Google utiliza la IA para bloquear más spam

Google ha empezado a utilizar la plataforma de aprendizaje automático TensorFlow como herramienta para mejorar el reconocimiento y bloqueo de correo no deseado en su servicio Gmail. Con los nuevos filtros funcionando desde el mes pasado, la empresa asegura estar bloqueando 100 millones mas de mensajes de spam por día.

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Con una cantidad de usuarios que supera los mil millones, la cifra parece más bien pequeña. Sin embargo, Google suele jactarse de bloquear un 99,9 por ciento de todo el spam entrante, así que esta mejora podría acercar los resultados a la perfección. "En la escala en la que operamos, una suma adicional de 100 millones no es nada fácil de obtener" ha afirmado Neil Kumaran, directivo de Google. "Llegar a esa última parte del spam es cada vez más difícil, pero TensorFlow ha sido genial para cerrar la brecha."

Gmail ha estado utilizando una combinación de inteligencia artificial y filtros basados en reglas durante años. Sin embargo, mientras que los filtros basados en reglas pueden bloquear el spam más evidente, el aprendizaje automático pone en la mira nuevos patrones por los que un correo electrónico no debería abrirse. Los algoritmos entrenados de esta manera analizan un gran número de factores, desde el formato del correo electrónico en cuestión, hasta el día y hora de su envío. De acuerdo con Kumaran, TensorFlow facilita el análisis de esa inmensa cantidad de datos, a la vez que su naturaleza de código abierto permite integrar investigaciones llevadas a cabo por la comunidad con mayor rapidez.

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TensorFlow fue lanzado por Google en el año 2015, y se ha convertido en una parte muy importante de su sector de IA. La plataforma permite a los desarrolladores crear herramientas de inteligencia artificial propias, para un abanico amplio de tareas. Los seguidores de TensorFlow elogian su flexibilidad y, por supuesto, su funcionamiento tan fluido con los demás servicios IA del gigante tecnológico.

Google asegura que la integración de TensorFlow en Gmail permitirá una mejor personalización de los filtros anti-spam. De acuerdo con Kumaran, el proceso habría estado llevándose a cabo durante años, observando qué signos llaman la atención de los usuarios a la hora de identificar un correo no deseado. Sin embargo, es con la implementación del aprendizaje automático que "esos signos nos llevarán a obtener mejores resultados".

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¿Y vosotros qué opináis? ¿Sois usuarios de Gmail y estáis empezando a notar las mejoras producidas por TensorFlow? ¿O la bandeja de entrada sigue hecha un Cristo? ¡Comentarios bienvenidos!

 

Fuente: The Verge