Instagram, uno tra i social attualmente più diffusi nel mondo, conta circa 800 milioni di utenti iscritti che ogni giorno condividono contenuti di ogni tipo. Lanciato nel 2010, Instagram ha raggiunto in pochi anni l'apice del successo, divenendo non solo una piattaforma dove condividere immagini, ma anche un importante mezzo di guadagno, soprattutto per aziende e influencer. Foto di cani, gatti, paesaggi, cibi, tramonti e selfie vengono quotidianamente condivisi sul social e grazie all'uso degli hashtag diventano virali su internet.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale
Nel corso della conferenza F8 di san Josè, tenutasi l'1 e il 2 maggio 2018, particolare rilevanza è stata data al tema dell'intelligenza artificiale: attualmente sono ancora molti i limiti che si incontrano nello sviluppo delle macchine con intelligenza artificiale, ma molti passi avanti sono stati compiuti. Il Chief Technical di Facebook, Mike Schroepfer, ha spiegato che il nuovo obiettivo del social è di migliorare notevolmente il riconoscimento di volti, scene e oggetti condivisi tramite le foto. Strategia già intrapresa negli scorsi anni e che ha portato notevoli progressi: il livello di accuratezza del riconoscimento di Facebook si attesta attualmente all'85,4%, battendo Google con il suo servizio ImageNet che nel 2017 si era attestato all'83,1%.
Gli scopi della ricerca
Innumerevoli sono gli scopi che vengono perseguiti attraverso il riconoscimento intelligente delle macchine: il primo fra tutti è indubbiamente quello di aumentare la capacità virale dei post. Grazie al riconoscimento è possibile avere accesso ad una serie di hashtag, suggeriti dallo stesso Facebook, che garantiscono una maggiore visibilità del contenuto condiviso.
Ma il secondo, e forse più importante, riguarda motivi di sicurezza: grazie al riconoscimento intelligente sarà possibile, infatti, eliminare contenuti illegali o violenti.
L'allenamento dell'intelligenza artificiale
Per rendere efficiente l'intelligenza artificiale delle macchine sono necessari lunghi e difficili protocolli di ricerca.
Una delle ultimissime strategie di Facebook è stata quella di utilizzare 3,5 miliardi di foto condivise su social. Una volta epurate le foto di Instagram dagli hashtag fuorvianti e sbagliati ed effettuata la giusta associazione tra soggetto della foto e hashtag di riferimento, le foto sono state sottoposte ai motori delle macchine di Facebook. L'obiettivo è di sviluppare quello che è stato definito "modello predittivo di hashtag su larga scala".
