藉助機器學習和AI 谷歌Gmail每日可遮蔽最難鑑別的1億封垃圾郵件

摘要： 藉助谷歌自家的開原始碼機器學習框架TensorFlow，Gmail成功利用人工智慧幫助遮蔽最難鑑定的垃圾郵件。Gmail通過TF機器學習的AI現在每日可遮蔽額外的1億封垃圾郵件，此前谷歌已經可以通過基於規則的過濾器遮蔽99.9%的垃圾郵件，但這最後的0.1%恰恰是最難以鑑定的。...

谷歌的反技術濫用部門產品經理Neil Kumaran稱，額外的1億封垃圾郵件並不是輕易就能靠基於規則的過濾器就能解決的。“解決最後一點增加的垃圾越來越難了，但TensorFlow對於縮小這一差距，其了不少作用”

多年來，在使用基於規則的過濾器之外，Gmail一直在使用AI。雖然前者可以阻止最明顯的垃圾郵件，但對於一些別有用心的垃圾郵件束手無策，機器學習會學著找出電子郵件不能被信任的隱藏模式。以這種方式訓練的演算法衡量了大量的指標，從電子郵件的格式到傳送的時間。 Kumaran說，TensorFlow可以更容易地管理這些資料，而框架的開源特性意味著可以快速整合來自社群的新研究。

垃圾郵件並沒有一個明確定義，但是AI可以幫你找出最有效的定義。