Социальные сети неустанно пытаются максимально персонализировать страницы своих пользователей, чтобы сделать их нахождение в сети более интересным и избавить от ненужной информации. Самая крупная социальная сеть в мире пошла в этом отношении дальше других, и задействует технологии, результат которых можно назвать искусственным интеллектом.

Facebook имеет собственную группу специалистов AI-team, занимающуюся усовершенствованием функций, связанных с пользовательской выдачей. В результате Facebook должен научиться понимать своих пользователей почти так же, как понимают их другие люди. Технология Deep Learning, которую можно назвать частичным проникновением в сознание человека, базируется на моделировании процессов, происходящих в мозгу, когда он обрабатывает большие объемы информации.



Перспективность этой технологии уже подтверждена на практике. На ее базе Google создал программу, способную различать объекты на видео после просмотра некоторого числа роликов, на которых они присутствуют. Самообучающаяся программа смогла успешно определить кошек и другие объекты.


Естественно, подробности экспериментов по развитию Facebook в сторону большей дружественности к пользователям его руководство не разглашает. Однако прозвучали некоторые заявления о том, что изменения в первую очередь коснуться новостной ленты. Уже сейчас люди испытывают неудобство от большого объема новостей. Среднестатистический пользователь Facebook получает в среднем около полутора тысяч новых уведомлений в новостях, а с развитием мобильного Интернета и с расширением круга друзей эта проблема станет еще более серьезной. Поэтому своей задачей администрация видит фильтрацию новостной ленты с тем, чтобы человек находил в ней буквально несколько десятков сообщений. Длина ленты в 30-60 постов является такой, в которую можно поместить наиболее значимые для пользователя обновления, но сохранить для него физическую возможность увидеть их все. В свете этого раскрутка facebook обещает стать более сложной задачей.


Кроме этого, в будущем Deep Learning, возможно, поможет автоматизировать сортировку пользовательских фотографий и видео, а также их выбор для рассылки друзьям.
Также с помощью этой технологии должна стать доступной информация не только из профиля аккаунта, но также из текстовых сообщений, что, несомненно, окажет большое влияние на повышение эффективности таргетинговой рекламы.


Немного страшно себе это представить, но следующим шагом в развитии Deep Learning напрашиваются автоматические ответы на сообщения и комментарии.