Пропозиції YouTube щодо глибокого навчання відео запобігатимуть небажаному розбиванню кроликів

Сьогодні мобільна програма YouTube стала трохи розумнішою, і з цього моменту вона буде продовжувати отримувати трохи розумніше.

Новий редизайн обіцяє індивідуальні рекомендації щодо відео, які ґрунтуються на технології глибоких нейронних мереж. Система штучного навчання зібратиме та знайде зразки у виборі відео кожного користувача YouTube, а потім рекомендує подібні відео. Система покращує ідентифікацію відео правильно кожного разу, коли вибирає відео, яке йому подобається.

Переклад: ви побачите більше того ж (і більше того, що вам подобається), коли мова йде про рекомендовану лінію відео.

Як працює глибоке навчання YouTube

Глибоке навчання стало популярною темою для розмови в А.І. та спільноти технологій, а головна компанія YouTube Google часто веде цю розмову. Google наразі використовує його для таких функцій, як розпізнавання голосу та ідентифікація об'єктів у службі Google Фото. Це не надто технічна концепція (науковий співробітник Google навіть викладав безкоштовний курс глибокого навчання Udacity), але в кінцевому підсумку він візьме на себе роботу комп'ютерів.

Оголошення YouTube пропонує це відео, щоб зрозуміти систему, яка буде вирішувати, які відео ви дивитеся в майбутньому:

По суті, програмні інженери пишуть такі програми вчитися як вирішувати проблеми, а не писати програми, які просто вирішують проблеми. Цифрові нейрони, порівнянні з нейронами людського мозку, працюють разом, щоб з'ясувати, що таке є. Наступний раз, коли нейронна мережа зустріне подібний об'єкт, вона може розпізнати цей об'єкт. Комп'ютери не можуть навчитися так швидко, як люди, але розмір вибірки настільки великий, наскільки допомагає YouTube.

Що це означає для вас

"Щодня ми рекомендуємо сотні мільйонів різних відео на домашній сторінці мільярди разів на 76 мовах", - йдеться в повідомленні блогу YouTube.

YouTube стверджує, що середня сесія перегляду на мобільних пристроях перевищує 40 хвилин, а мобільні - більше половини сотні мільйонів годин YouTube, що переглядаються щодня. Зрозуміло, що все, що досягає такої кількості людей, має значний вплив на те, як люди думають і про що думають.

З одного боку, система глибоких нейронних мереж може створити відчуття однорідності. Упередженість підтвердження може розповсюджуватися, і люди будуть лише дивитися все більше і більше від одного і того ж типу відео, що просувають ті ж ідеї. Інші точки зору стануть відокремленими, а тісніші спільноти втратять ширшу перспективу.

Звичайно, це найгірший сценарій. Після того, як цифрові нейронні мережі дізнаються про всі ваші пристрасті та антипатії, набагато простіше залишитися на захоплюючій стороні YouTube і набагато важче дістатися до цієї частини YouTube WTF.