人工智能(AI)是一个涵盖机器学习(ML)和深度学习(DL)技术的总称，有望改变人类生活的方方面面，包括直播。对于像Facebook这样的科技巨头来说，人工智能已经变得司空见惯。每次上传照片时，网站都会用它来自动识别用户的脸。Facebook的面部识别程序称为DeepFace，令人不安的是它比FBI的面部识别程序准确得多。为什么？由于Facebook庞大的照片数据库每天都在增长，因此AI算法也在不断改进。人工智能可以通过哪些方式彻底改变直播的性能？流媒体现在占所有计算数据的很大一部分，到2022年视频预计将占所有互联网流量的82%。利用AI找到更有效的方法来编码、分发和组织数据，以简化数字分析。从监管非法内容到防止版权侵权，人工智能有望在流媒体行业发挥关键作用。人工智能与机器学习和深度学习有时可以互换使用，但机器学习和人工智能所指的概念略有不同。广义上的“人工智能”是指机器以被认为具有智能的方式执行任务。执行任何通常需要人类工作的能力——感知、推理、行动和适应——都属于人工智能领域。机器学习更进一步，指的是通过接触数据自动获取知识的机器。依赖于模式而非明确指令的计算称为机器学习。机器学习允许计算机定义自己的规则，而不是依赖于预编程的规则。最后，我们进行深度学习。这就是人工神经网络发挥作用的地方。这些网络以人脑为模型，由数千个相互连接的节点（神经元）组成，旨在通过网络处理和传输信息。它们被描述为深度是因为它们由多个堆叠层组成，允许计算密集型功能，例如图像识别、声音识别和自然语言处理。为什么直播视频需要人工智能(AI)由于AI包含许多复杂的学习过程，因此它的功能是巨大的。行业领导者开始使用它来解决实时视频流中出现的一些问题。借助当今的实时流媒体技术，几乎任何人都可以发布或观看实时视频。如果他们有录制设备（例如智能手机或笔记本电脑）并且可以连接到互联网，则实时视频流只需几秒钟。人工智能对象检测作为视频内容的审查方法虽然它通常用于娱乐，但对象检测具有实际优势。人工智能将通过这种技术支持的审查制度为内容监管铺平道路，有望取代人工监控。过去，由于检查此内容的基础设施薄弱，非法视频流变得非常流行。具体来说，Facebook依靠一组管理员来中断任何违反其社区标准的直播。通过机器学习和深度学习，Facebook和谷歌等组织将能够更快、更智能、更有效地采取行动。我们可以期待AI自动解释流媒体内容并提取元数据。从那里，他们将能够更有效地监控有害内容并保护受害者的隐私。人工智能有望让我们的数字世界更安全，但这还不是全部。使用AI进行内容索引以改善用户体验人们制作的视频比以往任何时候都多，需要实时记录流。TikTok等流行的社交媒体应用程序正在利用AI来做到这一点，并通过内容个性化来增强这一点。该应用母公司字节跳动的一位代表澄清了这一点：“我们构建的智能机器使用自然语言处理和计算机视觉来理解和分析文本、图像和视频。这使我们能够为用户提供他们找到最有趣的内容并使创作者能够与全球观众分享日常生活中的重要时刻。”字节跳动被评为世界上最有价值的创业公司，表明他们必须做正确的事情。AI工具也被应用于音乐流媒体以提高个性化。算法现在可以获取歌曲的音调、节奏、和弦进行和声乐风格，以及用户的历史，以建议类似的内容。版权保护在处理实时内容时变得棘手。无论是防止体育赛事或流行歌曲中的版权侵权，监管机构都在寻找人工智能。类似于人工智能可以改进内容索引和标记非法内容，基于学习的视频工具将越来越多地用于分析实时视频中的版权材料。也就是说，AI可以在多大程度上实现这一点仍然不明朗。就音乐行业的版权侵权而言，AI的这种应用引出了一个问题：你如何定义剽窃？内容感知编码Netflix等视频流媒体巨头使用AI来确定适当的编码设置f或基于复杂性的每个视频。这有助于优化资源和视频质量。这很简单。以尽可能低的比特率对流进行编码有助于最大限度地降低成本并节省带宽，而体育赛事和动感十足的镜头则需要更高的比特率才能跟上运动的步伐。Netflix依靠机器学习通过使用视频多方法评估融合(VMAF)为每种类型的视频定制编码。同样，YouTube使用神经网络来改进编码过程。结语我们刚刚开始试验如何将人工智能应用于直播。你今天所做的任何工作总有一天会落入人工智能领域。编剧、剪辑、字幕等等。所以我们最好的选择是利用它。也可能涉及风险。一个例子是谷歌的对象识别工具将黑人照片错误分类为大猩猩的时间。为了防止未来出现此类攻击性错误，IBM发布了“DebiasToolkit”，允许企业扫描自己的AI系统以识别歧视行为并做出适当调整。由于AI是人类的发明，因此系统中可能存在人为偏见。这些问题都需要解决。然而，随着直播变得越来越普遍，我们需要同样强大的计算能力来对其进行编码、索引和审查。总的来说，这个行业需要人工智能。
