Facebook под завивките
Абонирайте се за Капитал

Всеки петък икономически анализ и коментар на текущите събития от седмицата.
Съдържанието е организирано в три области, за които Капитал е полезен:

K1 Средата (политическа, макроикономическа регулаторна правна)
K2 Бизнесът (пазари, продукти, конкуренция, мениджмънт)
K3 Моят капитал (лични финанси, свободно време, образование, извън бизнеса).

Абонирайте се за Капитал

Facebook под завивките

Facebook под завивките

Интелигентен софтуер ще анализира и най-незначителните действия на потребителите в социалната мрежа

Мартин Дешев
5701 прочитания

© shutterstock


Най-голямата социална мрежа в света Facebook в момента се намира в уникалната ситуация от маркетингова гледна точка: тя има достъп до голяма част от личната информация на над 1 млрд. души по целия свят. Още по-важното е, че потребителите я споделят почти доброволно. Въпреки това обаче Facebook не се справя особено добре в нейното анализиране и практически не познава хората, които ежедневно използват услугите й, така, както й се иска. Този сериозен проблем обаче е на път да бъде решен благодарение на мащабен нов проект на социалната мрежа. 

Facebook е сформирал специален екип, който е съсредоточен върху разработката на изкуствен интелект с условното име Deep Learning. Неговата главна цел ще е да анализира изоснови всяко късче информация, което потребителите качват или споделят в социалната мрежа, независимо от неговата форма и контекст, разказва авторитетното технологично списание Wired. Когато социалната мрежа "опознае" по-добре хората, които я използват, тя ще може да им предложи по-нетрадиционни, но и полезни функции и, разбира се, по-добре таргетирани реклами. Или поне такава е надеждата на екипа.

Софтуер с чувство за хумор

Пред Deep Learning са поставени много амбициозни цели. Може би най-интересната е, че софтуерът ще трябва да може да разпознава емоциите на потребителя единствено на базата на текста, който той е написал, без значение дали те са ясно изразени. В момента това е твърде сериозно предизвикателство за традиционните системи, защото те не са способни да разпознават контекст. Например за тях фраза от типа "ти си ужасен", но казана в добрия смисъл, ще бъде разбрана в буквалното й значение. Deep Learning ще трябва да може да прави ясна разлика на базата на контекста. Сред останалите, "по-скромни", цели са разпознаване на обекти в снимки и прогнозиране на бъдещите действия на потребителите. Последните ще са особено полезни за рекламодателите.

Една от първите видими ползи за потребителите ще е подобреният подбор на информация в новинарския поток на профилите им, коментира Майк Шрьопфер, главен технически директор на Facebook, пред онлайн изданието Technology Review. В момента се използват механизирани системи, които сортират информацията на базата на предварително зададени критерии. Това обаче не е достатъчно ефективно, особено като се има предвид, че потребителите започват да публикуват все повече информация в социалната мрежа, допълва Шрьопфер. Той дава за пример, че в момента софтуерът подбира между 30 и 60 публикации от средно над 1500, които да покаже на челните места в News Feed. И това става само на базата на предварително зададени критерии, което не е особено ефикасно, тъй като предпочитанията (и антипатиите) на потребителите се променят.

Разбира се, правилното сортиране и избиране на рекламите също е сред ключовите приоритети на Facebook, макар и компанията да не иска да го заяви съвсем директно. Чрез опознаване на потребителя и разбиране на контекста, иронията, метафоричния език и други форми на изразяване алгоритъмът ще може да преценява какво съдържание ще се хареса и какво да бъде визуализирано от рекламите и информационния поток. И по-важно, ще може да прави това самостоятелно и много бързо.

"Количеството информация се увеличава, хората имат повече приятели и благодарение на мобилните технологии са онлайн по-често. Аз не преглеждам новинарския стрийм само веднъж в края на деня. Постоянно ползвам телефона си, докато чакам приятели или съм в кафене. Разполагаме с пет минути, в които да ви донесем удоволствие", казва Шрьопфер.

Вдъхновение от човека

В основата си Deep Learning е софтуерен алгоритъм. Той е изграден на принципна на невронните мрежи в човешкото тяло. Информацията не се съхранява в обща база данни, нито се обработва на едно място. Софтуерът е разделен на отделни звена, имитиращи невроните. Всеки елемент е свързан с близките до него и научава и запомня връзките и асоциациите между различните данни. Така се изграждат уникални отношения между всеки елемент, което позволява на останалите също да се изучават и да разширяват познанията си или да ги сравняват със своите. Освен много по-ефективен този принцип на действие е и по-бърз. Малките късчета информация могат да се използват и за определянето и изучаването на по-голям обем данни. С достатъчно голям информационен масив този тип мрежи могат да създават задълбочени взаимовръзки и да опознават и най-дребните детайли в данните, с които разполагат.

Едно от предимствата на Deep Learning мрежите е и намалената нужда от човешка намеса. Традиционните алгоритми за анализ разчитат на програмисти, които да им задават параметри и критерии. Невронните мрежи сами могат да определят как да подбират и анализират информацията, с която разполагат, и да я изучават самостоятелно. Един от скорошните примери в тази сфера е "невронният" софтуерен алгоритъм на Google, който сам се е научил да разпознава котки в снимките. Точно този успех може и да се повтори и във Facebook, защото социалната мрежа е привлякла Марк Ранзато, който е експерт по симулирането на невронни мрежи и доскоро работеше именно в Google.

Трябва да се отбележи обаче, че подобен тип софтуер изисква множество мощни сървъри, които да се справят с голямото количество изчисления. Facebook не изключва дори и възможността да разработи собствен хардуер, който да използва за целта. Компанията има опит и в тази насока, тъй като сама проектира един от последните си дейта центрове, който се намира в Прайнвил, Орегон. "Това е едновременно софтуерен и хардуерен проблем. Начинът на мащабиране на тези мрежи изисква много дълбока интеграция", коментира Сринивас Нараянан, една от основните фигури в проекта.

Инженерите на Facebook засега не желаят да разкриват по-конкретни подробности за своя проект, който все още е в доста начална фаза. Също така трябва да се отбележи, че той ще се развива отделно от Knowledge Graph търсачката на социалната мрежа. От Facebook твърдят, че приложението на Deep Learning ще е доста по-широко. С невронната мрежа също ще се правят и различни научни изследвания, чийто резултати ще се публикуват за свободно използване. Освен това тя ще може да се използва и за създаването на допълнителни приложения за Facebook, които да разширяват възможностите на социалната мрежа. Какви точно ще са те обаче, специалистите засега запазват в тайна.

Най-голямата социална мрежа в света Facebook в момента се намира в уникалната ситуация от маркетингова гледна точка: тя има достъп до голяма част от личната информация на над 1 млрд. души по целия свят. Още по-важното е, че потребителите я споделят почти доброволно. Въпреки това обаче Facebook не се справя особено добре в нейното анализиране и практически не познава хората, които ежедневно използват услугите й, така, както й се иска. Този сериозен проблем обаче е на път да бъде решен благодарение на мащабен нов проект на социалната мрежа. 

Facebook е сформирал специален екип, който е съсредоточен върху разработката на изкуствен интелект с условното име Deep Learning. Неговата главна цел ще е да анализира изоснови всяко късче информация, което потребителите качват или споделят в социалната мрежа, независимо от неговата форма и контекст, разказва авторитетното технологично списание Wired. Когато социалната мрежа "опознае" по-добре хората, които я използват, тя ще може да им предложи по-нетрадиционни, но и полезни функции и, разбира се, по-добре таргетирани реклами. Или поне такава е надеждата на екипа.


Благодарим ви, че четете Капитал!

Вие използвате поверителен режим на интернет браузъра си. За да прочетете статията, трябва да влезете в профила си.
Влезте в профила си
Всеки потребител може да чете до 10 статии месечно без да има абонамент за Капитал.
Вижте абонаментните планове

4 коментара
  • 1
    pattern avatar :-(
    pattern
  • 2
    mapto avatar :-|
    mapto

    Всяко нещо, което хрумне на компании като Facebook, Microsoft и Apple, други компании като IBM (отскоро и Google) го разработват от десетилетия. Но разработки като Watson показват колко далечна е подобна цел, а може би и, че методите ползвани днес дори не са адекватни.

  • 3
    girl avatar :-(
    Irina

    Ще ни следят и разнищват-то се очакваше.

  • 4
    koliokazandjqta avatar :-|
    Волният Ибрик

    аз ви казах че ни търсят и под леглото, вие не вярвахте....


Нов коментар

За да публикувате коментари,
трябва да сте регистриран потребител.


Вход

Още от Капитал

Дигитални модели

Дигитални модели

С използването на сайта вие приемате, че използваме „бисквитки" за подобряване на преживяването, персонализиране на съдържанието и рекламите, и анализиране на трафика. Вижте нашата политика за бисквитките и декларацията за поверителност. OK