借助深度学习算法，4K 流媒体视频将发展出“新一代内容”

编者按：“正在缓冲”是流媒体视频行业的“天敌”。通过人工智能算法对流媒体视频进行管理，整个互联网的效率将会提高，“正在缓冲”将会得到极大地遏制。近日，一篇发表在VentureBeat上的一篇文章介绍了这一趋势。来自麻省理工学院的研究团队以及Netflix都研究了相关的人工智能算法。作者Cassie Tolhurst看来，这将有助于为流媒体视频的下一代内容（4K视频、VR视频）打开新的大门。文章由36氪编译。

如果你经常在网上看视频，你肯定会遇到过那种“正在缓冲”的状况。尤其是在情节达到高潮的时候，时不时缓冲一下，真的是让人抓狂不已。此外，最近的一项研究表明，网络上近70%的内容都是流媒体视频和音频。因此，看视频是否需要缓冲，开始变得比以往任何时候都重要了。

幸运的是，麻省理工学院的研究人员正在利用基于人工智能的流媒体算法来解决这个问题，这可能意味着将来看视频就不再需要缓冲了，并将流媒体视频带入未来。

视频、直播等在过去5年里出现了爆炸式增长。像Netflix、亚马逊、谷歌和Hulu这样的流媒体巨头正将资源投入原创和授权的流媒体内容中，以期从传统电视网络中获取更多的观众。这一举动的效果是惊人的，许多消费者都放弃了原来更贵的有线电视服务，选择了流媒体服务。

由于这个潜在的产业规模非常庞大，这些服务提供商也开始投资解决研究人员所说的“视频本身的问题”。流媒体视频对互联网带宽的要求越来越高高，但是用户对视频画质、缓冲、视频延迟和加载时间的容忍程度也越来越低。如果一段视频中断了，而且缓冲了很久都没法继续，观众会比以往任何时候都更有可能直接点击离开。

为什么视频会出现缓冲？

视频是“流量密集型”的服务之一，如果每一段视频都要被加载，那么同时为每个互联网用户加载视频所需要的带宽是难以想象的。几年前，流媒体服务供应商普遍采用了一种叫做可用比特率（Adaptive Bit-Rate，ABR）的算法。ABR算法会根据网络条件选择性地加载视频，这就是为什么YouTube视频上的进度条永远不会超过你当前播放进度太远。

目前，广泛使用的ABR算法主要有两种。基于速率的算法测量连接速度，并相应地改变视频加载质量。基于缓冲区的ABR算法，会实时加载一定的未观看的视频。

总而言之，这些ABR算法大都与视频流传输速度保持一致，但单就YouTube上每天的流媒体播放时间就超过10亿小时来说，下一代流媒体算法早就应该出现了。

人工智能驱动的流媒体服务

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员，通过人工智能技术，来设计了一种提高负载率和减少缓冲的新算法，以满足关于提高流媒体质量的呼吁。很显然，这项名为“Pensieve”的算法将彻底改变流媒体娱乐市场。

每个人的网络环境都略有不同，而且在不断变化。你的网速会受到社区里每个人的影响，这将会给像ABR这样的预测算法创造一个混乱的环境。Pensieve更聪明，与ABR相比，它不单单是更努力地工作，而是会利用机器学习对不断变化的条件做出反应。

Pensieve的工作原理是“奖励”和“惩罚”。当视频加载得非常流畅时，就会给予奖励；视频中断时就会给予惩罚。Pensieve可以模拟神经网络，学习如何更好地加载视频。该系统将视频流量提高10％至30％，观众对其结果的评分比当前算法高出了10%到25%。

而且，像ABR这样的传统算法，通常依赖于人类的专业知识来发挥作用。麻省理工学院的研究团队相信，Pensieve可以独立完成工作。该团队通过一系列具有挑战性的现实世界场景发送给其人工智能算法管理器，并有意将其暴露在未知的网络环境中，以测试它的自适应能力。

Pensieve在每一个场景中都有非常好的表现，与最好的传统流媒体算法相比，不仅在画质上有所保证，而且在缓冲次数上大幅度减少。“这种压力测试表明，它可以很好地适用于现实世界的新情况，”Hongzi Mao说，他是一篇相关论文的作者，也是麻省理工学院研究团队的一员。Pensieve只是第一步，随着时间的推移，深度学习算法也会不断进步。

Netflix“深耕”人工智能

麻省理工学院研究团队的算法改变了游戏规则，但在这场对抗缓冲的战斗中，他们并不是孤军奋战。2017年初，Netflix也推出了自己的人工智能算法。这个新系统名为“动态优化器”（Dynamic Optimizer），它可以实时分析视频的每一帧，并选择性地压缩每个场景，以便在连接速度比较低的情况下提高图像质量。Netflix的产品创新副总裁Todd Yellin说：“我们对缓冲感到过敏。”

新算法非常聪明，能够区分不同类型的视频内容。最直接的体现是，在最新的超级英雄电影中，它自动在令人激动情节上增加了比特率，而更简单的动画内容则被简化了。其结果是，所有用户都能获得稳定的视频流，尤其是那些网速较慢的用户。

人工智能也在革新流媒体视频传播的方式。并非所有的《公园与游憩》（Parks and Recreation）观众都喜欢看《办公室》（The Office），Netflix最新的人工智能算法的目标就是要找出其中的原因。Netflix正在开发一个用于其主页的算法，以及“推荐栏目”，利用机器学习来了解用户的偏好，这是前所未有的。通过使用深度学习和模拟神经网络，Netflix的算法可以识别新的模式，缩小每个用户的偏好范围，延长平均的观看视频时间。

流媒体视频的未来

基于人工智能的算法为流媒体视频的下一代内容打开了新的大门。VR头戴设备和4K 内容开始出现在流媒体供应商以及大众的视野中，但当前的流媒体算法还无法跟上这些技术的比特率要求。

通过人工智能算法对流媒体视频进行管理，整个互联网的效率将会提高。流媒体服务正在“攻占”整个视频娱乐业，而像麻省理工学院的Pensieve这样的人工智能算法也在很大程度上为这一进程提供了帮助。幸运的是，随着流媒体视频在互联网流量中的占比越来越大，人工智能的出现正好赶上了流媒体视频的发展。

原文链接：https://venturebeat.com/2017/10/26/deep-learning-algorithms-could-secure-the-future-of-4k-streaming/

编译组出品。编辑：郝鹏程