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这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法

作者:北京pk赛车 发布日期:2019-10-17 10:53

  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!?Fa;ceboo!k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,fac;ebook可以创建一个Hash价值-唯一的数!字串北京pk赛车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。

  F&#;acebook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Fac。ebook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。

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