De la misma forma que Google usa las imágenes que subimos a su infraestructura para mejorar sistemas de inteligencia artificial (Google fotos, por ejemplo), Facebook usa las de Instagram, 3.500 millones de fotos que han sido ya subidas de forma pública en dicha red.
Los hashtags que acompañan a cada foto ayudan a identificar lo que hay en las mismas, de forma que un sistema inteligente podría ser capaz de estudiar miles de millones de combinaciones para entender mejor lo que hay dentro de una imagen. En Facebook comentan que la tasa de precisión es del 86 por ciento cuando se utiliza en ImageNet, un conjunto de datos muy usado en varias plataformas.
ImageNet es una base de datos de imágenes organizada según la jerarquía de WordNet (actualmente solo los sustantivos), en la que cada nodo de la jerarquía está representado por cientos y miles de imágenes. Actualmente tienen un promedio de más de quinientas imágenes por nodo, y quieren que se convierta en un recurso útil para investigadores, educadores, estudiantes y todos los que comparten pasión por las imágenes.
Lo comentaron durante la conferencia anual de desarrolladores de Facebook, el mismo evento en el que han presentado las Oculus Go, las nuevas capacidades para compartir historias de Facebook y la reapertura de revisiones de aplicaciones y botos después del escándalo de Cambridge Analytica.
Gracias a lo que subimos en Instagram, el sistema inteligente de Facebook consigue especificar mejor lo que ve en una foto, identificando lo que es comida italiana, comida china… sería posible incluso decir si un hombre de blanco es un payaso o un simple traje de alguien muy maquillado, todo gracias a la clasificación que realizamos los usuarios de forma manual a diario.
El objetivo es crear sistemas que pongan descripciones o subtítulos para personas ciegas, por ejemplo, o desarrollar sistemas de búsqueda visual.
Dado que mucha gente usa etiquetas equivocadas para definir razas de perro o etiquetar cosas que no aparecen en la foto, el sistema no es infalible, no puede tomarse en serio todo lo que estudia, pero ante casi 4.000 millones de fotos, seguro que algo aprende.