Базата данни на Meta - Sphere, съдържаща над 134 млн. уеб страници, действа като индекс за знание на системата. Всъщност моделът е създаден да намира един-единствен източник, за да верифицира всяко твърдение. По този начин, обучавайки машините да разбират връзката между сложни текстови пасажи, ще помогне също така да се развият възможностите на ИИ към по-умни системи, които могат да улавят повече сложност и нюанси.

"Това е силен пример на инструментите с машинно обучение, които могат да помогнат да се мащабира работата на доброволците, като ефективно се препоръчват цитати и точни източници. Подобряването на тези процеси ще ни позволи да привличаме нови редактори в Wikipedia и да осигуряваме по-добра и надеждна информация на милиарди хора по света", коментира Шани Евенщайн-Сигалов, председател на настоятелството на Wikimedia Foundation.

Към момента двете организации не си партнират официално по проекта, тъй като той е в проучвателна фаза и решението все още не се използва за автоматично ъпдейтване на съдържанието в Wikipedia. Когато обаче моделите бъдат приложени, те се очаква да подобрят значително точността на източниците в онлайн енциклопедията. Освен това реализирането на проекта има потенциала да подпомогне разрешаването на трудни проблеми, свързани с работата със самия изкуствен интелект.

От Meta уточняват, че моделите за проверка и извличане на информация могат в бъдеще да се използват за верифицирането на документи в реално време. Освен предлагането на цитати системата ще може да дава възможност за автоматично допълване и корекции на текста. "В идеалния случай моделите ще разбират множество езици и ще могат да обработват няколко типа медийно съдържание, включително видео, изображения и таблици с данни. Тези способности за сред новите цели на Meta AI, тъй като помагаме да обучим технологията да разбира нашия свят", отбелязват от компанията.