Facebook know everything

#1

Yesterday, I found an interesting feature of photos on Facebook: This is an img tag of a photo on Fb:

<img class="spotlight" alt="Image may contain: 1 person, standing, child and outdoor" aria-busy="false" src="https://scontent-hkg3-1.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/18268599_1057100427756871_4985290805397939734_n.jpg?_nc_eui2=v1%3AAeEhcEKnLPnsLvmEFgHTFjHGcakXTG2chrdX8cT0Yq3lINSxDbilUQcO0biYbe7zc4_PcuiDy4Kirr5R1mp_XJjkZtf6RWpQc1dZdi3zqa45jA&amp;oh=c84f9d99aa3daba78e4957e6ba5515c2&amp;oe=5A77BEF6" style="width: 958px; height: 960px;">

Original photo: https://scontent-hkg3-1.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/18268599_1057100427756871_4985290805397939734_n.jpg?_nc_eui2=v1%3AAeEhcEKnLPnsLvmEFgHTFjHGcakXTG2chrdX8cT0Yq3lINSxDbilUQcO0biYbe7zc4_PcuiDy4Kirr5R1mp_XJjkZtf6RWpQc1dZdi3zqa45jA&oh=c84f9d99aa3daba78e4957e6ba5515c2&oe=5A77BEF6

Let’s look the alt attribute:

Image may contain: 1 person, standing, child and outdoor

Fb know everything, including some children behind this guy.

3 Likes
#2

Vl, kinh thế, chắc nó sử dụng ai rồi

#3

Vụ này có cả năm rồi. Cứ hôm nào mạng lag, mình ấn dừng không cho load hình là thấy mấy dòng đó. Thôi kệ, càng nâng cao UX :joy:

2 Likes
#4

Cái đó có phải do fb dùng Machine Learning để nhận biết nội dung ảnh không nhỉ?

1 Like
#5

nói chung là không chính xác lắm, mình xem mấy cái ảnh có mỗi vếu ko mà khi F12 ko thấy cái vếu nào :smile:

1 Like
#6

FB knows everything, and also knows nothing.

Bức ảnh là một matrix, sau khi unroll thành vector rồi quăng vô ML model thì nó ra kết quả output là 1 vector. Mỗi phần tử vector tương ứng 1 dự đoán, từ 0 đến 1, lớn hơn 0.5 thì chấp nhận. Tóm lại, máy tính chỉ biết nhận ma trận toàn số, và ra kết quả toàn số, máy tính không hề biết ảnh đó có gì, hay phần tử trong output nó đại diện cho cái gì (người, chó, mèo). Quy tắc đại diện chỉ có dev biết, máy tính hoàn toàn không biết.

Với lại mong bọn marketing dừng làm quá mấy vụ AI, ML này nữa.

1 Like
#7

Mình thì vẫn tin đến mức độ nào đó máy tính sẽ có một chút tri giác. Và có trí thông minh của nó. Cứ bảo máy tính chỉ biết 0 và 1. Thử nghĩ xem tại sao chúng ta nhận biết đâu là xe máy đâu là ô tô?
2 bánh : true,
2 gương trên 2 tay phanh : true,
Có yên xe: true
Có vòm: false
…
-> Xe máy

Ô tô thì
4 bánh: true,
Có tay vít ga: false
…
-> ô tô

Đó. Mình nhận biết sự vật tổng thế nhất cũng na ná true false vậy. rất rất nhiều thuộc tính của sự vật sự kiện được não mình xử lý rất nhanh. Thuở bé biết nhìn thì k nói làm gì. Lúc biết nói là lúc mình thu thập data. Xem cái này là đúng hay sai để xác nhận sự vật sự kiện. Đến khi lớn mình tự xác minh các sự vật sự kiện r tự lưu vào bộ nhớ tích luỹ dần dần các tín hiệu true false đó. Và bây giờ mình cũng k ngừng thu thập dữ liệu đấy bạn ạ :))

Biết đâu tui và các bạn chỉ là những cố máy sản phẩm từ ML của một thế lực nào đó. Biết đâu những người đã mất còn vương lại data của họ effect đến chúng ta. Hihi xàm xàm chút về một chút suy nghĩ của mình

2 Likes
#8

Like cái suy nghĩ:

Bản thân mình khá tin vào cái giả thuyết này, tuy trình không đủ để tự nghiên cứu cơ mà cũng hay xem mấy cái nói về vũ trụ :grimacing:

1 Like
#9

FYI: Blog của facebook nói về thuật toán xử lý cái này:

3 Likes
#10

Bài toán ML giờ chủ yếu là xác định vật thể, còn suy luận, tư duy về mối quan hệ, hay suy nghĩ để tạo ra 1 vấn đề mới từ những vật đã xác định thì ML hiện tại hoàn toàn bó tay. Nên vụ máy tính tư duy hiện tại chưa làm được.

Về vấn đề nhận diện vật thể từ các thành phần nhỏ hơn như bạn nói thì nó vẫn chưa hoàn chỉnh như não bộ, khi mà vật được chụp phải chụp toàn cảnh, bao gồm tất cả chi tiết nhỏ, mấy chi tiết nhỏ quan trọng vì nó là cơ sở để nhận diện phức tạp hơn. Vì vậy ML hiện giờ gặp 2 vấn đề:
Không nhận diện khi vật thể chỉ chụp 1 nửa, không toàn bộ. Ví dụ nhận diện xe và người nếu chụp từ trên không xuống, càng gần 90 độ càng khó nhận diện.
Không nhận diện được vật thể đi kèm vật khác, ví dụ quả tạ, nhận diện quả tạ lúc nào phải kèm tay người nâng, để quả tạ không xác suất nhận diện được thấp.

3 Likes
83% thành viên diễn đàn không hỏi bài tập, còn bạn thì sao?