谷歌人工智能技術助提高垃圾郵件識別率
2015/7/10 10:52:52
大約10年前，垃圾郵件幾乎要毀了電子郵箱。一場拯救人們的郵箱的比賽隨即打響，兩大科技巨頭也力爭奪得垃圾郵件頭號殺手的頭銜?，F(xiàn)在，憑借一系列新的人工智能工具，谷歌在這方面又上了一層樓。
7月10日谷歌表示，在人工智能技術的幫助下，Gmail垃圾郵件識別率如今提升到了99.9%。
大約10年前，垃圾郵件幾乎要毀了電子郵箱。一場拯救人們的郵箱的比賽隨即打響，兩大科技巨頭也力爭奪得垃圾郵件頭號殺手的頭銜。
2012年2月，微軟聲稱，它能夠過濾掉Hotmail
97%的垃圾郵件。谷歌后來作出回應，稱它的Gmail能夠過濾掉大約99%的垃圾郵件，而且誤判率(將沒問題的郵件誤判為垃圾郵件的比例)也只有1%。
兩家公司的成果表明，啟發(fā)式檢測技術——按照預設規(guī)則識別垃圾郵件——能奏效。
不過，它們還不夠出色。1%的垃圾郵件還是會讓人很煩惱，而1%的誤判率也可能帶來不小的麻煩，尤其是錯過重要的信息的話。因此，這些公司繼續(xù)不斷改良各自的垃圾郵件過濾技術。現(xiàn)在，憑借一系列新的人工智能工具，谷歌在這方面又上了一層樓。
谷歌時隔3年再一次公布了Gmail的垃圾郵件數(shù)據(jù)，稱它的垃圾郵件比例已經(jīng)削減至0.1%，誤判率也下降至只有0.05%。該公司將此主要歸功于類大腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡”的引入。引入到垃圾郵件過濾器后，該類技術能夠通過分析大量計算機上的信息來學習識別垃圾郵件和釣魚信息。
機器學習的一大好處在于，它能夠自行適應不同的環(huán)境。Gmail目前的全球用戶量達到9億。換言之，Gmail的垃圾郵件過濾器并不只是通過實施預設的規(guī)則來清楚垃圾，它們在運行期間還能夠自行制定新規(guī)則。
針對你不想看到的
與Facebook和Twitter一樣，谷歌也是神經(jīng)網(wǎng)絡領域的領先者。近年來，該公司利用該類技術來識別你向Android手機發(fā)出的語音指令，辨別你發(fā)布到Google
Photos服務的照片，等等。
神經(jīng)網(wǎng)絡技術也能有效用于識別垃圾郵件其實并不令人意外。百度在使用該類技術來推送你可能會有興趣的廣告，F(xiàn)acebook利用它來在動態(tài)消息(News
Feed)中判斷你可能想看的內(nèi)容。在某種程度上，垃圾郵件識別技術只是這些系統(tǒng)的相反面，它針對的是你不想看到的信息。
其它公司也在探索將神經(jīng)網(wǎng)絡用作過濾工具。除了識別垃圾信息之外，Twitter還計劃利用該技術在其社交網(wǎng)絡上識別淫穢內(nèi)容。
粗略地說，這些神經(jīng)網(wǎng)絡是機器的巨大合集，模擬大腦中的神經(jīng)細胞網(wǎng)絡。在谷歌，迪恩和由其他人工智能工程師組成的核心小組負責運作這些網(wǎng)絡，提供軟件庫，從而讓包括Gmail團隊在內(nèi)的其它谷歌團隊能夠用得上。
個性化調(diào)整
微軟現(xiàn)在的垃圾郵件過濾率達到多少呢?該公司還沒有公布Hotmail(現(xiàn)改稱為Outlook.com)這方面的新數(shù)據(jù)。不過它也在部分產(chǎn)品中采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術。正是由于該技術，Skype電話的即時翻譯功能才得以實現(xiàn)。
然而，正確來說，應用神經(jīng)網(wǎng)絡只是像谷歌這樣的公司打擊垃圾郵件和確保用戶收到正當內(nèi)容的舉措的一部分。瑞伊-格蘭特還表示，Gmail利用數(shù)項工具來調(diào)整垃圾郵件過濾器，從而使得它們符合用戶特定的偏好。
我們會追蹤并試圖粗略估計你想要看到什么內(nèi)容，不想看到什么內(nèi)容，具體是根據(jù)你之前關注過什么信息，標記了哪些內(nèi)容為垃圾信息。所以，除了應用接收所有人的反饋的大機器學習模型，我們還會針對個人進行適當?shù)恼{(diào)整。
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