人工智能鉴黄师
但真的没有任何法宝可以治涉黄吗？互联网的开放不仅带来了自由，同样也成为垃圾信息的温床。最为人熟（xian）知（mu）的一个职位叫做“鉴黄师”，代表人物自然是“唐马儒”，但实际上“唐马儒”再多也满足不了现在对于图像鉴别和挖掘的需求。
传统的解决方案是通过人力完成，所需要的人数会与主播成一个比例。通常都是好几百人坐在屏幕前面持续对闪过的画面进行筛选，如果发现不符合规定就进行人工处理。但在智能化高度发展的今日，这样的方案显得过时。
据图普科技相关负责人表示，他们给出的方案很简单：将图片发送到云处理端，然后就能够接收到来自云端的处理结果，同时反馈的还有机器对结果的确定程度（百分比）。
通过图片上传，经过后台分析后，将结果给予用户，筛选的维度包括：色情识别、暴恐识别、是否旋转、颜值、人物类别、广告识别、是否戴眼镜、头发长度、车身颜色、车标品牌、服装风格、服装美观度等等。用户甚至可以根据需求，定制深度筛选规则。这些复杂的维度即便是人也要花上个几秒钟来确定，而现在机器所能达到的成绩是 99.5% 的图片都能够在 0.2 秒内获得鉴别的数据反馈。
机器读懂图片的本质
同样的是一张物体图片，人眼看到的是一个物体，而计算机看到只是每个代表每个像素点的数据。人对图像识别的能力，也是从生活经验积累而来，机器也是如此，让计算机看“懂”一张图片一直是一个难点。
目前最为普遍的解决方案是，通过给计算机装备一个能够不断学习及成长的平台——多重神经网络。笼统地讲便是计算机将原来单个、零散的分辨率数据结合起来，从不同的维度进行分析，比如颜色、相似度、局部特征等，同时与之前积累的数据进行对比，最终捕获其中的规律，将图像中的信息提取出来。
图片来源网络
这是一个不断成长的过程，如同我们人类学习一样，并不是一次就能学会，但机器比人好的地方，便在于不知疲倦及专注，让学习的天赋上比人类高出一截。
（部分图片与内容来源网络）
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作者：林浩葵
