'내 개구리, 여행 할거야.'
'내 개구리, 어디로 가고 있니?'
'내 개구리, 왜 돌아 오지 않는거야?'
최근에는 친구의 서클에서 '개구리'원이 날아 들고 모두가 아들을 찾고 있는데, 사실 이것은 일본인 팀이 만든 여행용 '여행용 개구리'중 특히 인기가 있습니다. 게임은 당신의 부분에 많은 노력을 요구하지 않는다, 당신은 단지 그들에게 외식하고 여행하기 위해 다른 음식을 주어야한다. 그리고 당신이해야하는 모두는 그들이 당신에게 별을 당신에게 보내는 것을 기대한다.
이 게임의 인기로, 오두막 불법 복제는 놓치기 위하여, 인기있는 시간 별장을 위해, 그 (것)들에게 해를 입히는 많은 소비자를 그릇 인도했다.
물론, 이것은 단지 불법 복제 게임보다 더 당신이 이제까지주의를 지불하는 경우뿐만 아니라 "여행 개구리", 많은 것들이 비슷한 수준의 애플리케이션 별장 불법 복제가 있었다. 만약 당신이 자세히 보면, 그들은 종종 원래 게임을 입은 것을 발견 할 것이다 코트는 다운로드 (또는 개인 훔치는) 지불 트릭 역할을하고. 물론,이 별장은, 사실, 모두의 합법적 인 개발자와 사용자에게 일반적인 부상이다, 시간보다 돈을 얻기 위해 거짓말을하고.
구글은 킬러 애플리케이션 개선 별장을 보여 주었다?
"Traveling Frog"이 나라를 휩쓸고 나면, App Store와 Google Play에 나타나는 많은 별장 응용 프로그램이 있습니다. 보통 공식 승인이 통과되고 나중에 시장에 출시 된 이후에는 그렇지 않습니다. 소개는 판단하기 어려운 것과 똑같습니다. 사람들이 다운로드하여 사용할 때 가짜 및 겉만 번지르르 한 제품인지 아닌지를 알아 내기만하면 많은 장난꾼 개발자가 '흑자'를 얻을 수 있습니다.
그래서, 어떻게 코티지 애플 리케이션을 싸울뿐만 아니라, 이러한 기업의 핵심 과제. 마지막으로, 구글은 AI 기술을 사용 하여이 만성 질환을 해결하기 위해 노력하기로 결정했습니다.
Google 개발자 블로그 월 30, 구글은 변경 새로운 기계 학습 기술을 활용할 것이라고 발표 가장 중요한 점은 사용자가 응용 프로그램을 다운로드하지 못한 것을 구글은 2017 년에이 기술을 문제를 플레이 기존 전에, 새로운 기술을 통해 나쁜 애플 리케이션을 발견하고 처리합니다.
이 인공 지능 기술, 당신은 기계 학습, 다음과 같은 판단을 내릴 수있는 응용 프로그램의 유형을 사용할 수 있습니다 :
첫째, 코티지 응용 프로그램
코티지 응용 프로그램. 가장 친숙하고 성가신 타입이어야 당신이 검색으로 트래픽을 얻을하고 설치하도록 유인 할 수 있도록 일반적으로,이 응용 프로그램은 키워드에 매우 투기 세트를 만들 것입니다.
구글은 25 만 감지 별장 앱을 식별하기 위해 2017 년 후, 앱 아이콘과 설명에 대한 심사에 의해, 기계 학습 기술을 사용하고 있습니다.
둘째, 건강에 해로운 응용 프로그램
건강에 해로운 앱은 유혈하고 폭력적이며 반사회적 인 콘텐츠가 많으며 직접 검토하기가 쉽지 않습니다.
기계 학습 모델을 사용하는 경우, 당신은, 우리에게 안전하고 건강한 앱 스토어를 제공하기 전에 효과적으로 이러한 온라인 컨텐츠를 표시 이러한 응용 프로그램을 발견하고 즉시 할 수있을 수있는 개발자에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.
셋째, 잠재적으로 유해한 애플리케이션
처음 두 범주가 사용자에게 콘텐츠 측면에서 피해를 줄 수 있다고 판단되면 잠재적으로 원치 않는 응용 프로그램은 트로이 목마 및 피싱 프로그램과 같이 사용자의 사용 후 장치를 손상 시키거나 SMS를 스 누프하는 경향이있는 잠재적으로 원치 않는 응용 프로그램을 탐지하기 어렵게 만듭니다 강한 유해와 등 장비 데이터,.
이러한 응용 프로그램은 기계 학습 알고리즘을 통해 관련 정보의 일부에 너무 많은,하지만 여전히 구글, 필터하지 않지만 2017 년 PHA의 차단의 효율성은 50 % 증가 할 것이다.
앞서 이벤트의 위험 모든 종류의 거래를 인공 지능 기법을 학습함으로써, 위험 요소를 최소화 할 수 있습니다. 통계에 따르면, 앱 스토어는 220 만 거기있는 동안 2017 년에, 구글은 이상 350 만에 응용 프로그램의 수를 재생합니다.
따라서 구글이나 애플 이건간에 현재의 앱 스토어 붐이 어떻게 사용자를 해결할 수 있는지에 대한 의문이 이러한 위험을 안고있는 것이 가장 큰 걱정거리이다.
인공 지능 기술로 더 위험한 사건을 해결할 수 있습니다.
우리 모두가 알다시피, 앱 스토어는 사용자가 소프트웨어를 다운로드하기위한 주요 채널이 될,하지만 사용자뿐만 아니라 그가 필요로 뛰어난 앱 스토어 앱에 대한 사용자와 개발자의 질량 손실 앱도 만들어 낮은 품질의 전체 밖에 시간이 많이 걸립니다 손쉽게 찾을 수있다 자신감, 사용자 및 개발자의 이익을 손상시킵니다.
구글은 이러한 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술을 사용합니다. 더 나쁜 앱을 삭제하는 신기술을 통해서뿐만 아니라 아이폰이 실제로 iOS 10 이후 App Sotre 매일 권장되는 카드 유형 콘텐츠를 추가 할뿐만 아니라 위와 같은 상황을 방지하기 위해보다 세련된 소개를 권장합니다.
둘 다 기계 학습 필터링에 대한 인간의 개입을 통해 사용자가 더 나은 경험을 할 수있게 해줍니다. 즉, 사람들이 AI 기술을 사용하여 해를 입을 위험을 최소화 할 수 있습니까?
대답은 '예'입니다. 현재의 인공 지능 기술이 완벽하게 설정되지는 않았지만 숫자가 이제 충분히 풍부하지만 사람들은 계속적으로 학습을 통해보다 나은 검진, 인공 지능 기술 만 있으면됩니다. 점점 나아지고있어.
뿐만 아니라 응용 프로그램 저장소의 위험을 줄이는 것 외에도 향후 기계 학습을 사용하는 인공 지능 기술은 광범위한 시장, 운송, 건강 관리 및 일상 생활을 갖추고 있으며 특정 위험에 직면 해 있으며 기술을 통해 가능한 한 위험 할 수 있습니다 감축, 충분한 보안 및 경험할 수있는 가장 건강한 환경을 제공하고,
미래에는 많은 불확실성이 있지만 과학과 기술의 올바른 적용은 실제로 더 많은 문제를 해결하고 더 위험한 사건을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
미래의 인공 지능, 당신에게 '안녕'이라고 말하십시오!
