Facebook
"Ko najdemo kos neprimerne vsebine, nam lahko tehnologija pomaga najti vse dvojnike in preprečiti njihovo širjenje," sta v objavi zapisala glavna varnostna direktorica Facebooka Antigone Davis in podpredsednik za integriteto Guy Rosen, posvečeni četrtemu letnemu Facebook Childu. Varnostni hackathon. "Za tiste, ki že uporabljajo lastno ali drugo tehnologijo za ujemanje vsebine, lahko naše tehnologije zagotovijo še eno raven zaščite, zaradi česar so varnostni sistemi veliko močnejši."
Facebook trdi, da sta bila objavljena algoritma - PDQ in TMK+PDQ - zasnovana za delo z ogromnimi nizi podatkov in temeljita na obstoječih modelih in izvedbah, vključno s pHash, Microsoftovim PhotoDNA, aHash in dHash. Na primer, algoritem za ujemanje fotografij PDQ je navdihnil pHash, vendar so ga Facebookovi razvijalci razvili popolnoma iz nič, medtem ko so algoritem za ujemanje videoposnetkov TMK+PDQF skupaj ustvarili Facebookova raziskovalna skupina za umetno inteligenco in znanstveniki z univerz v Modeni in Reggio Emilii v Italiji .
Oba algoritma analizirata datoteke, ki jih iščeta, z uporabo kratkih digitalnih zgoščenih vrednosti, edinstvenih identifikatorjev, ki pomagajo ugotoviti, ali sta dve datoteki enaki ali podobni, tudi brez izvirne slike ali videa. Facebook ugotavlja, da je te zgoščene vrednosti mogoče enostavno deliti z drugimi podjetji in neprofitnimi organizacijami ter industrijskimi partnerji prek Globalnega internetnega foruma za boj proti terorizmu (GIFCT), tako da bodo lahko vsa podjetja, ki jih zanima spletna varnost, tudi odstranila vsebino, ki jo Facebook je označen kot nevaren, če je naložen v njihove storitve.
Sledil je razvoj PDQ in TMK+PDQ
Izvršni direktor Facebooka Mark Zuckerberg pa že dolgo trdi, da bo umetna inteligenca v bližnji prihodnosti znatno zmanjšala količino zlorab, ki jih zagrešijo milijoni brezvestnih uporabnikov Facebooka. In res, v objavljenem maja
Vir: 3dnews.ru