युद्ध सबसे खराब मानव आविष्कार है जो जीवन को बर्बाद कर देता है और कई पीढ़ियों के लिए अनसुना घाव छोड़ देता है। पिछली सहस्राब्दी के युद्धों में कम से कम कुछ ईमानदारी थी जिस तरह से उन्हें घोषित किया गया था, और यह स्पष्ट था कि कौन किसके खिलाफ था। हालाँकि, आधुनिक समय का युद्ध अलग है। सूचनात्मक युद्ध यूक्रेन और रूस के बीच चल रहे युद्ध का एक बड़ा हिस्सा है, जिसमें बहुत सारी फर्जी खबरें हैं जो जनता की राय में हेरफेर करती हैं। रूस की सरकार ने टीवी चैनलों के पूरे नेटवर्क को तैनात किया है जो पश्चिमी दर्शकों को लक्षित करते हैं, और अब वे यूक्रेन के बारे में दुनिया की राय बदलने के लिए उनका भारी उपयोग कर रहे हैं, इसके बारे में झूठे दावे कर रहे हैं, और यह मानते हैं कि रूस लोगों को मार नहीं रहा है बल्कि "उन्हें बचा रहा है। " यह मेरे लिए क्यों मायने रखता है? युद्ध ने मुझे व्यक्तिगत रूप से प्रभावित किया है। मैं . का सह-संस्थापक हूं - यूक्रेन में एक आईटी आर एंड डी कंपनी जिसमें 100 से अधिक यूक्रेनी कर्मचारी हैं। युद्ध ने हमारे देश में मृत्यु और सामूहिक विनाश लाया, लेकिन हमने एक समाज या एक कंपनी के रूप में हार नहीं मानी। हमने अपनी टीम और राष्ट्र का समर्थन करने के लिए काम करना जारी रखा। पहला पुल जैसे ही युद्ध युद्ध के मोर्चे पर सामने आया, हमने देखा कि सोवियत प्रचार के बाद के देशों पर रूसी प्रचार कैसे प्रभावित हो रहा था, और कई यूक्रेनी और अन्य पत्रकार इन काउंटियों में रूसी नकली के खिलाफ लड़ने लगे। हालाँकि, हम अक्सर उस प्रचार के बारे में भूल जाते हैं जिसे हम अक्सर कम देखते हैं - पश्चिमी अंग्रेजी-भाषी दुनिया में रूसी प्रचार, जो बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें बहुत अधिक लोग शामिल हैं जो पश्चिमी देशों के राजनीतिक निर्णयों को प्रभावित करते हैं। तभी हमने फैसला किया कि हमें फेक न्यूज से लड़ने में मदद के लिए कुछ करना होगा। हमने नकली के खिलाफ लड़ने के लिए एआई का उपयोग करने का निर्णय कैसे लिया ब्रैंडविज़न के लिए हमारी इन-हाउस विकास परियोजनाओं में से एक, हमारा साथी, उपयुक्त तकनीक के साथ सबसे अच्छा उम्मीदवार था जिसे नकली समाचारों से लड़ने के लिए एक नए टूल में शामिल किया जा सकता था। यह एक ऐसा प्रोजेक्ट है जो ब्रांडों को अपने लक्षित दर्शकों से प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया प्राप्त करने और बातचीत करने में मदद करता है। यह YouTube पर वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट सामग्री के विश्लेषण के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जो ऑडियो / टेक्स्ट सामग्री के सिमेंटिक विश्लेषण के साथ संयुक्त है। यह एमवीपी के आधे रास्ते का प्रारंभिक चरण का स्टार्टअप था। हम बाजार की मांग के लिए उपयुक्त उत्पाद जल्दी से तैयार करने का एक तरीका खोजना चाहते थे। साथ ही, हमें समझ में आया कि एक सूचना युद्ध है जिसमें विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। पश्चिमी-उन्मुख अंग्रेजी-भाषा के सूचना संसाधनों का मुकाबला करने की गतिविधि में अंतर को देखते हुए, हमने इस समस्या को हल करने के लिए अपनी तकनीक के तत्वों में से एक को चुना है। एक आदर्श धुरी और वह तब हुआ जब हमने एक धुरी बनाई और ब्रांड विजन को फेक विजन में बदल दिया - एक प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके समाचार निष्पक्षता की जांच करके पश्चिमी अंग्रेजी भाषा के मीडिया में सैन्य प्रचार के खिलाफ लड़ने के लिए एक ऑनलाइन उपकरण। इसने हमें 6 महीने के बजाय 2 महीने में वास्तविक उत्पाद बनाने की अनुमति दी और हमें अपने देश की मदद करने का मौका दिया। और, एक बोनस के रूप में, स्थिति के कारण, त्वरित उपयोगकर्ता अधिग्रहण की संभावना है, जो हमें मदद करता है और देश की मदद करता है। ऑडियो, टेक्स्ट और वीडियो सामग्री के साथ-साथ भावनात्मक प्रतिक्रिया के साथ बातचीत करने की क्षमता, ब्रांडविज़न प्रोजेक्ट के तहत विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के माध्यम से प्राप्त की जाती है। यह व्यापक विशेषज्ञता नकली विजन परियोजना का आधार थी, जो एक गैर-लाभकारी पहल है जो यूक्रेन के आक्रमण के परिणामस्वरूप बनाई गई थी। परियोजना का मुख्य उद्देश्य एक सरल उपकरण बनाना है जो अंग्रेजी बोलने वाले उपयोगकर्ताओं को यूक्रेन में घटनाओं से संबंधित समाचारों का मूल्यांकन करने, घटनाओं का एक उद्देश्यपूर्ण दृष्टिकोण बनाने और सामान्य रूप से प्रचार से निपटने की अनुमति देता है। नकली दृष्टि फेक विजन एक ऐसा उत्पाद है जो उपयोगकर्ताओं को सच्चाई और झूठ के संदर्भ में पाठ्य जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। 0 से 100% के प्रतिशत के रूप में अंतिम स्कोर असाइन करना, जहां 0 गलत है, और 100% सत्य है। समाचार साइटें सूचना का एक स्रोत हो सकती हैं, जिसके लिए तंत्रिका विश्लेषण को आगे बढ़ाने के लिए डेटा संग्रह के लिए एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण बनाया गया है। एक समाचार लेख के विश्लेषण में दो भाग होते हैं: शीर्षक और लेख का मुख्य भाग। एक अलग तंत्रिका नेटवर्क शीर्षक का विश्लेषण करता है, और लेख के मुख्य भाग को अधिक सटीक मूल्यांकन के लिए पैराग्राफ में विभाजित किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता यह देख सके कि सामग्री का कौन सा भाग जोड़ तोड़ वाला है। आज की नकली दृष्टि क्षमताएं लेख-दर-लेख विश्लेषण पर आधारित हैं, जिसका अर्थ है कि प्रति उपयोगकर्ता अनुरोध पर एक लेख का विश्लेषण किया जा सकता है। परियोजना के ढांचे के भीतर, तंत्रिका नेटवर्क के निरंतर प्रशिक्षण के लिए एक तंत्र बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को समाचार की निष्पक्षता का आकलन करने की अनुमति देता है, और हम एआई प्रशिक्षण के प्रत्येक दौर में इसे ध्यान में रखते हैं। फेक विजन के लिए मुख्य क्लासिफायरियर के रूप में, द्विदिश दीर्घकालिक शॉर्ट-टर्म मेमोरी (द्वि-एलएसटीएम) प्रकार का एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क चुना गया था। ये तंत्रिका नेटवर्क टेक्स्ट क्लासिफायरियर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। LSTM नेटवर्क की सामान्य रूपरेखा चित्र 1 में दिखाई गई है। वर्गीकरण प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करना है। क्लासिफायर को मैट्रिसेस और उनके लेबल वाले डेटाबेस पर प्रशिक्षित किया जाता है। लेबल में इस बात की जानकारी होती है कि यह मैट्रिक्स नकली डेटा से संबंधित है या सही डेटा। टैग डेटाबेस से लोड किए गए हैं, और डेटाबेस में सभी लेख पहले से ही चिह्नित हैं कि वे सही हैं या नहीं। क्लासिफायरियर को पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति के अनुसार प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि इसके निर्माण के सभी चरणों में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए डेटा का एक पूरा सेट मौजूद है। आंकड़ा तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के सामान्य सिद्धांत को दर्शाता है। लेख तंत्रिका नेटवर्क को खिलाया जाता है, और तंत्रिका नेटवर्क y के आउटपुट की गणना की जाती है और शुरुआत में दिए गए "सत्य" - z के साथ तुलना की जाती है, जिसके परिणामस्वरूप नेटवर्क त्रुटि की गणना की जाती है, और नेटवर्क के मापदंडों को स्वयं समायोजित किया जाता है इस त्रुटि के अनुसार (चित्र 2 देखें), वजन गुणांक के रूप में। तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट पर, डेटा को सिग्मोइडल सक्रियण फ़ंक्शन के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, जिसका रूप चित्र 3 में दिखाया गया है। वर्तमान स्थिति फिलहाल, फेक विज़न का तंत्रिका नेटवर्क कैलिब्रेशन की प्रक्रिया में है (किंग सोलोमन की तरह स्मार्ट होने के लिए प्रशिक्षण), और टीम को तेजी से प्रशिक्षण के लिए समुदाय के समर्थन की आवश्यकता है। आप __ __ पर जाकर और उनकी रुचि के समाचार लेख में लिंक जोड़कर भी एक नकली-लड़ने वाले नायक बन सकते हैं - उसके बाद, तंत्रिका नेटवर्क विश्वसनीयता की जांच करेगा और एक भरोसेमंदता स्कोर देगा। उपयोगकर्ता तब प्रत्येक पैराग्राफ के लिए फेक विज़न की भरोसेमंदता ग्रेड से सहमत या असहमत हो सकते हैं और एल्गोरिथम को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं। Fake Vision वेबसाइट निष्कर्ष न्यूरल नेटवर्क को लगभग पूर्ण सटीकता के लिए प्रशिक्षित करने के बाद, टीम किसी भी समाचार की विश्वसनीयता की जांच करने में सक्षम होने के लिए नकली दृष्टि का विस्तार करने की योजना बना रही है। एआई दुनिया के सभी मुद्दों को ठीक नहीं करेगा, लेकिन एआई के साथ अच्छी पत्रकारिता, जो नकली सूचनाओं की पहचान कर सकती है, निश्चित रूप से यूक्रेन को युद्ध जीतने और इसे एक बेहतर जगह बनाने में मदद करेगी। कंपनी के दृष्टिकोण से, युद्ध चुनौतियों का कारण बनता है, जिनमें से कुछ को हम मानते हैं कि संबोधित किया जा सकता है। यह हमारे लिए खुद का सबसे अच्छा संस्करण बनने और अपनी, अपने देश और अपनी कंपनियों की मदद करने का एक मौका है।
