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AI是短視頻平臺核心能力 快手其實是一家人工智能公司

上傳:wwzzjida     來源:信息存儲服務     日期:2018-09-24

[摘要]  
   這是快手科技AI技術副總裁鄭文在極客公園「創新之火」活動上的演講主題。從純粹用于制作、分享 GIF 圖的工具性應用,到如今成為日活躍用戶量過億,用戶日均使用時長超一小時的新型短視頻社區,這是快手七年走過的創業路
 
[正文]    

   如何將每位用戶的注意力高效分配給海量豐富的短視頻,而非集中在少數爆款之上,光靠人工運營的方法是不可行的,這必須通過人工智能技術來實現。

   AI 如何賦能短視頻平臺?

   這是快手科技AI技術副總裁鄭文在極客公園「創新之火」活動上的演講主題。從純粹用于制作、分享 GIF 圖的工具性應用,到如今成為日活躍用戶量過億,用戶日均使用時長超一小時的新型短視頻社區,這是快手七年走過的創業路。


   七年,快手用戶累計發布短視頻超過 70 億條,從搞笑、幽默,游戲、娛樂,到各地風土、民情,內容各異。對于快手,不少人認為它只是一家短視頻公司,短視頻平臺跟 AI 技術的關系并不大。

   但是,如何將每位用戶的注意力高效分配給海量豐富的短視頻,而非集中在少數爆款之上,光靠人工運營的方法是不可行的,這必須通過人工智能技術來實現。

AI 技術讓記錄生活更有趣


   面對每日數以千萬的新增視頻,該如何將其精準匹配到用戶眼前?快手 CEO 宿華曾形容,這是快手員工需要面對的前所未有的難題。為此,快手提出了一整套基于 AI 技術的解決方案,貫穿視頻生產、內容理解,用戶理解,系統分發等使用快手的每個環節。在極客雇主交流會現場,快手科技AI技術副總裁鄭文說,AI 是快手連接內容生產與消費兩個端口的核心能力。

   快手上線了一批爆款特效,像是叫做快手時光機的「變老」表情,可以在十幾秒鐘中,讓視頻中人物的容顏變成 60 年之后、還有可以實時進行肢體識別的舞蹈游戲、AR 換臉等等。這些玩法背后是快手對前沿 AI 技術的開發,涉及人體姿態估計、手勢識別、背景分割等多個技術模塊。這是在內容生產領域,快手努力將記錄形式變得更加有趣的新嘗試。

   用戶通過快手 app 拍攝、上傳了一段短視頻后,后臺機器會提取其內含的基本信息,諸如視頻中人臉的性別、表情、顏值等,嘗試理解視頻內容。機器還會依照場景識別、物體跟蹤、圖像質量評估等維度,對圖像進行分類。語音識別,也是機器理解視頻的重要方面。機器會把語音轉化成文字,通過文字理解視頻表達的含義。快手多媒體內容理解(Multi-Media Understanding)部門利用 AI 技術通過感知和推理兩個階段來解讀一個視頻,首先感知獲取視頻的客觀內容信息,進而推理獲取視頻的高層語義信息。

   像人把學到的知識存到大腦一樣,我們把快手的內容整理并存儲到快手知識圖譜中,這樣融合感知內容和知識圖譜,就可以完成對視頻高層語義及情感的識別。

   促使機器理解用戶本身同樣不可或缺。用戶年齡、性別、是否使用 WiFi 等注冊的基本信息,用戶在使用快手時產生的大量行為數據,都將傳輸到一個深度學習的模型中用于機器訓練,從而得到一組綜合性的用戶信息,以預測用戶的喜好,個體用戶之間的關聯。

快手如何破除「信息繭房」?


   讓記錄形式更有趣,讓機器理解視頻內容、深度洞悉用戶,這是快手利用 AI 技術賦能短視頻平臺的試探。

   快手科技 AI 技術副總裁鄭文說,作為前沿技術,人工智能在研發、執行過程中還沒有一個非常成行的流程。根據自身發展情況,快手以問題為導向開展 AI 項目,首先明確需求,接著針對需求進行預研、收集數據、訓練模型,之后才是相應的功能開發與產品化。

   人工智能與算法推薦曾引發一些爭議,大眾普遍認為,智能算法根據用戶興趣推薦內容,久而久之,用戶便會被自己關心的事物圍繞,失去對外部世界的整體認知,形成「信息繭房」。對此,鄭文舉例快手的推薦機制作答:快手的推薦給用戶的內容,絕非僅僅用戶最感興趣的部分,而是會考慮到內容的多樣性,在更廣闊的領域發現感興趣的內容。

   鄭文舉例說,比如在社區中,會有一些跟你比較相似但不完全一樣的用戶,那么他們喜歡的內容,你也有可能會感興趣,這樣就不是用戶自己一個人去探索,而是成千上萬相似但不同的人在一起探索。基于這個邏輯的分發系統,也可以真正顧及到長尾視頻,讓更多的人被看見。

   作為記錄載體,短視頻形態本身具備普惠性。它極大降低了信息交流門檻,通過技術賦能,讓人們可以公平、有趣地記錄與分享生活。在極客雇主的交流會現場,鄭文說,記錄生活能夠提高人們的幸福感,在快手,人們可以看到更豐富的世界,而他們自己也能夠被世界看見。

   今年四月,快手還與清華聯合成立了未來媒體數據研究院。該院以清華軟件學院與快手的技術難題攻關為基礎,聯合新聞學院、社會學系等開展社會人文領域研究,涉及計算機圖形學、圖像處理、大數據和人工智能等領域,以合作開放的姿態,探索技術賦能短視頻的更多可能。

   (新聞稿 2018-09-25)


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