НеВенец творения. Всё, что вы боитесь знать о будущем - стр. 59
Кстати, как пишет «Forbes», Facebook уже запатентовал технологию автоматического распознавания членов одной семьи и родственников по лицам на фото (в Instagram и самом Facebook) и по хештегам типа #kids, #wifey, #mom и так далее. Самое важное в технологии – фиксация IP-адреса пользователей и устройств, которыми пользуются члены семьи, так как это дает возможность отслеживать их геолокацию.
Идея состоит в том, чтобы использовать полученную о пользователях и членах их семей информацию для рассылки персональных рекламных объявлений. Однако журналисты предупреждают, что благодаря новой технологии компании-производители товаров смогут наблюдать, «как их продукты влияют на жизнь семей». Сам Facebook анализирует эту жизнь уже давно, и некоторые специалисты считают, что социальная сеть сохраняет все статусы пользователей, даже те, которые были написаны, но не опубликованы.
Много вопросов вызвал и прошедший в Facebook челлендж #2009vs2019, который заставил пользователей задуматься о том, кто инициатор такого рода акций в соцсетях и ради чего они проводятся. А любознательные журналисты даже нашли доказательства того, что инициатива выкладывать свои фотографии десятилетней давности рядом с фотографиями «сегодняшнего дня» принадлежит самой компании.
Подробное расследование на эту тему опубликовало издание «Wired». Журналисты предположили, что «челлендж» может проводиться для обучения искусственного интеллекта распознаванию лиц. Казалось бы, технология уже не нова, пользователи выкладывают миллиарды своих фотографий в соцсети, и массивов с фотоизображениями для обучения нейросетей более чем достаточно. Но в данном случае, оказывается, есть своя специфика.
Все дело в том, что простое распознавание лиц искусственным интеллектом – это сейчас уже пройденный этап. На повестке дня стоит уже другая задача: нейросети обучаются предсказывать, как будет выглядеть конкретный человек через 5, 10, 20 лет. Для этого нужен огромный массив маркированных фотографий, желательно с высокой степенью точности привязанный к конкретным датам, в идеале – сделанных через некий фиксированный промежуток времени. И если в 2018 году Facebook проводил флешмоб #2012vs2018, через год он предложил пользователям выкладывать рядом фото уже с десятилетней разницей в возрасте. Вот он, огромный массив бесплатных данных, даже промаркированный нужным хештегом. Осталось только загружать данные в обучающую программу и пользоваться.
Казалось бы, кому и зачем это может быть нужно?
Во-первых, сейчас все делается ради персонализации и таргетирования (поиска и выделения целевой аудитории, которая с наибольшей вероятностью отзовется на рекламу или иной посыл). В данном случае речь идет о таргетировании по возрасту. Людям разного возраста нужны разные товары, а нейросети пока не умеют с достаточной точностью различать возраст людей. Первый, кто сумеет натренировать алгоритмы с очень высокой степенью точности определения возраста человека по фотографии, произведет революцию в таргетированной рекламе.