这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法
  • 发布日期:2019-06-15 12:11 作者:pk10赛车 浏览量:129
  •   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pk10赛车的痛苦。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。Fac;ebook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Ha。shi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(NicolaBorti,gno)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!。