Твиттер станет гораздо умнее благодаря разработкам Cortex

Как долго вы ищете подходящую вам по тематике трансляцию на просторах «Твиттера»? Удавалось ли вам буквально в два клика найти то, что нужно именно вам? Если сейчас ваш ответ будет наверняка «нет», то в скором будущем таких проблем не возникнет.

Так как популярный сервис микроблогинга разрабатывает технологию, цель которой является в режиме реального времени узнавать контент трансляций, а так же намного быстрее и точнее давать рекомендации обычным юзерам. То есть совсем скоро вы сможете с лёгкостью смотреть именно те стримы, которые вас интересуют.

Вообще такой сервис как видеотрансляции уже не такая уж и новая тема. Например, существуют Periscope и Meerkat, а у самой крупной социальной сети это Facebook Live. Но есть одна проблема у всех них – поиск трансляций находится всё ещё на достаточно низком уровне, если говорить про эффективность, так как даже сами создатели видео порой не могут толком объяснить тему своих выступлений.

Поэтому Cortex, который является филиальчиком Твиттера, отвечающие за искусственный интеллект создают некий алгоритм. Он в свою очередь и будет определять тематику трансляции. Таким образом, программа без труда будет осознавать,  рисует ли человек на холсте, показывает свою новую татуировку или же просто болтает о себе.

Заметим один интересный факт: то, что делает эта система, уже является, по меньшей мере, уникальной функцией. Пока что подобные алгоритмы были способны лишь опознавать объекты на фото, теперь же это стрим, где всё окажется намного сложнее. Для этого то разработчики спроектировали суперкомпьютер, который от и до набит одними графическими процессорами.

Пока что принцип рекомендаций является весьма грубым, то есть вам просто советуют то, что смотрят люди со схожими интересами. Вот для чего инженеры из Cortex всеми силами пытаются создать принципиально новое решение проблемы через распознавание видеотрансляций и основанное на глубоком обучении, представляя собой что-то вроде человеческого мозга, состоящий из нейронов, который обучается, пока работает с видео.