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这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法

2019-09-28 18:16

  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,98%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,,f、acebook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(Nico,laB,ortigno)在电话中说。

  Facebo。ok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,澳洲幸运10它,更有可能被发现并迅速移!除。


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