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这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法
2019-09-08 22:25

  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,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(NicolaBo,rtigno)在电话中说。

  F,aceb,o,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,它更有可能被发现并迅速移除。