Oltre a consigliare nuovi amici, nuovi video e nuove pagine fan da seguire, presto Facebook potrebbe raccomandare capi di abbigliamento e accessori in linea con le preferenze degli utenti. Alcuni ricercatori interni al gruppo di Mark Zuckerberg stanno infatti lavorando su Fashion ++, un sistema basato su intelligenza artificiale tarato per funzionare come consulente di moda personalizzato per gli utenti, consigliando loro cosa indossare sulla base di poche immagini di partenza.

Il sistema – si legge nella descrizione presente nella pagina allestita dai ricercatori – è stato addestrato dandogli in pasto migliaia di fotografie di abiti, ciascuno scomposto nei suoi elementi costitutivi e allegato a un giudizio espresso da un team di esperti. Il sistema ha imparato così a distinguere cosa va di moda e cosa no, e a migliorare l'aspetto di ciascun indumento o abbinamento modificandone le componenti all'interno di un'immagine offerta poi all'utente finale.

Il risultato è un sistema che in realtà – stando agli stessi ricercatori – non ha assolutamente la pretesa di dettare legge in fatto di moda, né funziona come personal shopper; non consiglia cioè agli utenti nuovi acquisti di prodotti sul mercato. Piuttosto, Fashion ++ è impostato per offrire spunti su piccoli cambiamenti nel modo di vestire – come rimuovere una sciarpa, cambiare il collo di una blusa, privilegiare una tonalità cromatica anziché un'altra, arrotolarsi le maniche o infilare la maglietta nei pantaloni o nella gonna: consigli pratici che potrebbero rendere più semplice la vita di chi fa fatica a orientarsi nel guardaroba.

Purtroppo è difficile capire quale direzione prenderà l'ultimo esperimento di Facebook: ultimato l'algoritmo, i ricercatori si sono limitati a sottolinearne le potenzialità e pubblicare alcuni dettagli sul suo funzionamento. Il sistema sarà presentato il mese prossimo dal vivo nel corso di una conferenza dedicata alla computer vision, ma ancora non si sa se si trasformerà effettivamente in un servizio fruibile dall'interno del social network.