El segundo día de F8 se
enfocó en las inversiones a largo plazo que estamos realizando en
las áreas de inteligencia artificial, realidad aumentada y realidad
virtual. Durante el discurso de apertura, el Director de Tecnología,
Mike Schroepfer, habló sobre las herramientas de inteligencia
artificial que utilizamos para abordar una serie de desafíos en
nuestros productos, y explicó las razones por las que es optimista
sobre lo que vendrá en el futuro.
Después de Schroepfer,
subieron al escenario Manohar Paluri y Joaquín Quinonero Candela del
área de inteligencia artificial, Margaret Stewart de Diseño de
Producto, y Lade Obamehinti, Lindsay Young y Ronald Mallet del área
de realidad aumentada y realidad virtual.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es
esencial para un amplio rango de productos e infraestructura en
Facebook. Recientemente, esto ha incluido detectar proactivamente
contenido que viole nuestras políticas. Para ayudarnos a
localizarlo, trabajamos para asegurarnos que nuestros sistemas de
inteligencia artificial entiendan el contenido con la menor
supervisión posible. Hemos logrado importantes avances, pero aún
tenemos mucho trabajo por delante. Los avances en el procesamiento de
lenguajes naturales (NLP por sus siglas en inglés) nos han ayudado a
crear un lenguaje común para traducciones, y de esta forma detectar
contenido problemático en más lenguajes. También tenemos un nuevo
acercamiento a reconocimiento de objetos llamado Panoptic FPN, el
cual ayuda a nuestros sistemas impulsados por inteligencia artificial
a entender el contexto, por el fondo de las fotos. Entrenar modelos
que combinan señales visuales y auditivas han mejorado los
resultados.
Tecnologías como Panoptic
FPN, aquí ilustrado, ayudan a los sistemas impulsados por
inteligencia artificial a entender el contexto de los fondos de las
fotos.
Nuestro trabajo en el
procesamiento de lenguajes naturales es importante, pero muchas
técnicas funcionan mejor para los lenguajes más comunes. Por esto
también necesitamos trabajar en apoyar los otros lenguajes donde no
hay suficientes muestras para entrenar. Aquí es donde entran en
juego las técnicas de aprendizaje con supervisión propia. Éstas
nos permiten entrenar modelos sin necesidad de curaduría con humanos
para etiquetar grandes conjuntos de datos para esos nuevos lenguajes.
Esto nos permite entender mejor el contenido relevante, incluyendo
las violaciones a las políticas de Facebook, sin traducir cada uno
de los enunciados. Estas técnicas aseguran que todos nuestros
clasificadores detecten el contenido problemático en más lenguajes
de los que anteriormente era posible.
La inteligencia artificial es
fundamental para mantener nuestra plataforma segura, pero sabemos que
hay riesgos, pues puede reflejar y ampliar sesgos. Para abordar esto,
estamos construyendo buenas prácticas para la imparcialidad
–asegurándonos de que la inteligencia artificial proteja a las
personas y no las discrimine– en cada paso del desarrollo del
producto.
Cuando los modelos de
inteligencia artificial son entrenados por humanos en conjuntos de
datos que involucran a personas, existe un riesgo representativo
inherente. Si los conjuntos de datos contienen limitaciones, fallas u
otros problemas, los modelos resultantes pueden funcionar de manera
diferente para diferentes personas. Para gestionar ese riesgo,
desarrollamos un nuevo proceso para inteligencia artificial
inclusiva. Éste proporciona pautas para ayudar a los investigadores
y programadores a diseñar conjuntos de datos, medir el rendimiento
del producto y probar nuevos sistemas a través de la lente de
inclusión. Para la visión, esas dimensiones incluyen el tono de la
piel, la edad y la presentación de género, y para la voz incluyen
el dialecto, la edad y el género. El marco inclusivo de inteligencia
artificial ahora se usa en muchos equipos de producto en Facebook y
se integra en el desarrollo de nuevas características.
Para una inmersión más
profunda en todas las actualizaciones y avances de inteligencia
artificial de hoy, consulte las publicaciones en nuestro blog de IA.
Realidad aumentada y realidad
virtual
Una de las áreas en las que
estamos utilizando el marco inclusivo de la inteligencia artificial
es la realidad aumentada (AR). Los ingenieros de Spark AR lo utilizan
para garantizar que su software ofrezca efectos AR de calidad para
todos. Por ejemplo, algunos de los efectos son provocados por un
gesto de la mano, por lo que los datos de entrenamiento incluyó
varios tonos de piel bajo una variedad de condiciones de iluminación
para asegurar que el sistema siempre reconociera que había una mano
frente a la cámara. Los ingenieros de Oculus también utilizan este
proceso para comandos de voz en VR, con datos representativos en
dialectos, edades y géneros.
Mientras trabajamos para
asegurarnos de que nuestra tecnología no excluya a las personas,
también nos aseguramos de que ayude a unir a las personas. Con la
realidad virtual, vemos un futuro donde las gente pueden interactuar
y unirse, sin importar la distancia física. Para lograr esto, las
personas necesitan sentirse completamente presentes en la realidad
virtual. Eso significa que necesitamos avatares realmente realistas,
con gestos, expresiones faciales y tono de voz que agreguen matices a
nuestras conversaciones.
Hemos demostrado un realismo
innovador en los rostros de nuestros Codec Avatars, que permiten a
las personas interactuar en tiempo real en la realidad virtual. Pero
la comunicación genuina requiere de todo el cuerpo. Es por eso que
estamos desarrollando modelos totalmente adaptables basados en la
física que reproducen un avatar 3D con datos de un número limitado
de sensores. Utilizamos un enfoque en capas que reproduce la anatomía
humana y puede adaptarse automáticamente para coincidir
perfectamente con la apariencia y el movimiento único de cualquier
individuo. Diseñamos estos modelos de adentro hacia afuera,
desarrollando un esqueleto virtual y luego sumando por capas la
estructura muscular, la piel y la ropa. El resultado: avatares
realistas, hasta en el movimiento muscular y el drapeado de la ropa.
Todavía tenemos un largo camino por recorrer antes de que los
resultados de esta investigación se conviertan en un producto, pero
lo logrado hasta ahora nos alienta.
Al igual que la realidad
aumentada, queremos que la realidad virtual sea incluyente y segura
para todos. Hemos construido sistemas preventivos –como un código
de conducta para todos los que usan o construyen nuestros
auriculares– que fomentan una cultura e interacciones respetuosas.
Y hemos construido sistemas reactivos, que incluyen herramientas para
reportar o bloquear a los usuarios que infrinjan las normas.
Cuando lanzamos nuestras
propias aplicaciones sociales de realidad virtual, incluyendo Spaces,
Venues y Rooms, incorporamos la seguridad en el diseño central de la
experiencia. Un video de orientación presenta a las personas algunas
de las características diseñadas para hacerlos sentir más cómodos
al interactuar con un grupo grande de personas mientras estén en la
realidad virtual. Por ejemplo, la burbuja de seguridad es una función
que evita que personas u objetos se acerquen más de lo que te
gustaría. Si un avatar entra en la burbuja de seguridad de otro,
ambos avatares se vuelven invisibles entre sí. También contamos con
moderadores en vivo para ayudar a garantizar un buen comportamiento y
revisar informes de comportamiento inapropiado.
Mira la presentación completa
aquí.
Las herramientas y los
procesos que compartimos hoy son parte de cómo nos estamos
preparando para lo que viene. Para nosotros, este trabajo consiste en
brindar la misma voz y la oportunidad a personas de todo el mundo,
para ayudarlas a mantenerse conectadas entre sí. Para conocer más
sobre los anuncios de ayer, lee nuestro Resumen del Día 1. Para
obtener más detalles sobre las noticias de hoy, consulta nuestro
blog deDesarrolladores, el blog de IA, el blog de Ingeniería, el
blog de Oculus, el Newsroom de Instagram y el Newsroom de Facebook.
También puedes ver todas las notas importantes sobre el F8 en la
página de Facebook para Desarrolladores.
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