Screenshot: Amazon
Es war am berühmtesten verwendet, um swap-Promis in die Filme und auch löschen Sie unerwünschte Schnurrbärte, aber die wirkliche macht der künstlichen Intelligenz ist die Fähigkeit zu erkennen, Muster in großen Datenmengen und machen erstaunlich genaue Vorhersagen. Forscher an der Boston University School of Public Health haben nun trainiert deep learning-KI zu finden, gefährliche Lebensmittel möglicherweise benötigen Sie einen Rückruf durch die Analyse von Bewertungen auf Amazon ‘ s website.
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In einer Studie, die gestern veröffentlicht in der Zeitschrift der American Medical Informatics Association, die Forscher im detail die Schritte gingen Sie durch die Ausbildung Ihrer neuronalen Netzen, die begann mit der mühsamen Aufgabe, das sammeln von 1,297,156 Bewertungen von food-Produkte verkauft, die auf Amazon.com und dann abgestimmt 5,149 der Sie Produkte hatte, wurden offiziell zurückgerufen von der US Food and Drug Administration, die zwischen 2012 und 2014.
Der nächste Schritt war, zu lehren, eine Art von deep learning-KI bekannt als ein Bidirektionaler Encoder Darstellung von Transformationen—oder BERT, für kurz—spot verräterische Terminologie in diesen Bewertungen, die besagen, dass ein Produkt rechtmäßig unsicher. Das erforderte echten Menschen zu Sortieren 6000 von Bewertungen gesammelt, die die gleichen Worte und die Terminologie, die von der FDA verwendet, um zu rechtfertigen, erinnert (wie die “Kranken”, “faul” und auch “label” genannt) in vier verschiedenen Kategorien. Diese enthalten, wenn der Prüfer krank, hatte eine allergische Reaktion, oder einen Fehler gefunden, in der Produkt-Etikettierung; das Produkt sah oder schmeckte schlecht, abgelaufen war, oder benötigt weitere Prüfung; der Rezensent machte keine Ansprüche, die das Produkt unsicher war; oder keine der vorherigen drei Kategorisierungen.
Die sortierten Bewertungen, sowie weitere Informationen wie die Bewertung des Titels und die Anzahl der Sterne der Rezensent gab dem Produkt, dem BERT AI war in der Lage, richtig zu identifizieren, welche Lebensmittel hatten, wurden offiziell zurückgerufen, die von der FDA mit rund 74 Prozent Genauigkeit. Aber es auch geschafft, erkennen roten Fahnen in über 20.000 andere Nahrungsmittel, von denen die meisten noch nicht offiziell zurückgerufen.
Es gibt sicherlich einige Bedenken erhoben werden über sich auf Bewertungen aus einem öffentlichen forum wie Amazon Produkte zu identifizieren, die potenziell die eine erinnern. Sortierung echte Bewertungen von gefälschten gepostet von einem wütenden Verbraucher versuchen, zu rachsüchtig, oder auch einem anderen Verkäufer versuchen, um dem Konkurrenten zu Schaden, ist genauso schwierig, eine Aufgabe, und die KI ist, könnten die Ergebnisse möglicherweise beeinflußt von jemandem, der herausfindet, wie Spiel die Kriterien es sich auf.
Aber es ist ein Schritt in die richtige Richtung. Regierung Agenturen wie die FDA sind sich langsam bewegende Tiere, und zweifellos haben zu Gießen durch Tausende, wenn nicht Millionen von Beschwerden vor der Untersuchung, Bestätigung und handeln—und das ist nur, wenn es ums Essen geht. Angesichts der Breite von Amazons Katalog und Ihre Nutzer-Basis, die eine KI wie dieser konnte vor Ort Probleme mit fast jeder Art von Produkt und beschleunigen den Prozess der Identifizierung, die müssen noch weiter untersucht werden und schließlich erinnerte. Es könnte auch Druck direkt auf die Hersteller freiwillig untersuchen die verbreiteten Forderungen und besinnen sich auf Ihre eigenen Produkte, die vor einer staatlichen Behörde, hat um wertvolle Ressourcen zu Schritt und verlangen Sie auch.
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