作者丨Suvigya Saxena
譯者| 崔皓
審校丨Noe
你可能在生活中的許多場景都被動地使用到了人工智慧( AI)，即使你對此毫無察覺。例如，許多社群媒體、搜尋引擎， 都使用AI來確保用戶在平台上獲得無縫體驗，無論是自動標記照片中的朋友還是根據歷史搜尋提供搜尋結果，都是AI在起作用。
這些人工智慧的用途相對比較簡單，只牽涉到部分技術－機器學習（ML）。從根本上說，機器學習正變得越來越流行，那麼深度學習（DL）和狹義的人工智慧呢？它們如何創造出串流媒體服務的新體驗就是我們今天要聊的話題。
人工智慧是近年來備受關注的領域。這一廣闊領域涵蓋了各種主題。人工智慧的整體思路是電腦執行以往需要人類智慧的任務，例如視覺感知和語言處理。
機器學習就是當今人工智慧解決方案最常見的應用之一。它涉及到使用大量資料訓練演算法並應用於新資料。例如，機器學習演算法用於臉部辨識、垃圾郵件過濾和語言翻譯等工作。
機器學習是人工智慧的一個子集，即使在沒有明確程式設計的情況下，它也能讓電腦從資料中學習。機器學習是人工智慧的一個分支，它專注於開發電腦程序，並讓這些程式在接觸到新資料的時候進行學習。透過這種方式能夠在沒有人工幹預的情況下讓電腦自行做出決定。
因此，機器學習是許多服務和產品的基礎，包括搜尋引擎和社群媒體平台。許多金融機構使用機器學習來監控客戶帳戶活動是否有詐欺或其他違規行為。
雖然人工智慧技術已經被應用多年，但最近，由於大型科技公司和小型新創公司的一些發展，它又成為人們關注的焦點。一種備受關注的應用就是—個人化。
對外行人來說，人工智慧是執行與人類智慧相關工作的電腦程式。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。人工智慧可以完成的任務包括圖像辨識和語言處理—分別識別照片中的物件和將文字從一種語言翻譯成另一種語言。
人工智慧炒作週期已經持續了幾十年。但今天的技術終於趕上了炒作，這在很大程度上要歸功於機器學習演算法的進步——語音識別、自然語言處理、自動駕駛汽車和其他人工智慧應用等技術背後的驅動力。
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、簡訊、微信之後的「新溝通方式」。全球觀看直播的人數正在快速增長，人工智慧將在未來直播產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、頒獎典禮等形式多元的直播。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即時資訊。此外，表演者或球員總是透過直播帶給我們令人印象深刻的驚喜。
另一方面，如今人工智慧技術也正在快速發展。尤其是人工智慧演算法在行銷、金融、教育、醫療等諸多領域中扮演著重要的角色。而且，人工智慧已經應用在汽車、飛彈、無人機上，它為無人控制的場景提供獨立決策，並成為該場景應用不可或缺的重要組成部分。
該過程涉及使用即時視頻，而不是預先錄製的視頻或圖像。直播與其他影片分享服務的不同之處在於，錄製是一次性完成的。你根本不需要編輯它，你記錄的就是你得到的。
答案是肯定的。以下是一些方法：
1、人工智慧可以提供即時分析以獲得更好的效能——人工智慧可以幫助提供觀眾回應直播串流的數據。這可以幫助改善內容和整體直播表現。
2、借助人工智慧，內容發現變得更容易——如果你使用社群媒體網站進行宣傳，人工智慧可以幫助你找到發佈內容的最佳時間，以便更多用戶能夠看到它。
3、內容索引可用於改善用戶體驗—TikTok的母公司字節跳動找到了一種將人工智慧與人類策展（人為的策劃展示）相結合的方法，以增強視訊內容編目，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佈在其他社交媒體平台上，在年輕人中很受歡迎。為了跟上對新影片的需求，位元組跳動開發了一個系統，利用人工智慧從用戶偏好中學習，並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用戶社群的需求。
人工智慧無所不在，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慧系統，以提高用戶的安全性。
人工智慧是設備（例如電話或電視）的安全來源。它對命令提供了更好的響應，並且可以更好地控制設備。此外，它能夠從經驗中學習並提升自己。並且這些功能已在某些軟體中實現，例如Siri。我們可以透過向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有更多人工智慧的例子，人工智慧的應用提高了產品的安全性和效率。它可以透過分析情況從而做出相應的決策。此外，它可以從錯誤中學習來改進自己，並保證下次每次執行都會變得更好。
安全已成為人們關注的重要議題。完全避免駭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確保系統的安全。其中一種就是使用人工智慧，透過軟體和硬體配合完成。
軟體使用場景下，人工智慧解決方案將充當系統的守護者並防止任何未經授權的存取。每次使用者嘗試存取系統時，人工智慧軟體都會按照學習模式運作。它將從過去的經驗中學習並進行自我修改，因此任何人都無法闖入該系統。在硬體為基礎的人工智慧場景下—需要一個外部設備，每當有人輸入錯誤的密碼或指令時。該設備將通知並拒絕任何人的訪問，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。在人工智慧的幫助下，用戶的安全和隱私得到了改善。無論是企業用戶或個人用戶；基於人工智慧的安全系統都是最佳選擇。那麼是什麼讓它們與傳統系統有所不同呢？
傳統安全系統：
依賴簽章、模式比對、黑名單和其他已知的惡意軟體技術。不幸的是，這些技術在偵測未知惡意軟體攻擊方面效果不是很明顯。
基於人工智慧的安全系統：
基於人工智慧的安全系統依賴可以偵測未知攻擊的複雜機器學習模型。 它們不依賴黑名單，因為它們是基於模式。
原文連結：
https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-regulating-live-video-streams/
崔皓，51CTO社群編輯，資深架構師，擁有18年的軟體開發與架構經驗，10年分散式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂於分享，寫了許多熱門科技文章，閱讀量超過60萬。 《分散式架構原理與實務》作者。
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