Tumblr e il suo sviluppo del deep learning

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All’inizio di dicembre, Internet era in preda all’abuso con la notizia della dichiarazione di Tumblr che avrebbe vietato i contenuti per adulti sulla sua piattaforma a partire dal 17 dicembre. Ma a parte gli aspetti legali, sociali ed etici del dibattito, ciò che è interessante è come la piattaforma di microblogging prevede di implementare la decisione.

Secondo un post del supporto di Tumblr, i contenuti di NSFW saranno contrassegnati con un “mix di classificazione dell’apprendimento automatico e moderazione umana”. Il che è logico perché, secondo alcune stime, Tumblr ospita centinaia di migliaia di blog che postano contenuti per adulti e ci sono milioni di singoli post che contengono ciò che è considerato contenuto per adulti. L’enormità del compito è semplicemente al di là del lavoro umano, specialmente per una piattaforma di forum che storicamente ha lottato per diventare redditizia.

Deep learning, il sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che è diventato molto popolare negli ultimi anni, è adatto per l’automazione di compiti cognitivi che seguono un modello ripetitivo come la classificazione di immagini o la trascrizione di file audio. L’apprendimento profondo potrebbe aiutare a togliere la maggior parte dell’onere di trovare i contenuti di NSFW dalla spalla dei moderatori umani.

Ma finora, dato che Tumblr sta testando le acque nel segnalare i contenuti, gli utenti sono stati portati su Twitter per mostrare esempi di contenuti innocui che Tumblr ha segnalato come NSFW, che includono calze a troll, jeans a LED e brevetti di design di boot-scrubbing.

Ovviamente, la gente di Tumblr si rende conto che ci sono limiti distinti alle capacità di apprendimento profondo, ed è per questo che tengono gli esseri umani nel circuito. Ora, la domanda è: perché una tecnologia che è buona come – o addirittura migliore degli umani nel riconoscere immagini e oggetti ha bisogno dell’aiuto per prendere una decisione che ogni essere umano potrebbe fare senza grandi sforzi?

Un brevissimo brief-primer sul deep learning

Al centro del deep learning ci sono le reti neurali, una struttura software progettata approssimativamente secondo la struttura fisica del cervello umano. Le reti neurali consistono di strati su strati di nodi computazionali collegati (neuroni) che eseguono i dati attraverso equazioni matematiche e li classificano in base alle loro proprietà. Quando si impilano più strati di neuroni l’uno sull’altro, algoritmi di apprendimento profondo possono eseguire compiti che prima erano impossibili da affrontare con qualcosa di diverso dalla mente umana.

Contrariamente al software classico, che richiede ai programmatori umani di programmare meticolosamente ogni singola regola comportamentale, gli algoritmi di apprendimento profondo sviluppano il proprio comportamento studiando esempi. Se si fornisce una rete neurale con migliaia di messaggi etichettati come “contenuti per adulti” o “contenuti sicuri”, essa sintonizzerà i pesi dei suoi neuroni per essere in grado di classificare i contenuti futuri in queste due categorie. Il processo è conosciuto come “apprendimento supervisionato” ed è attualmente il modo più popolare di fare un apprendimento profondo. Rimani su Scoprire, per trovare, ogni giorno, le migliori notizie sul web su mondo, curiosità, soldi, società, tecnologia e tanto altro ancora. Ci trovi anche su Facebook!p

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