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这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法

发布时间:2019-04-26 08:23 作者:极速快三平台

  Facebook的大部分,文章都是由公司的机器人工智能学习系统自动完成的,这减少了审计师机!械检查的痛苦。本月早些时候发布的最新的“社区标准执行报告”。(社区标准执行报,告)该公司表示,9、8%的,恐怖分子视频和照片是在任何人有机会看到它们之前删除的,更不用说报告了。

  我们在这里看到了什么?Facebook,一直在训练其机器学习系统识别,和标记,视频中的物体,从花瓶或人到或刀子。Facebook的人工,智能使用两,种主要方法来寻找危险的内容。一个是使用神经网络来找到已知的对象的特征和行为,并用不同的信念百分比来标记它们(正如我们在上面看到的),。

  这些神经网络将与人。类评。论家预先标记的视频或用户的积极。报道相结合,以。及来自伦敦警察。局的快速视频。神经网络可以使用这些信息来猜测整个场景可能显示什么,它是否含有应该被标。记的行为或图像。在本周的。新闻发布会上,它提供了更多关于如何使其系统工作的信息。

  然后呢?如果系统确定视频文件。中存在问题的图像或行为,则可以自动删除或将。其发。送给手动内容审计员。如果。它违反规则,facebook可以创。建一个Hash价值-唯一的数字串来表示它并在整个系统中传播。以便当某人试图再次上传时,其他匹配将自动删除。这些Hashi手表可以与其他社交媒体分享,以。便。他们也可以删除非法文件的。副本。

  Haxi价值:一般的。线性表树在结构中的相对位置是随机的,。即与记。录的关键字之。间没。有明确的关系。在结构中找到记录时,需要比较一系列和关键词。这种搜索方法是以比较的效率为基础的,取决于搜索过程中的比较次数。理想的情况是,你。可以直接找到你需要的记录,所以你必须建立一个确。定的关系f。匹配每个关键字和结构中唯一的存储位置。

  这。些视频,伦敦警察局,对我们非常有用。幸运的是,恐怖很少发生,但这意味着培训数据很少。工程经理尼古拉。·博尔蒂。尼翁(NicolaBortigno)。在电话中说。

  Facebook仍在努力自动理解语言的意义。这就是为什么公司仍然,需要依靠绝大多数违反其规定的报、告:只有16%的帖子得到其自动系统的认可。随着技,术的进步,我们期待着看到这个数字的增长。然、而,对人工智能的真正理解仍然是该领域面,临的最大挑战。之一。

  今年3月,一,名恐怖分子,在新西兰克赖斯特彻奇的两座清真寺杀害了49人。他在Facebook,上直播了大屠杀。在接下来的几个月里,大屠杀的视频在网站上流传。这给整个,行业敲响了警钟。如,果这种,情况再次发生,它更有可能被发现并迅速移除。