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这是Facebook人工智能系统寻找危险物品的方法

作者:幸运时时彩官网 发布时间:2019-07-28 06:42

  Facebo。ok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幸运时时彩官网%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。r,tigno)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。

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