YouTube će pomoću neuronskih mreža zapravo razumjeti videozapise

Pretraživanje YouTubea Kako pretraživati ​​YouTube kao PRO s Google naprednim operaterima Čitaj više može biti frustrirajuće iskustvo; ako znate o čemu se radi o videozapisu ili se sjećate sadržaja, ali ne i imena, mogli biste pretraživati ​​vrlo dugo. To je zato što YouTube zapravo i nije vidjeti videozapisi na način na koji to čini osoba. Jednostavno vide metapodatke - naslov, opis i oznake. A pretpostavlja se da je učitavač umorio da uključi informacije.

Sve bi se to moglo promijeniti u bliskoj budućnosti. Google je nedavno podnio patent koji ukazuje na to da bi YouTube mogao započeti razumjeti videozapisi koje reproducira.

Odabir slika na temelju važnosti

Googleov prijava patenta je za "odabir slike temeljen na relevantnosti", maštovit način kazivanja "pronalaženje stvari koje je netko pretraživao na temelju onoga što je u videozapisu". U sustavu koji je razrađen u patentu, an algoritam je osposobljen za izdvajanje specifičnih značajki svakog videozapisa i dodijeljivanje ključnih riječi njima, a zatim može vratiti videozapis kao odgovor na korisničku pretragu koja uključuje one ključne riječi.

Aplikacija daje zanimljiv primjer:

"[I] ako korisnik upiše u upit za pretraživanje" utrka automobila ", video pretraživač... može pronaći i vratiti scenu trkaćih automobila iz filma, iako je scena može biti samo kratak dio filma koji nije opisan u tekstualnim metapodacima. "

Očito će se to drastično promijeniti koliko je učinkovitost pretraživanja na YouTubeu. Pronaći će se videozapisi koji su se prije nekoristili zbog loših metapodataka. Videozapisi koji u sredini sadrže korisne isječke, okruženi manje zanimljivim stvarima na početku i na kraju bit će mnogo vrijedniji. TED videozapisi 8 TED razgovori o videozapisima, ispod 5 minuta koje želite gledatiImate pet minuta za ubojstvo? Koji je bolji način da potrošite to vrijeme od gledanja fascinantnog ili informativnog videa TED Talks. Na TED-u je na raspolaganju puno sjajnog sadržaja ali ponekad ... Čitaj više bit će konačan na temelju pojedinačnih redaka izgovorenih u njima. Moći ćete pronaći video mačke, čak i ako mačka nije u naslovu.

Kombinacija ove tehnologije s već impresivnom sposobnošću Googlea da pronađe stvari koje su povezane s vašim pojmovima za pretraživanje vjerovatno znači da će pronalaženje videozapisa postati potpuno drugačije iskustvo. Vidjet ćete povezane videozapise koji ne uključuju vaš pojam za pretraživanje, ali uključuju pojam koji je povezan (možda čak i vizualno povezan). Vizualni ekvivalent postavljanja ključnih riječi mogao bi početi utjecati na videozapis koji se pojavljuje na ljestvici. Tko zna koliko bi ovo moglo biti napredno?

Kako radi?

Google razumljivo drži ove kartice blizu njihovih prsa. No, sljedeći odlomak u prijavi za patent daje malo svjetla na koji će način YouTube dobiti "videozapise":

"U jednom aspektu, računalni sustav generira indeks video zapisa pomoću a strojno naučen model 4 Algoritmi strojnog učenja koji oblikuju vaš životMožda to ne shvaćate, ali strojno učenje je već oko vas, a to može pokazati iznenađujući stupanj utjecaja na vaš život. Ne vjerujete mi? Možda ćete se iznenaditi. Čitaj više odnosa između značajki video okvira i ključnih riječi koje opisuju video sadržaj. Sustav video hostinga prima označeni skup treninga koji uključuje skup medijskih stavki (npr. slike ili audio snimke) zajedno s jednom ili više ključnih riječi koje opisuju sadržaj medija stavke. Sustav video hosting izdvaja značajke koje karakteriziraju sadržaj medijskih stavki. Strojno naučen model osposobljen je za učenje korelacija između određenih značajki i ključnih riječi koje opisuju sadržaj. Tada se generira video indeks koji preslikava okvire videozapisa u video bazi podataka u ključne riječi na temelju značajki videozapisa i strojno naučenog modela. "

To je puno stvarno gusta stvari, ali evo na šta se sve svodi. Stvoren je algoritam mašinskog učenja, a Google će mu, kako bi ga učio, prikazati hrpu videozapisa i pružiti ključne riječi kako bi rekao što je u videozapisu. Algoritam počinje učiti povezati određene značajke videozapisa s određenim ključnim riječima, a Googleovi inženjeri dobivaju povratne informacije. Što se više videozapisa i ključnih riječi prikaže, to je bolji u procesu.

Na kraju će algoritam biti uveden u YouTube pretraživač gdje će nastaviti učiti i biti bolji u odabiru ključnih riječi iz audio i video sadržaja. Iako se prijava patenta posebno ne spominje neuronske mreže Najnovija računalna tehnologija u koju morate vjerovatiPogledajte neke od najnovijih računalnih tehnologija koje su postavljene da transformišu svijet elektronike i osobnih računala u sljedećih nekoliko godina. Čitaj više , vrlo je vjerovatno da će se upotrebljavati ta vrsta strojnog učenja, jer je to vrlo dobro za postupno učenje poput ovog.

Simulacijom ljudskog mozga (ili barem jednim teorijskim modelom kako uči) velike neuronske mreže mogu postati vrlo učinkovite u učenje samostalno, bez nadzora, a YouTube bi pružio apsolutno gigantsko igralište na kojem bi mogao učiti i primati Povratne informacije. Mogle bi se koristiti i druge vrste strojnog učenja, ali iz onoga što trenutno znamo, neuronske mreže definitivno izgledaju najvjerojatnije.

Google istraživač (i "otac dubokog učenja") Geoffrey Hinton nagovještavao o tome nešto u tom smislu u svom Reddit AMA-u ranije ove godine.

“Mislim da će najuzbudljivija područja u sljedećih pet godina biti stvarno razumijevanje videa i teksta. Bit ću razočaran ako za pet godina ne budemo imali nešto što bi moglo gledati videozapis na YouTubeu i pričati priču o onome što se dogodilo. "

Hoće li steći razum i ubiti nas sve?

Ovo je uvijek pitanje koje se postavlja kada nova vijest o strojnom učenju dođe do vijesti. I odgovor je, kao i uvijek, da Evo zašto znanstvenici misle da biste se trebali brinuti zbog umjetne inteligencijeMislite li da je umjetna inteligencija opasna? Da li AI može predstavljati ozbiljan rizik za ljudski rod. Ovo su neki od razloga zbog kojih biste mogli biti zabrinuti. Čitaj više . YouTube će se udružiti s Watsonom i Wolframom Alfom kako bi nas namamio u poslugu koristeći YouTube videozapise, nakon čega će nas oni vjerojatno pretvoriti u računalnu hranu. (Nisi li vidio Kolos?)

Šalim se, naravno. Ali potencijalne implikacije obuke računala da prepoznaju stvari koje "vide" i "čuju" u videozapisima vrlo su impresivne. DARPA je već počela tražiti Nećete vjerovati: Buduće istraživanje naprednih računala DARPADARPA je jedan od najfascinantnijih i najtajnijih dijelova američke vlade. Slijede neki od najnaprednijih projekata tvrtke DARPA koji obećavaju transformirati svijet tehnologije. Čitaj više na sigurnosne implikacije ove tehnologije, ali nije teško zamisliti da se koristi u zakonu, kućnoj sigurnosti, obrazovanju... prilično bilo gdje.

Hoće li Googleov odabir slika na temelju važnosti biti jednako učinkovit koliko zamišljamo, tek treba vidjeti, ali to bi mogla biti potencijalna revolucionarna promjena u pretraživanju videozapisa. A odatle, tko zna? Ako Google može koristiti istinu kao faktor rangiranja Može li Google koristiti algoritam za utvrđivanje istine?Google istražuje može li njegov algoritam uključivati ​​istinu kao faktor rangiranja. Što to znači za web? Čitaj više , nema razloga da vjerujemo da ova tehnologija neće biti nevjerojatno moćna. To bi moglo promijeniti samo koliko Internet stvarno razumije sebe. Ako vam se ta misao ne veže u čvorove, ne znam što ću.

Što mislite o Googleovoj prijavi za patent? Koje druge mogućnosti možete zamisliti da ova tehnologija ima? Podijelite svoja razmišljanja u nastavku!

Broj kredita: Willyam Bradberry putem Shutterstock.com, Ciumac Sergiu putem Code42, Marko Bradić putem Shutterstock.com.