور الموقع بتقنيات الذكاء الاصطناعي

من الواضح أن فيسبوك تسير على الطريق الصحيح، فقد جعلت (صفحات الأخبار-news feeds) أكثر انسجاماً مع أذواق المستخدمين. وهذا يدل على أنها تستفيد جيداً من التقدم الذي حققته البحوث في مجال الذكاء الاصطناعي.

وقد أعلنت الشركة أنها طورت نظاماً جديداً يمكّن الأجهزة من التعرف إلى محتويات الصور، أسرع بـ30% مقارنة بغيره من الأنظمة المماثلة في السوق. بالإضافة إلى أن النظام الجديد يستخدم حجم بيانات أقل بـ10 مرات من تلك الأنظمة الحالية، ويتميز بخاصية جديدة تتيح للأشخاص سؤال الأجهزة حول محتويات الصورة، تبعاً لخاصية (Visual Q&A) التي تعتمد تقنية اللغة الطبيعية لـفيسبوك، وتسمى (شبكات الذاكرة- Memory Networks) لاستنتاج الإجابات عن الأسئلة البسيطة بعد قراءة النص. ويمكن استخدام هذه التقنية لتحسين قدرة الموقع على تقديم الصور والمنشورات والإعلانات التي تلقى اهتماماً وصدى واسعاً بين المستخدمين. ومن المرجح أيضاً أن تكون ذات قيمة بالنسبة إلى المستخدمين المكفوفين. كما استخدمت فيسبوك الذكاء الاصطناعي أيضاً للمساعدة على تقوية أداة المساعدة الشخصية "M" في برنامج المحادثة (ماسنجر– Messenger).

وقال مايك شروبفر، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في الشركة: "إن جهودنا البحثية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، إلى جانب عملنا لتطوير مناهج جديدة للتواصل، وعملنا لتطوير تقنيات جديدة فيما يتعلق بالواقع الافتراضي، هي سلسلة من المحاولات طويلة الأمد".

وأضاف: "لكن إذا استطعنا النجاح في هذه المحاولة، سنكون قادرين على بناء أنظمة أكثر ذكاء وفائدة، تمكن المطورين من ابتكار وإنشاء تجارب جديدة، وتجعل من الممكن ربط وتوصيل كل المستخدمين بعضهم ببعض حول العالم". وفي ضوء هذا المنظور، يخطط فريق بحوث الذكاء الاصطناعي في الشركة، لتقديم ورقة عمل حول النظام الجديد في مؤتمر الذكاء الاصطناعي (NIPS) الشهر المقبل.

كما أعلنت شركة فيسبوك بأنها قطعت أشواطاً في العمل على أجهزة الاختبار، لجعل الاستدلالات قائمة على أساس الملاحظات. وهي عملية تعرف باسم التعلم من دون إشراف أو "التعلم من خلال التنبؤ". فضلاً عن أن قسم بحوث الذكاء الاصطناعي في الشركة، عمل على ابتكار نظام يمكنه من مشاهدة سلسلة من الاختبارات البصرية وتوقع النتائج. وبعد بضعة أشهر، ووفقاً للشبكة الاجتماعية، فإن النظام يمكنه الآن التنبؤ بالنتائج لـ90% من الوقت، وهذه النسبة تعد أكثر دقة من قدرات البشر أنفسهم. والأهم أن الشركة تعمل أيضاً على تعليم الأنظمة كيفية التخطيط.