YouTube będzie korzystał z sieci neuronowych, aby właściwie zrozumieć wideo

Wyszukiwanie w YouTube Jak wyszukiwać w YouTube jak profesjonalista z zaawansowanymi operatorami Google Jak przeszukiwać YouTube jak profesjonalista z zaawansowanymi operatorami Google może być frustrujące; jeśli wiesz, o czym jest film lub pamiętasz jego treść, ale nie nazwę, możesz szukać bardzo długo. To dlatego, że YouTube tak naprawdę nie jest widzieć filmy tak, jak robi to osoba. Po prostu widzi metadane - tytuł, opis i tagi. Zakłada się, że przesyłający nie chciał podać informacji.

Wszystko to może się zmienić w najbliższej przyszłości. Google niedawno złożył patent, który wskazuje, że YouTube może zacząć Rozumiesz odtwarzane filmy wideo.

Wybór obrazu na podstawie trafności

Zgłoszenie patentowe Google dotyczy “wybór obrazu na podstawie trafności,” fantazyjny sposób powiedzenia “znajdowanie rzeczy, które ktoś szukał na podstawie tego, co znajduje się w filmie.” W systemie opracowanym w patencie algorytm jest szkolony w celu wyodrębnienia określonych funkcji każdego filmu i przypisania mu słów kluczowych - może następnie zwrócić film w odpowiedzi na wyszukiwanie inicjowane przez użytkownika, które obejmuje te słowa kluczowe.

Aplikacja daje ciekawy przykład:

“[I] jeśli użytkownik wpisze zapytanie “wyścig samochodowy,” wyszukiwarka wideo… może znaleźć i zwrócić scenę wyścigów samochodowych z filmu, nawet jeśli scena może być tylko krótką częścią filmu, która nie jest opisana w metadanych tekstowych.”

Oczywiście to drastycznie zmieni skuteczność wyszukiwania w YouTube. Zostaną znalezione filmy, których wcześniej nie można było odczytać z powodu złych metadanych. Filmy zawierające przydatne klipy pośrodku, otoczone mniej interesującymi rzeczami na początku i na końcu, będą o wiele cenniejsze. 8 filmów TED Talk 8 filmów TED poniżej 5 minut Chcesz obejrzeć 8 filmów TED Talk poniżej 5 minut Chcesz obejrzeć Masz pięć minut na zabicie? Czy jest lepszy sposób na spędzenie tego czasu niż obejrzenie fascynującego lub pouczającego filmu TED Talks. Na TED dostępnych jest wiele świetnych treści, ale czasami… można je znaleźć na podstawie wypowiedzianych w nich pojedynczych wierszy. Będziesz mógł znaleźć filmy o kotach, nawet jeśli “kot” nie ma w tytule.

Połączenie tej technologii z już imponującą zdolnością Google do znajdowania rzeczy związanych z wyszukiwanymi hasłami prawdopodobnie oznacza, że ​​wyszukiwanie filmów stanie się zupełnie innym doświadczeniem. Zobaczysz powiązane filmy, które nie zawierają wyszukiwanego hasła, ale zawierają termin, który jest powiązany (może nawet wizualnie). Wizualny odpowiednik umiejscowienia słowa kluczowego może zacząć wpływać na pozycję filmu w rankingu. Kto wie, jak zaawansowane może to być?

Jak to działa?

Google, co zrozumiałe, trzyma swoje karty blisko piersi na tym jednym. Jednak następujący akapit w ich zgłoszeniu patentowym rzuca nieco światła na to, w jaki sposób uzyskają dostęp do YouTube “widzieć” filmy:

“W jednym aspekcie system komputerowy generuje przeszukiwalny indeks wideo za pomocą modelu uczenia się maszynowego 4 Algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życie 4 Algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życie Być może nie zdajesz sobie z tego sprawy, ale uczenie maszynowe jest już wszędzie wokół ciebie, i to może wywrzeć zaskakujący wpływ na twoje życie. Nie wierzysz mi? Możesz być zaskoczony. zależności między funkcjami klatek wideo a słowami kluczowymi opisującymi treść wideo. System hostingu wideo otrzymuje zestaw danych szkoleniowych z etykietą, który zawiera zestaw elementów multimedialnych (np. Obrazy lub klipy audio) wraz z jednym lub większą liczbą słów kluczowych opisujących zawartość elementów multimedialnych. System hostingu wideo wyodrębnia funkcje charakteryzujące zawartość elementów multimedialnych. Model uczony maszynowo jest szkolony w celu poznania korelacji między poszczególnymi funkcjami a słowami kluczowymi opisującymi treść. Następnie generowany jest indeks wideo, który odwzorowuje klatki filmów w bazie danych wideo na słowa kluczowe w oparciu o funkcje filmów i model uczenia maszynowego.”

To naprawdę dużo gęstych rzeczy, ale o to chodzi. Zostaje utworzony algorytm uczenia maszynowego, a aby go nauczyć, Google wyświetli kilka filmów i poda słowa kluczowe, aby powiedzieć, co jest w filmie. Algorytm zaczyna uczyć się kojarzyć określone funkcje filmów z określonymi słowami kluczowymi i otrzymuje opinie od inżynierów Google. Im więcej wyświetlanych filmów i słów kluczowych, tym lepiej.

Ostatecznie algorytm zostanie wprowadzony do wyszukiwarki YouTube, gdzie będzie się nadal uczyć i coraz lepiej wybierać odpowiednie słowa kluczowe z treści audio i wideo. Podczas gdy w zgłoszeniu patentowym nie ma wzmianki o sieciach neuronowych Najnowsza technologia komputerowa, którą trzeba zobaczyć, aby uwierzyć Najnowsza technologia komputerowa, którą trzeba zobaczyć, aby uwierzyć Sprawdź niektóre z najnowszych technologii komputerowych, które mają przekształcić świat elektroniki i komputerów w ciągu najbliższych kilku lat. , jest bardzo prawdopodobne, że zostanie użyty ten konkretny rodzaj uczenia maszynowego, ponieważ jest on bardzo dobry w przypadku uczenia etapowego w ten sposób.

Dzięki symulacji ludzkiego mózgu (lub przynajmniej jednego teoretycznego modelu jego uczenia się) duże sieci neuronowe mogą stać się bardzo skuteczne w samodzielnej nauce, bez nadzoru, a YouTube zapewni absolutnie gigantyczny plac zabaw, na którym mógłby uczyć się i otrzymywać informacje zwrotne . Można zastosować inne rodzaje uczenia maszynowego, ale z tego, co wiemy w tej chwili, sieci neuronowe zdecydowanie wyglądają najbardziej prawdopodobne.

Badacz Google (i “ojciec głębokiego uczenia się”) Geoffrey Hinton zasugerował coś takiego w swoim Reddit AMA na początku tego roku.

“Myślę, że najbardziej ekscytującymi obszarami w ciągu najbliższych pięciu lat będą naprawdę zrozumienie filmów i tekstu. Będę rozczarowany, jeśli za pięć lat nie będziemy mogli oglądać filmów na YouTube i opowiadać o tym, co się stało.”

Czy zdobędzie poczucie i zabije nas wszystkich?

To zawsze pojawia się pytanie, gdy w prasie pojawia się nowe ogłoszenie o uczeniu maszynowym. Odpowiedź brzmi: jak zawsze tak Oto dlaczego naukowcy uważają, że należy się martwić sztuczną inteligencją Oto dlaczego naukowcy uważają, że należy się martwić sztuczną inteligencją Czy uważasz, że sztuczna inteligencja jest niebezpieczna? Czy sztuczna inteligencja może stanowić poważne zagrożenie dla rasy ludzkiej? Oto niektóre powody, dla których możesz się martwić. . YouTube połączy siły z Watson i Wolfram Alpha, aby nakłonić nas do poddania się przy użyciu filmów z YouTube, po czym prawdopodobnie zamieni nas w jedzenie komputerowe. (Nie widziałeś Kolos?)

Oczywiście żartuję. Ale potencjalne implikacje szkolenia komputerów w rozpoznawaniu rzeczy, które oni “widzieć” i “słyszeć” w filmach są bardzo imponujące. DARPA już zaczęła szukać Nie uwierzysz: DARPA Przyszłe badania w zaawansowanych komputerach Nie uwierzysz: DARPA Przyszłe badania w zaawansowanych komputerach DARPA jest jedną z najbardziej fascynujących i tajemniczych części rządu USA. Oto niektóre z najbardziej zaawansowanych projektów DARPA, które obiecują zmienić świat technologii. na wpływ tej technologii na bezpieczeństwo, ale nietrudno sobie wyobrazić, że jest ona wykorzystywana w prawie, bezpieczeństwie domowym, edukacji… właściwie wszędzie.

To, czy wybór obrazów na podstawie trafności przez Google będzie tak skuteczny, jak nam się wydaje, okaże się, ale może to być potencjalnie przełomowa zmiana w wyszukiwaniu filmów. A stamtąd, kto wie? Jeśli Google może wykorzystać prawdę jako czynnik rankingowy, czy Google może użyć algorytmu do ustalenia prawdy? Czy Google może użyć algorytmu do ustalenia prawdy? Google bada, czy jego algorytm może uwzględniać prawdę jako czynnik rankingowy. Co to oznacza dla sieci? , nie ma powodu, aby sądzić, że ta technologia nie będzie niesamowicie wydajna. Może to zmienić, jak wiele Internetu naprawdę się rozumie. Jeśli ta myśl nie wiąże twojego umysłu w węzły, nie wiem co będzie.

Co sądzisz o zgłoszeniu patentowym Google? Jakie inne zastosowania możesz sobie wyobrazić? Podziel się swoimi przemyśleniami poniżej!

Zdjęcia: Willyam Bradberry przez Shutterstock.com, Ciumac Sergiu przez Code42, Marko Bradic przez Shutterstock.com.