Combatiendo las noticias falsas con inteligencia artificial
Unos investigadores de la Universidad de Rice han descubierto una forma más eficiente para que las empresas de medios sociales eviten que la información errónea se difunda en línea utilizando filtros probabilísticos entrenados con inteligencia artificial.
El nuevo método para escanear los medios sociales se describe en un estudio presentado por la informática de Rice Anshumali Shrivastava y el estudiante de postgrado en estadística Zhenwei Dai. Su método aplica el aprendizaje automático de una manera más inteligente para mejorar el rendimiento de los filtros de Bloom, una técnica ampliamente utilizada e ideada hace medio siglo.
Utilizando bases de datos de prueba de noticias falsas y virus informáticos, Shrivastava y Dai mostraron que su filtro de Bloom (Ada-BF, por Adaptive Learned Bloom Filter) requería un 50% menos de memoria para alcanzar el mismo nivel de rendimiento que los filtros de Bloom habituales.