人工智能(AI)是涵蓋機器學習(ML)和深度學習(DL)技術的總稱，它有望改變人類生活的方方面面，包括實時流媒體。

對于像臉書這樣的科技巨頭來說，人工智能已經變得司空見慣。每次上傳照片時，網站都會使用它來自動識別用戶的臉孔。臉書的面部識別程序(稱為DeepFace)令人不安，其準確性要比FBI的準確得多。為什么?由于臉書龐大的照片數據庫每天都在增長，因此，AI算法得到了不斷改善。

AI可以徹底改變實時流媒體表現在哪幾個方面呢?

流媒體現在占所有計算數據的很大一部分，到2022年，視頻預測將占所有互聯網流量的82%。利用AI尋找更有效的方式來編碼，分發和組織數據進行簡化數字分析。從規范非法內容到防止版權侵權，人工智能有望在流媒體行業中發揮關鍵作用。

人工智能與機器學習與深度學習

雖然有時可以互換使用，但是機器學習和人工智能指的是細微差別的概念。廣義上的“人工智能”是指機器以公認的智能方式執行任務。執行通常需要人類工作的任何能力-感知，推理，行動和適應-都屬于人工智能領域。

機器學習將這一步驟進一步向前發展，指的是通過暴露于數據而自動獲取知識的機器。依賴模式而不是顯式指令的計算稱為機器學習。機器學習允許計算機定義自己的規則，而不是依賴于預先編程的規則。

最后，我們進行深度學習。這就是人工神經網絡發揮作用的地方。這些網絡以人腦為模型，由數千個相互連接的節點(神經元)組成，這些節點旨在處理和傳輸整個網絡中的信息。之所以將它們描述為很深，是因為它們是由多個堆疊的層組成的，允許進行計算密集型功能，例如圖像識別，聲音識別和自然語言處理。

為什么視頻直播需要人工智能(AI)

由于AI包含許多復雜的學習過程，因此它的功能是巨大的。行業領導者開始利用它來解決實時視頻流媒體傳輸中出現的一些問題。

借助當今的實時流技術，幾乎任何人都可以發布或觀看實時視頻。如果他們有錄音設備(例如智能手機或筆記本電腦)并且可以連接到互聯網，則直播視頻流需要幾秒鐘。

AI物體檢測作為視頻內容的審查方法

雖然常用于娛樂，但對象檢測具有實際優勢。人工智能將通過這種技術支持的審查形式，為內容監管鋪平道路，這有望取代人工監控。

過去，由于檢查該內容的基礎設施不完善，違規視頻流變得非常流行。具體來說，臉書依靠一組審核員來中斷任何違反其社區標準的直播。通過機器學習和深度學習，臉書和Google等組織將能夠更快，更智能，更有效地采取行動。我們可以期望AI解釋流內容并自動提取元數據。從那里，他們將能夠更有效地監視有害內容并保護受害者的隱私。

人工智能有望使我們的數字世界更加安全，但這還不是全部。

借助AI內容索引以改善用戶體驗

人們制作的視頻比以往任何時候都多，因此需要實時編錄流。諸如TikTok之類的流行社交媒體應用正在利用AI來實現這一目標，并通過內容個性化來增強這一點。該應用程序的母公司字節跳動的一位代表闡明了這一點：

“我們構建的智能機器能夠使用自然語言處理和計算機視覺技術來理解和分析文本，圖像和視頻。這使我們能夠為用戶提供他們認為最有趣的內容，并使創作者能夠與全球觀眾分享日常生活中重要的時刻。”字節跳動被評為全球最有價值的創業公司，表明他們必須做正確的事。

AI工具也被應用于音樂流，以改善個性化。現在，算法可以采用歌曲的音高，節奏，和弦進行和人聲風格以及用戶的歷史來建議類似的內容。

人工智能防止版權侵權

處理實時內容時，版權保護變得棘手。不管是防止體育賽事或流行歌曲的版權受到侵犯，監管機構都在尋求AI技術。 與AI可以改善內容索引和標記非法內容的方法類似，基于學習的視頻工具將越來越多地用于分析實況視頻以獲取受版權保護的材料。

也就是說，人工智能可以實現這一目標的程度仍然很模糊。 就音樂行業中的版權侵權而言，這種AI的應用引出了一個問題：如何界定抄襲呢?

內容感知編碼

像Netflix這樣的視頻流巨人使用AI根據復雜性為每個視頻確定適當的編碼設置。這有助于優化資源和視頻質量。這很簡單。盡可能對低比特率的流進行編碼有助于最大程度地降低成本并節省帶寬，而體育賽事和動感十足的鏡頭需要較高的比特率才能適應運動的節奏。

Netflix依靠機器學習通過使用視頻多方法評估融合或VMAF為每種類型的視頻量身定制編碼。同樣，油管使用神經網絡來改善編碼過程。

結語

我們剛剛開始嘗試如何將人工智能應用于實時流媒體。當前你從事的任何工作都將在某天落入AI的范疇。編劇，剪輯，字幕等等。因此，我們最好的方法就是利用它。

也有可能涉及的風險。一個例子就是Google的對象識別工具將黑人的照片錯誤地歸類為大猩猩的時間。為了防止將來發生此類進攻性錯誤，IBM發布了“去偏見工具包”，該工具包使公司可以掃描自己的AI系統以識別歧視性行為并進行適當調整。由于AI是人類的發明，因此可以將人類的偏見內置到系統中。

這些問題都需要解決。但是，隨著實時流媒體的普及，我們需要同樣強大的計算能力來對其進行編碼，索引和審查。總的來說，行業需要人工智能。