La IA de Google busca debajo de la superficie información sobre personas, lugares y cosas en imágenes

Google anunció hoy que comenzará a mostrar datos rápidos sobre las fotos activadas por AI en Google Images. A partir de esta semana en los Estados Unidos, los usuarios que buscan imágenes en dispositivos móviles pueden ver información del Knowledge Graph de Google, la base de datos de miles de millones de datos de Google, incluidas personas, lugares o cosas que son relevantes para ciertas imágenes.

Google dice la nueva característica Esto aparecerá en algunas fotos en Google Images antes de que se expanda a otros idiomas e interfaces con el tiempo. Su objetivo es proporcionar contexto para las imágenes y los sitios web en los que están alojados. Se estima que las imágenes representan actualmente el 12,4% de las búsquedas de Google, y al menos parte de ellas son irrelevantes o manipuladas. Para solucionar esto, Google comenzó a identificar fotos engañosas en las imágenes de Google a principios de este año con una etiqueta de verificación de hechos, extendiendo la funcionalidad más allá de la búsqueda estándar sin video y video.

Cabe señalar que los temas están actualmente seleccionados en el sentido de que provienen del diagrama de conocimiento, esto no excluye la posibilidad de errores de clasificación. Ya en 2015, un desarrollador de software señaló que los algoritmos de reconocimiento de imágenes en Google Photos se referían a sus amigos negros como "gorilas". Tres años después, Google no había ido más allá de una solución gradual que simplemente bloqueaba la búsqueda de categorías de imágenes para "gorila", "chimpancé", "chimpancé" y "mono" en lugar de volver a desarrollar el algoritmo. Más recientemente, los investigadores han demostrado que Google Cloud Vision, el servicio de visión por computadora de Google, etiqueta automáticamente una imagen de una persona de piel oscura con una pistola termómetro, mientras que una imagen similar está etiquetada con un "dispositivo electrónico" de piel clara. En respuesta, Google ajustó los niveles de confianza para devolver etiquetas con mayor precisión cuando había una pistola en una foto.

Un portavoz de Google informó a VentureBeat por correo electrónico que la prevención de errores en el reconocimiento y el etiquetado era un "enfoque central" desde el inicio del proyecto. La compañía ha sometido la función a un proceso de evaluación humana para determinar si hay ejemplos "ofensivos" o "disruptivos", y ha desarrollado casos de prueba para conjuntos de consultas sensibles para ayudar con las pruebas de estrés. Google también afirma usar umbrales de calidad para mostrar imágenes en funciones resaltadas. Cuando Google Images detecta que una consulta en particular busca contenido confidencial, detecta automáticamente la intención y evita que se muestre el contenido de Knowledge Graph.

Cuando toca imágenes, aparece una lista de temas relacionados, como: Por ejemplo, el nombre de un río en la foto o la ciudad del río. Si selecciona uno de estos temas, se muestra una breve descripción de la persona o cosa a la que se refiere, junto con un enlace para obtener más información y explorar subtemas.

Google dice que estos enlaces se generan al registrar lo que se sabe sobre las imágenes a través de la IA y al evaluar las señales visuales y de texto (incluidas otras consultas de búsqueda) antes de combinarlas con una comprensión del texto en las páginas web de las imágenes volverse. Puede usar esta información para identificar las personas, lugares o cosas más probables que son relevantes para una imagen en particular y compararlos con los temas existentes en el diagrama de conocimiento que muestra Google Images cuando existe una alta probabilidad de una coincidencia.

“En los últimos años, hemos hecho que Google Images sea más útil al ayudarlo a explorar más allá de la imagen misma. Los resultados de búsqueda incluyen subtítulos para miniaturas, por ejemplo. Con Google Lens, puede buscar imágenes encontradas y utilizar la función "Imágenes relacionadas" para examinar ideas similares ", escribió Angela Wu, desarrolladora de software en Google, en una publicación de blog. "Todas estas mejoras tienen el objetivo común de facilitar la búsqueda de inspiración visual, aprender cosas nuevas y hacer más cosas".