作者丨Suvigya Saxena

譯者|  崔皓

審校丨Noe

      你可能在生活中的很多場景都被動地使用到了人工智能 (AI)，即使你對此毫無察覺。例如，很多社交媒體、搜索引擎， 都使用AI來確保用戶在平臺上獲得無縫體驗，無論是自動標記照片中的朋友還是根據歷史搜索提供搜索結果，都是AI在起作用。

　　這些人工智能的用途相對比較簡單，只涉及到部分技術——機器學習（ML）。從根本上說，機器學習正變得越來越流行，那么深度學習（DL）和狹義的人工智能呢？它們如何創造出流媒體服務的新體驗就是我們今天要聊的話題。

人工智能vs機器學習vs深度學習

　　人工智能是近年來備受關注的領域。這一廣闊領域涵蓋了各種主題。人工智能的總體思路是計算機執行以往需要人類智能的任務，比如視覺感知和語言處理。

　　機器學習就是當今人工智能解決方案最常見的應用之一。它涉及到使用大量數據訓練算法并應用于新數據。例如，機器學習算法用于面部識別、垃圾郵件過濾和語言翻譯等工作。

　　機器學習是人工智能的一個子集，即使在沒有明確編程的情況下，它也能讓計算機從數據中學習。機器學習是人工智能的一個分支，它專注于開發計算機程序，并讓這些程序在接觸到新數據的時候進行學習。通過這種方式能夠在沒有人工干預的情況下讓計算機自行做出決定。

　　因此，機器學習是許多服務和產品的基礎，包括搜索引擎和社交媒體平臺。許多金融機構使用機器學習來監控客戶賬戶活動是否存在欺詐或其他違規行為。

人工智能解決方案為用戶提供個性化的視頻流

　　雖然人工智能技術已經被應用多年，但最近，由于大型科技公司和小型初創公司的一些發展，它又成為人們關注的焦點。一種備受關注的應用就是—個性化。

　　對于外行來說，人工智能是執行與人類智能相關工作的計算機程序。該術語涵蓋了廣泛的應用，包括語音識別和內容過濾。AI有時也被用作機器學習或深度學習的同義詞。人工智能可以完成的任務包括圖像識別和語言處理—分別識別照片中的對象和將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

　　人工智能炒作周期已經持續了幾十年。但今天的技術終于趕上了炒作，這在很大程度上要歸功于機器學習算法的進步——語音識別、自然語言處理、自動駕駛汽車和其他人工智能應用等技術背后的驅動力。  

為什么直播需要人工智能

　　直播已經成為交流和娛樂的強大工具。它似乎是繼電子郵件、短信、微信之后的“新溝通方式”。全球觀看直播的人數正在快速增長，人工智能將在未來直播行業的發展中發揮至關重要的作用。

　　我們很多人都喜歡觀看體育賽事、音樂會、頒獎典禮等形式多樣的直播。這種直播之所以吸引我們，是因為它提供了比其他媒體更多的實時信息。此外，表演者或球員總是通過直播給我們帶來令人印象深刻的驚喜。

　　另一方面，如今人工智能技術也在飛速發展。尤其是人工智能算法在市場營銷、金融、教育、醫療等諸多領域起著重要的作用。而且，人工智能已經應用到汽車、導彈、無人機上，它為無人控制的場景提供獨立決策，并成為該場景應用不可或缺的重要組成部分。

　　該過程涉及使用實時視頻，而不是預先錄制的視頻或圖像。直播與其他視頻共享服務的不同之處在于，錄制是一次性完成的。你根本不需要編輯它，你記錄的就是你得到的。

可以使用AI讓我的直播更有效嗎？

　　答案是肯定的。以下是一些方法：

　　1、人工智能可以提供實時分析以獲得更好的性能——人工智能可以幫助提供觀眾響應直播流的數據。這可以幫助改善內容和整體直播性能。

　　2、借助人工智能，內容發現變得更容易——如果你使用社交媒體網站進行宣傳，人工智能可以幫助你找到發布內容的最佳時間，以便更多用戶能夠看到它。

　　3、內容索引可用于改善用戶體驗—TikTok的母公司字節跳動找到了一種將人工智能與人類策展（人為的策劃展示）相結合的方法，以增強視頻內容編目，從而為用戶提供更好的體驗。TikTok讓用戶可以創建短視頻，可以與朋友分享或發布在其他社交媒體平臺上，在年輕人中很受歡迎。為了跟上對新視頻的需求，字節跳動開發了一個系統，利用人工智能從用戶偏好中學習，并為他們提供相關的內容建議。但是，僅憑這項技術無法滿足不斷增長的TikTok用戶社區的需求。

人工智能解決方案：如何保障用戶隱私

　　人工智能無處不在，在最先進的技術中，如機器人、自動化等。所有這些都包含一個人工智能系統，以提高用戶的安全性。

　　人工智能是設備（例如電話或電視）的安全來源。它對命令提供了更好的響應，并且可以更好地控制設備。此外，它能夠從經驗中學習并提升自己。并且這些功能已在某些軟件中實現，例如Siri。我們可以通過向Siri發送語音命令與設備自然地進行交流，Siri會在接受命令的幾秒鐘內執行所需的操作。

　　在日常生活的方方面面存在更多人工智能的例子，人工智能的應用提高了產品的安全性和效率。它可以通過分析情況從而做出相應的決策。此外，它可以從錯誤中吸取教訓來改進自己，保證下次每次執行會變得更好。

　　安全已成為人們關注的重要問題。完全避免黑客攻擊顯然是不可能的，但找到問題的解決方案同時也具有挑戰性。有幾種方法可以能夠保證系統的安全。其中一種就是使用人工智能，通過軟件和硬件配合完成。

用于保護軟件的AI

　　軟件使用場景下，人工智能解決方案將充當系統的守護者并防止任何未經授權的訪問。每次用戶嘗試訪問系統時，人工智能軟件都會按照學習模式運行。它將從過去的經驗中吸取教訓并進行自我修改，因此任何人都無法闖入該系統。在基于硬件的人工智能場景下—需要一個外部設備，每當有人輸入錯誤的密碼或命令時。該設備將通知并拒絕任何人的訪問，直到你允許他們獲得訪問權限。

　　安全系統進入了一個新時代。在人工智能的幫助下，用戶的安全和隱私得到了改善。無論是企業用戶還是個人用戶；基于人工智能的安全系統都是最佳選擇。那么是什么讓它們與傳統系統有所不同呢？

　　傳統安全系統：

　　依賴于簽名、模式匹配、黑名單和其他已知的惡意軟件技術。不幸的是，這些技術在檢測未知惡意軟件攻擊方面效果不是很明顯。

　　基于人工智能的安全系統：

　　基于人工智能的安全系統依賴于可以檢測未知攻擊的復雜機器學習模型。它們不依賴于黑名單，因為它們基于模式。

　　原文鏈接：

　　https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-regulating-live-video-streams/

譯者介紹

　　崔皓，51CTO社區編輯，資深架構師，擁有18年的軟件開發和架構經驗，10年分布式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂于分享，撰寫了很多熱門技術文章，閱讀量超過60萬。《分布式架構原理與實踐》作者。