人工智能能让流媒体视频体验比电视更好吗?
No, Skynet is not preparing to wipe out humanity anytime soon, but artificial intelligence (AI), along with its cousin machine learning (ML), 正开始在全球各行业掀起波澜. From alerting physicians to potential, 有害的药物相互作用，处理客户服务咨询，为自动驾驶汽车提供动力, 人工智能正在重新构想那些曾经需要人工完成的任务.
But these technologies aren’t new. 在六七十年代由马文·明斯基和道格拉斯·莱纳特等杰出人物开创, 人类一直在寻求创造基于硅和算法的人工智能. It’s only in recent years, though, 这项技术已经达到了一个可以更容易地应用于已经数字化的业务流程的状态. In many cases, 人工智能和机器学习的应用可以提高业务效率, cost savings, and even staff reductions. 但是这种技术对流媒体视频有什么用呢?
流媒体视频的采用和普及面临着一些严峻的挑战, most notably scale and quality. As more people watch, 对高清甚至4K的期望, 交付基础设施的压力越大(最终导致失败)，所消耗的带宽也越多, 所有这些都会破坏终端用户的体验. 但是，如果视频发行商可以部署人工智能等计算机智能，自动做出决策，以改善交付和, consequently, the experience?
考虑一下流服务器和客户端播放器正在生成多少数据. 这些数据可以自动输入人工智能系统, which could use the results to improve delivery, 例如，当出现拥塞时，通过重路由到不同的cdn. But that doesn’t really solve the problem. 在进行切换时，仍有用户体验到较差的视频质量. 如果同一个系统能够在故障发生之前主动切换会怎么样? 这是人工智能在没有输入的情况下做出运营决策的真正力量. 当然，随着时间的推移，系统自然会变得更加智能.
但视频传输并不是人工智能可能受益的唯一领域. Take encoding, for example. 编码供应商正在努力完善视频压缩，考虑到场景本身的性质.e., context-aware). By doing so, 编码时间可以减少(因为不是所有的场景都需要相同的压缩级别)，同时仍然减少完成视频的总体大小, 从而在不牺牲质量的情况下为最终用户节省带宽. 这些上下文感知编码器由智能系统支持，可以, at some point, 甚至能够重写编码配置文件以优化压缩，而无需任何人为干预.
人工智能还可以在其他方面改善视频体验. How about personalization and recommendation? How about content discovery? In both of those scenarios, 智能系统可以了解用户的观看行为，从而真正了解用户喜欢看什么，而不仅仅是基于过去的数据. Instead, 当与面部识别等技术相结合时(使用笔记本电脑上的前置摄像头), for example), 这个系统可以学会理解用户的情绪状态, when combined with other data (like time of day, weather, calendar activities, etc.)，可能会推荐用户最有可能喜欢观看的跨平台视频. When combined with interactivity within the video, 这可能会导致像亚马逊这样的电子商务平台上非常个性化的推荐.
未来的视频体验不仅仅是“向后靠”.” It will integrate social and commerce. It will be driven by data. 随着分销商在网络边缘部署人工智能系统, of course, to reduce latency), which become more intelligent over time, 传统电视和流媒体之间的差距将会扩大. Forget Skynet. Think TVNet. Watching video will never be the same.
[本文发表于2018年9月号。 Streaming Media magazine “人工智能能让流媒体视频体验比电视更好吗??"]
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