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L'intelligenza artificiale di Twitter sa cosa sta succedendo nei video clip dal vivo
In questo momento, qualcuno da qualche parte sta trasmettendo in streaming qualcosa di interessante. Grazie alla tecnologia sviluppata da un team di ricercatori di intelligenza artificiale su Twitter, potresti presto riuscire a trovarla.
Lo streaming live sta diventando sempre più popolare tramite app per smartphone come Periscopio da Twitter, suricato , e, più recentemente, Facebook in diretta . Ma i contenuti video dal vivo di solito non sono taggati o classificati bene, spesso perché le persone non sanno cosa registreranno finché la telecamera non inizia a girare.
Il team AI di Twitter, noto come Corteccia , ha sviluppato un algoritmo in grado di riconoscere istantaneamente ciò che sta accadendo in un feed live. L'algoritmo può dire, ad esempio, se la star di una clip sta suonando la chitarra, facendo una dimostrazione di un utensile elettrico o è in realtà un gatto che lo fa a pezzi per gli spettatori.
I contenuti cambiano continuamente su Periscope e, più in generale, sui video live, afferma Clement Farabet, responsabile tecnologico di Cortex. Farabet ha dimostrato la tecnologia di riconoscimento video a Revisione della tecnologia del MIT, mostrando una schermata di circa due dozzine di feed Periscope, tutti taggati in tempo reale.
Identificare il contenuto del video live è un trucco piuttosto impressionante. I ricercatori hanno compiuto progressi impressionanti negli ultimi anni con algoritmi in grado di identificare gli oggetti nelle fotografie, ma è molto più difficile farlo con un video dal vivo di qualità variabile. Per farlo istantaneamente è necessaria anche una notevole potenza di calcolo. Twitter ha creato in modo efficace un supercomputer personalizzato composto interamente da unità di elaborazione grafica (GPU) per eseguire la classificazione video e fornire i risultati. Questi chip sono particolarmente efficienti per i calcoli matematici richiesti per il deep learning, ma normalmente sono solo una parte di un sistema informatico più ampio.
È una bella sfida anche per i video statici, e per i video di runtime devono avere molta potenza di elaborazione, dice Pietro Brusilovsky , professore all'Università di Pittsburgh che studia la personalizzazione dei contenuti.
Brusilovsky afferma che sono assolutamente necessari metodi migliori per filtrare i video. I video generalmente non sono scremabili, dice. Di conseguenza, la raccomandazione è molto importante. È una specie di pezzo mancante del video.
Consigliare video di solito comporta la visualizzazione di clip di una persona che sono state guardate da qualcun altro che sembra avere gusti simili (un approccio noto come filtro collaborativo). Questo è un indicatore grezzo di reale interesse, tuttavia, e non funziona per i contenuti trasmessi in diretta.
Il team di Cortex ha l'ambizione di sviluppare un sofisticato sistema di raccomandazioni per aiutare a filtrare e curare tutti i tipi di contenuti condivisi attraverso il servizio, in base all'attività precedente di un utente.
La tecnologia di riconoscimento video sviluppata dal team Cortex non è ancora entrata in nessuno dei prodotti Twitter, ma è in fase di test su Periscope, un'app di proprietà di Twitter che consente agli utenti di trasmettere video in diretta dai propri smartphone. Il team sta utilizzando un approccio noto come deep learning per riconoscere l'attività nelle clip. Il deep learning implica l'addestramento di una grande rete neurale simulata per riconoscere gli input da un gran numero di esempi. Gli esempi sono forniti da personale pagato per guardare video e aggiungere parole chiave. Questo processo di tagging fornisce una comprensione semantica abbastanza complessa dei video clip. Ad esempio, un video che mostra un gatto può essere classificato non solo con gatto ma anche animale, felino, mammifero e altro. Questo offre un modo più sofisticato per esplorare le clip.
Il video dal vivo sta rapidamente diventando una parte importante del panorama dei social media.
Twitter ha acquisito Periscope nel gennaio 2015, prima ancora che l'app fosse lanciata, per una somma che secondo quanto riferito supera i $ 50 milioni. Ciò ha fatto seguito al successo strepitoso di Meerkat, un'altra app legata a Twitter. Facebook ha lanciato il proprio servizio di video live all'inizio del 2015 e la società ha aumentato l'importanza della funzione all'inizio di questo mese aggiungendola alla home page che ogni utente vede.
Non ci sono ancora piani per monetizzare la tecnologia e Periscope non presenta attualmente pubblicità. Ma non è difficile immaginare come uno strumento del genere possa essere utile per la pubblicità, abbinando algoritmicamente gli annunci ai contenuti dei video mentre vengono filmati e trasmessi. Man mano che sempre più video si spostano online, infatti, l'algoritmo potrebbe aiutare Twitter a personalizzare gli annunci in base a tali contenuti in modo molto più efficiente. In particolare, questo mese la società ha vinto il diritto di trasmettere in diretta alcuni filmati della NFL.
Ben Edelman , professore associato presso il Berkman Center di Harvard ed esperto di media e pubblicità online, afferma che la tecnica sviluppata da Twitter potrebbe rivelarsi importante per filtrare i contenuti protetti da copyright così come i contenuti indesiderati come la pornografia o la violenza.
Ma Farabet è altrettanto interessato a trovare cose che le persone vogliono vedere. Avere la capacità di capire veramente ciò che ti interessa, completamente indipendente da chi l'ha prodotto o da quando è stato prodotto, è una capacità fondamentale che vogliamo davvero avere, dice.