该公司表示，这将提高人工智能系统的准确性，并有助于创建新的应用程序。Facebook 周五表示，它正在启动一个项目，该项目将自动从上传到该网站的公共视频中学习音频、文本和视觉表现。该社交网络表示，这个名为“从视频中学习”的项目将有助于改进其核心人工智能系统，用于内容推荐和政策执行等用途，并将支持新的应用程序。
“通过从跨越几乎每个国家和数百种语言的全球公开视频流中学习，我们的人工智能系统不仅可以提高准确性，还可以适应我们快速发展的世界，并识别不同文化和地区的细微差别和视觉线索，” Facebook 在一篇博文中写道。“通过帮助 AI 研究人员摆脱对标记数据的依赖，我们可以改进 AI 驱动的产品并创造全新的体验。”
Facebook 表示，自我监督可以帮助人工智能系统自动学习查找与搜索短语匹配的视频，例如“每次我们向奶奶唱生日快乐时都给我看”。这涉及到教学系统将“生日快乐”与蜡烛、蛋糕和人们唱生日歌之类的东西相匹配。
这家社交媒体巨头因一些隐私和安全问题而受到抨击，它表示将重点放在使用“自动化解决方案”来保护隐私。它指出，对公共 Facebook 视频的半监督和自监督学习已经改进了其计算机视觉和语音识别系统。
Facebook 表示，在创建“最先进的、自我监督的视频理解框架”后的六个月内，它为Instagram Reels的推荐系统部署了一个人工智能模型。该公司补充说，早期的实验表明，将自我监督学习应用于视频可以将语音识别错误降低 20%，这可以改进自动字幕等应用程序和有助于标记仇恨言论的任务。
Facebook 最近一直在努力提升其 AI 工作水平。本月早些时候，该公司的人工智能团队表示，当其名为 Seer 的自我监督计算机视觉模型能够从十亿个随机、未标记和未策划的公开 Instagram 图像中学习时， 它实现了“突破”。然后，Seer 能够以 84.2% 的准确率正确识别和分类照片中的主要物体。Facebook 去年年底还表示，由于其人工智能技术的改进，它在用户报告之前捕获了更多仇恨言论。