这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法

来源:秒速飞艇彩票 日期:2019-10-15 06:53

  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?Faceb!ook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秒速飞艇彩票价值:&#;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(Nicol、a,Bortign。o)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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