Чтобы разрекламировать запуск нового захватывающего цифрового центра BBC для Tomorrow’s World, Socialyse хотел привлечь внимание подростков и миллениалов к технологиям будущего в том месте, которое они чувствовали как дома: в социальных сетях. Зная, что эта аудитория понимает социальные тенденции и очень заботится о контенте, которым они делятся, UNIT9 создал что-то специально для них: инструмент для анализа фотографий.
Мы обучили нейронную сеть искусственного интеллекта смотреть на изображение, отправленное пользователем, анализировать его функции и прогнозировать оценку его анализа фотографий - и все это через интерфейс чат-бота Facebook. Более того, мы подарили им забавное видео, демонстрирующее результаты.
На первом этапе системы использовалось облачное видение Google и ИИ компьютерного зрения Microsoft для определения ключевых компонентов изображения. Это были названия объектов изображения, цвета, люди, лица, эмоции, а также ориентиры.
Затем мы разработали и обучили специальную глубокую нейронную сеть с помощью Google TensorFlow, чтобы превратить эту информацию в оценку анализа фотографий. Система оценила социальную популярность множества изображений, чтобы узнать, какой контент пользуется успехом в социальных сетях.
Несмотря на то, что проблема кажется очень субъективной, нам удалось создать интересный точный ИИ. Мы протестировали его на изображениях, которые уже знали, сколько лайков они набрали, чтобы сравнить фактические данные с прогнозами ИИ. Корреляция между фактическими данными и ИИ превзошла наши ожидания:
Для дальнейшего развития технологии мы адаптировали окончательный алгоритм искусственного интеллекта для создания оценки фотоанализа, в которой сравниваются особенности вашего изображения с вашими подписчиками в социальных сетях. Затем результаты были введены в настраиваемый конвейер рендеринга видео, в котором использовались шаблоны Adobe After Effects, и автоматически добавлялись аналитические данные AI для создания захватывающего визуального элемента с широкими возможностями для совместного использования.
Весь пользовательский опыт был доступен через интерфейс чат-бота Facebook Messenger, который направлял участников серией вопросов и инструкций. Бот был также основан на AI обработки естественного языка Google - Dialogflow, чтобы обрабатывать ввод текста произвольной формы от пользователей.
«Мы создали алгоритм, который понимает, что делает фотографию популярной. Невозможно недооценить значение этого ».
Марк Вацель, креативный директор UNIT9
Инструмент анализа фотографий дает многолетним людям ключевую информацию о том, как создавать трендовый контент с их собственными публикациями в социальных сетях, и раскрывает немного тайны, лежащей в основе работы ИИ.
«Результаты превзошли все, что мы когда-либо надеялись достичь на этапе открытия».
BBC
Первоначально опубликовано на www.unit9.com.
