Netflix A.I. - едно по-дълбоко разбиране

Все още няма нищо по-добро от препоръка за филм от приятел, който знае вашите вкусове. Досега! Стана ясно, че Netflix иска да промени това, като изгради онлайн енджин за препоръки, който ще превъзхожда дори най-близките ви приятели.

Компанията пита световни експерти, как да изгради нов алгоритъм, с които би могъл да се предскаже по-добре, какви филми искате да гледате. В стремежа си за по-нататъшно усъвършенстване, Netflix иска да създаде изкуствен интелект, който имитира структурата и поведението на човешкия мозък.

Сега Netflix върви по стъпките на уеб гиганти като Google и Facebook, които са наели най-добрите изследователи, за да подобрят потребителското изживяване, от гласовото разпознаване, до интелигентното маркиране на изображения. Но Netflix има малко по различен подход. Компанията планира да пусне своя „дълбоко разбиращ“ алгоритъм, използвайки „облачните“ услуги на Amazon, вместо да изгражда своя собствена хардуерна инфраструктура, ала Google и Facebook. Това показва, че благодарение на издигането на „облака“, по-малки уеб компании вече могат да се конкурират с големите играчи на пазара - поне в някои отношения.

Много от методите на „дълбокото разбиране“ включват невронни мрежи - компютърни симулации на огромни мрежи от неврони, в които преминават сигнали, напред-назад, както това се случва в мозъка ви. Но като имаме предвид, че човечеството все още не е разбрало напълно как работи мозъка, то тези компютърни невронни мрежи не биха могли да се доближат до съвпадение.

Все пак това е някакво начало!

Въпреки, че днес най-големите невронни мрежи имитират само, около един процент от човешкия мозък, според списание „Техника и технологии“ (UK), съвременни алгоритми за дълбоко разбиране могат да откриват лица в снимки, да изучават вашите вкусове и навици, и, до известна степен, да разбират това, което казвате.

Днес широк спектър от компании работят над подобряване на методите за „дълбоко разбиране“, в това число не само Google и Facebook, но и Microsoft, и гигантската китайска търсачка Baidu. А сега и Netflix!

В сърцето на този тип проекти ще намерите един човек на име Джефри Хинтън, академик, който сега прекарва част от времето си в Google, но се оказва, че софтуер с отворен код, създаден от един от неговите ученици, Джаспър Снук, е в основата на разработката за Netflix.

Продължава на страница №2...

Защо „виртуалните мозъци“ вървят на графични чипове?

Въпреки че Qualcomm работи над компютърни чипове, които следват модела на мозъка, то повечето от днешните невронни мрежи работят на GPU-та (или графични процесори). Проектирани да обработват масивни изображения при висока скорост, графичните процесори първоначално са били инсталирани в машини, използвани от геймъри, продуктови дизайнери и машинни инженери. Но тъй като те са толкова добри в боравенето с много задачи по едно и също време (това е известно като паралелна обработка), масивните GPU „ферми“ сега се използват за захранването на всички видове суперкомпютърни приложения, включително и в софтуер за „дълбоко разбиране“.

В свой блог пост, инженерите на Netflix казват, че: "„дълбокото разбиране“ сега е икономически жизнеспособно, в голяма степен благодарение на GPU работата, извършена от Станфордския професор и Google изследовател, Андрю Ендж, друг ученик на Хинтън".

Подобно на Google, Netflix също ще разчита на графичните процесори, за да изгради своите невронни мрежи. Но за разлика от Google, компанията няма да изгради свои собствени GPU ферми. Тя разработва своите алгоритми в собствените си лаборатории и ще ползва услугите на Amazon.  

Все пак Netflix не разкрива повече подробности, за това как тя ще работи с невронните мрежи, за да осигури персонализирани препоръки на филми. Работата е все още във фаза експеримент.

Усилията на Netflix, свързани със системата за „дълбоко разбиране“, използвайки инфраструктурата на Amazon, може да помогне на по-малките стартиращи компании и независими изследователи да придобият по-голям стимул за развитие на собствените си проекти свързани с „дълбокото разбиране“, което само по себе си ще подтикне и цялото технологично общество към експерименти в тази посока.