— Мы добавим дополнительные признаки. Например, лицо. Если программа находит лицо, она примерно понимает, где должны располагаться шея, плечи и тело. Затем сравнивает размеры открытых участков. Можно учитывать контуры, симметрию, положение областей кожи относительно друг друга.

— И тогда она отличит платье от голого тела?

— Иногда.

Я посмотрел на него.

— Очень обнадёживает.

— Она будет ошибаться, — спокойно ответил Матео. — Пляжи, бассейны, спортсмены, младенцы — всё это станет для неё проблемой. Кроме того, освещение меняет оттенок кожи. Чёрно-белые фотографии она почти не поймёт. Если человек частично закрыт тканью или стоит в необычной позе, точность тоже упадёт.

Он переключился на фотографию мужчины без рубашки. Красным окрасились торс, лицо и руки. Несколько пятен появились даже на деревянной стене за его спиной.

— Но явную обнажёнку она сможет находить?

— Большую часть самой очевидной — да. Особенно если изображение хорошего качества, тело занимает заметную часть кадра и ничем не закрыто. Сложные случаи всё равно останутся людям.

— Как она будет учиться?

— Сначала никак. Мы зададим ей правила вручную: допустимые оттенки, размеры областей, их расположение, соотношение кожи ко всей фотографии. Потом соберём базу примеров.

— Какую базу?

— Несколько тысяч разрешённых изображений и столько же запрещённых. Прогоним через программу, посмотрим, где она ошибается, изменим параметры. Можно подключить статистический классификатор. Он будет искать сочетания признаков, которые чаще встречаются у откровенных изображений.

— То есть мы покажем ей несколько тысяч голых людей, и после этого она начнёт узнавать остальных?

Матео задумался, нахмурившись так серьёзно, будто вопрос требовал глубокого философского осмысления.

— Если объяснять совсем примитивно — да. Только она не узнаёт людей. Она вычисляет вероятность.

Он открыл таблицу с тремя строками.

'До 30% — публикация.

От 30% до 70% — дополнительная проверка.

Выше 70% — очередь модерации до публикации'.

— Порог можно менять, — объяснил Матео. — Если сделаем систему слишком строгой, модераторы захлебнутся в пляжных фотографиях. Если слишком мягкой — пользователи успеют увидеть то, чего не должны.

— А жалобы?

— Обязательны. Машина проверяет фотографию при загрузке, пользователи сообщают о том, что она пропустила, а модераторы принимают окончательное решение. Каждая подтверждённая жалоба пополняет нашу базу примеров.

— Получается, чем больше фотографий загружают пользователи, тем лучше становится фильтр?

— Если мы будем сохранять решения модераторов и использовать их для настройки — да. Но чудес не ждите. Он не станет разумным. Просто будет реже ошибаться.