此時此刻，某人正在直播有趣的事情。多虧了 Twitter 人工智能研發(fā)人員開發(fā)的這一技術(shù)，你很快就能找到這些正在直播的有趣視頻。
因為 Twitter 的 Periscope、Meerkat 和最近的出現(xiàn)的 Facebook Live 這樣的手機(jī) App，直播正在成為當(dāng)下最流行的事情。然而，直播視頻的內(nèi)容通常不能很好的被分類或者打上標(biāo)簽，因為直到開拍的時候人們才能知道直播內(nèi)容。
Twitter 的人工智能團(tuán)隊 Cortex，已經(jīng)開發(fā)出了一種即刻識別直播視頻內(nèi)容的算法。舉例來說，這種算法能夠分辨出來直播片段中主播是在玩吉他，還是在演示電動工具，或是一只貓在觀眾面前張牙舞爪。
「在 Periscope 上，內(nèi)容是一直變化的，尤其是直播視頻，」Cortex 的技術(shù)主管 Clement Farabet 說。他向《麻省理工科技評論》示了該視頻識別技術(shù)：屏幕上，Periscope 上的二十四個直播視頻全部被實時標(biāo)記。
識別直播視頻內(nèi)容是一種讓人印象深刻的手段。研究人員近些年已經(jīng)用算法取得了令人矚目的進(jìn)展，比如識別圖片中的物體。但在直播視頻畫質(zhì)實時變化的情況下，識別起來就頗具難度了。實時識別同時需要可觀的計算能力。Twitter 及時定制了一臺完全由 GPU（圖形處理器）組成的超級計算機(jī)，用以解決視頻分類和傳輸計算結(jié)果的問題。這些芯片組在處理深度學(xué)習(xí)需要的數(shù)學(xué)計算時非常高效，而這僅僅是龐大計算機(jī)系統(tǒng)中的一部分。
「處理靜態(tài)視頻已經(jīng)是個不小的挑戰(zhàn)了，要處理動態(tài)視頻則要求更強(qiáng)大的處理能力。」研究個性化內(nèi)容的匹斯堡大學(xué)教授 Peter Brusilovsky 說。
Brusilovsky 說我們亟需更好的過濾視頻方法。「視頻一般不能快速預(yù)覽，」他說，「因此，推薦就變得很重要。這是視頻現(xiàn)在缺失的部分。」
推薦視頻通常是向人展示一個跟他/她有相似興趣的人看過的視頻（也就是知名的「協(xié)同過濾」collaborative filtering 方法）。這是對真實興趣的粗略估計，但它對直播視頻的內(nèi)容卻不起作用。
Cortex 團(tuán)隊擁有創(chuàng)造復(fù)雜推薦系統(tǒng)的雄心。基于用戶之前的行為，推薦系統(tǒng)幫助用戶過濾和組織分享在服務(wù)平臺上的各種內(nèi)容。
Cortex 團(tuán)隊研發(fā)的視頻識別技術(shù)至今仍未應(yīng)用在任何 Twitter產(chǎn)品上。但現(xiàn)在正在 Periscope——一個用戶利用智能手機(jī)就能視頻直播的 Twitter 應(yīng)用——上進(jìn)行測試。該團(tuán)隊利用深度學(xué)習(xí)的方法來識別視頻中的活動。深度學(xué)習(xí)通過大量樣例訓(xùn)練大型模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識別輸入的內(nèi)容。這些樣例由職員觀看視頻、然后添加關(guān)鍵詞。打標(biāo)簽的過程為視頻提供了足夠復(fù)雜的語義理解框架。舉例來說，一段視頻中出現(xiàn)的貓將不僅僅被歸類為「貓」，也會被納入「貓科」、「哺乳動物」、「動物」等分類中。這提供了一種探索視頻的精致方法。
視頻直播正在快速成為社交媒介廣闊圖景的重要一部分。
Twitter 在 2015 年 1 月以超出 5,000 萬美元的價格收購了 Periscope，當(dāng)時這款 App 還未發(fā)布。這起收購發(fā)生在 Meerkat 火爆之后，Meerkat 是另一個關(guān)聯(lián)到 Twitter 賬號的視頻直播應(yīng)用 。而 Facebook 也在 2015 年早期開始運營自家的視頻直播業(yè)務(wù)。在今年三月初 ， 該公司將直播業(yè)務(wù)放到了每一用戶可見的主頁來凸顯該業(yè)務(wù)對于公司未來的重要性。
Periscope 目前尚無將此視頻識別技術(shù)商業(yè)化的計劃，也不打算添加廣告業(yè)務(wù)。但是，不難想象這種技術(shù)將給廣告業(yè)務(wù)帶何等的變化：算法幫助篩選與當(dāng)前播放的電影、直播內(nèi)容相匹配的廣告（這將提高內(nèi)容受眾對廣告的接受度）。事實上，隨著越來越多的視頻屬于在線播放，這一算法能夠幫助 Twitter 更為高效的根據(jù)內(nèi)容匹配廣告。值得一提的是，該公司獲得了直播數(shù)場 NFL 比賽的資格。哈佛大學(xué)伯克曼中心副教授、在線媒體和廣告專家 Ben Edelman 認(rèn)為 Twitter 開發(fā)的這一技術(shù)在篩選、過濾有版權(quán)的視頻內(nèi)容上和色情、暴力這樣的不想要的內(nèi)容上非常重要。
同時 Farabet 只對找到人們真正想要觀看的內(nèi)容抱有興趣。「找到你真正感興趣的內(nèi)容——與內(nèi)容的創(chuàng)造者或產(chǎn)生時間無關(guān)——是我們真正想擁有的能力。」他說。
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