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Pornhub, intelligenza artificiale per taggare le categorie

Pornhub si affida all’intelligenza artificiale e alla computer vision per taggare oltre 10.000 pornostar presenti nei video sul suo portale. Il sistema si affiancherà al tagging fatto dagli utenti e ad altri sistemi automatici.

Per riconoscere i volti delle pornostar l’intelligenza artificiale sarà “allenata” con migliaia di video e foto ufficiali, dopodiché analizzerà i video sul portale per abbinare all’attore/attrice il nome corretto – solo gli attori già nel database e che hanno acconsentito all’identificazione.

Il processo però non si concluderà qui, perché gli utenti di Pornhub dovranno convalidare il lavoro dell’IA e questa imparerà in base all’apporto della comunità, fino a quando non si arriverà alla massima precisione.

“Molte aziende usano le capacità delle IA per accelerare processi antiquati. È esattamente quello che stiamo facendo con l’introduzione della nostra IA, che analizza rapidamente i video usando la computer vision per identificare istantaneamente i pornoattori e le pornoattrici”, ha dichiarato Corey Price, vicepresidente di Pornhub.

“Ora gli utenti possono cercare uno specifico pornostar con cui hanno affinità e saremo in grado di offrire risultati più precisi. Il nostro modello avrà indubbiamente un ruolo fondamentale in futuro, soprattutto considerando che oltre 10.000 video al giorno sono aggiunti al sito. Infatti, solo il mese scorso durante la fase beta, l’IA è stata in grado di scansionare 50.000 video aggiungendo o rimuovendo i tag degli attori ai video”.

Entro la fine del prossimo anno Pornhub ha intenzione di analizzare i 5 milioni di video presenti sul portale e iniziare a passare a nuovi tipi di tag. Ad esempio l‘IA riuscirà a capire se un video è stato girato all’aperto e lo metterà nella categoria “Public”. Allo stesso modo capirà se sono presenti delle bionde nel sito per inserire il filmato nella categoria “Blonde”. Il modello sarà anche in grado di rilevare le varie posizioni sessuali e taggarle di conseguenza.


Autore: Manolo De Agostini Tom’s Hardware

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