“我們和YouTube現(xiàn)在正在聯(lián)合研發(fā)一款智能識別圖片及視頻的系統(tǒng)。

研發(fā)完成后，它將用于甄別、封禁油管平臺上發(fā)布的仇恨、種族歧視、血腥、黃/暴及其他違反各國法律規(guī)定的圖片、視頻。”

得知夏景行前來視察工作，吳恩達和李飛飛作為復興工業(yè)（美國）人工智能研究院的正、副院長親自帶著大老板在各個實驗室參觀了起來。

一行人邊走邊聊。

夏景行笑著說道：“這段時間辛苦你們了，違禁視頻一直是油管的一塊心病。

因為這玩意兒，油管經(jīng)常被社會各界抨擊，快被形容成傳播毒瘤的網(wǎng)站了。”

吳恩達笑道：“油管每個月有來自幾十個國家的幾億人訪問和上傳視頻，這種大型平臺的管理確實是件令人頭疼的事情。。

光依靠人工審核視頻,很難實現(xiàn)高效的審核，同時還會造成大量的人力支出。

擁有一款高識別精準率的審核系統(tǒng)，可以為油管省很多事。

不過現(xiàn)階段的AI識別精準率很難達到完全不依賴人工審核的程度。

未來很長一段時間內(nèi)，還是需要AI和人工一起搭配審核，AI為主，人工為輔。”

夏景行笑了一下,“我明白,人工智能也會出錯，把正常視頻判別成違禁視頻。”

吳恩達點點頭，道：“要想徹底解決這個問題，還需要繼續(xù)訓練我們的算法模型，才能使它的識別更精確。

怎么訓練人工智能呢？我們需要更多的標注數(shù)據(jù)。”

李飛飛在一旁補充道：“我之前曾開發(fā)了一個ImageNet數(shù)據(jù)庫，下載了10億張圖片，為了找人標注這些圖片，我使用了亞馬遜的眾包服務平臺AMT，但幾年時間過去了，僅僅只標注了幾百萬張圖片。”

夏景行微微點頭，亞馬遜AMT，又名AI富土康。

顧名思義，這就是一個網(wǎng)上接單做兼職的平臺，其中最多的任務就是標注數(shù)據(jù)。

怎么標注呢？很簡單，坐在電腦前，對數(shù)據(jù)進行手工輸入、分類，區(qū)分出一張照片中是否有“狗”，辨別語句中的“bass”到底是低音還是鱸魚。