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智能內容產業高達數千億美元 市場樂觀看待智能影像技術產業化
2019-11-15 01:15:43
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  《可視化網絡指數2017-2022白皮書》顯示,至2022年移動視頻占全球移動數據流量的79%,其中智能生成及迭代的智能內容將成為視頻流的重要對象。

  毫無置疑,主流AI視覺技術趨勢顯示:下一個浪潮將是根據需求量身定制的軟件生成的智能內容世界。具體而言,新的機器學習技術、用戶界面和自動內容創建技術,將使故事的個性化、算法生成的新聞源、個性化推薦成為講故事者的基礎,無論是新聞文章,實時視頻,還是流媒體服務上的熱門節目。

  智能內容意味著內容的體驗本身會受到觀看,閱讀或收聽內容的人的影響。內容本身會根據您的身份而變化,AI技術是基礎。

  AI自主重現領域已具備先行辦法。本周,美國國家科學院刊發的一篇論文引起關注:AI神經網絡在幾毫秒內成功建立宇宙3D模擬,而傳統超級計算方法則需要幾天或幾周的時間。該論文第一作者、Flatiron Institute負責人Shirley Ho對外表示道:“該模型將可以推斷出一頭大象的完整生活,而不僅僅是識別貓和狗。” 簡單的說,AI神經網絡可用于重現一段現象或一個生命周期,范圍從較小的事件(例如分子云坍塌為恒星)到巨型系統(例如整個宇宙),顯示出完整的準確性和解析度。

  事實上,這個過程不僅只是停留在論文層面,AI劇情推理科幻片即將上映。引援《娛樂周刊》本周報道,HBO《西部世界》第3季將采用技術公司Incite提供的“ AI訓練集”及“數據推理”,設計包括角色和劇情、及拍攝建議,包括氣候變化、到角色職業成長等故事線、角色線的解決方案。對此,該制片人表示,“這將是一場猜謎游戲,是一部由智能計算主導的科幻片”。

  在AI技術作用下,視覺理解及推理、視覺內容生成及3D重建在“內容創意”的上游產業發揮驚人效應,AI內容生成技術則在“制與播”的中游產業推動全球規模化應用。

  來自中國的人工智能技術公司影譜科技向產業鏈詳細介紹了一個智能視覺技術系統,通過該系統,不帶有任何主觀先驗和歸納偏置的AI神經網絡可以通過學習機器視頻,抽取查看場景的一兩個靜態2D圖像,并重建該場景合理準確的3D表示。這里并不是在談論從快照到完整的3D圖像,而是在重建所有人都能查看和分析的視覺空間,生產出與上下文吻合的全新智能內容,被廣泛應用于智能短視頻內容平臺。它還允許系統從單個圖像準確地重新創建3D對象,被廣泛應用于虛擬角色或主播等交互式3D對象。“目前,雖然還不清楚神經網絡能否完全依照內容者的設想方式創建視覺圖像”,影譜技術負責人表示,“不過我們發現,無需任何人為工程,影譜智能影像生產引擎AGC就可以解決透視、遮擋和照明問題,這是智能內容大規模產業應用的痛點。”

  早在2017年,Netflix開始利用AI打造自動化的預告片和標題,并使用一系列機器學習算法來調整和改進其內容的呈現方式,這一應用當年在數百個國家/地區上線月,Netflix將這種方法擴展至AI互動形式,用戶自己的選擇會直接影響內容體驗,包括對話和故事情節——新上線的動畫劇《愛情,死亡與機器人》每集都獨立存在,劇情呈現四個不同的情節順序,用戶可個性化選擇劇情、部分角色、結局。簡單的說,Netflix交互式內容中的選擇會影響情節的曲折,對話甚至配樂,這些選擇是由基于智能算法自動做出的。

  相較于Netflix預設內容路徑的方法,以色列初創公司Audioburst則使用AI技術從播客和談話廣播中提取最佳內容以創造新的內容體驗。該公司每天攝取并索引數百萬個音頻片段、流媒體片段,然后使用AI技術(包括自動語音識別和自然語言理解)來創建產品,例如可搜索的音視頻庫,個性化的音視頻故事和新聞摘要、即時通知等——最終,用戶收聽個人感興趣的播客或其他音視頻程序的興趣部分,而不是花半個小時或更多的時間來聽感興趣的一分鐘內容。目前,Audioburs已從電通、現代汽車公司、三星公司籌集了2500萬美元戰略資金。

  至關重要的是,在法律和道德約束下,以人為本的方法和可持續價值是智能內容創建的核心。越多越多的用戶在使用抖音、Youtube、Facebook、Netflix、Spotify等時,算法會根據用戶興趣內容進行重組,而事實上,您可能并不清楚這個內容是機器拍攝或是智能內容。這一切都已經發生,我們將看到智能內容的新形式,其中用戶界面,機器學習技術和內容本身以無縫方式結合在一起,以創建個性化的內容體驗。

  可以說,視頻是社交媒體的命脈。除了自拍之外,僅Facebook每天平均觀看次數超過80億次,每天觀看時間超過1億小時,此外,超過45%的人表示他們每周觀看超過一小時的Facebook或YouTube視頻。考慮到這一點,Facebook創建了VideoStory,這是一個新的視頻描述數據集,旨在幫助培訓能夠“自動講故事”的系統。

  “高質量的視頻描述不僅僅是一句話的字句,他們應該講一個連貫的故事” Facebook研究人員寫道,“我們采集多樣化的主題和選擇沉浸式的視頻片段、與之前的作品相輔相成形成故事,VideoStory數據集可以作為構建故事理解和多句視頻描述模型的良好基準,每個片段都可以根據用戶喜歡進行替換或選擇。”

  回歸內容本質,采納AI技術可以降低內容生產門檻,而學習“自動講故事”才是智能內容的本質。內容創立者需要考慮將內容視為迭代和可配置的過程,而不是將其發布到分發后即完成的靜態工作。

  這是因為內容的核心構建塊發生了變化:智能內容由霧化的模塊化元素組成,可以根據不同的規則對其進行修改,更新,重新混合,替換,省略和激活。此外,如果適用,可以重復使用過去制作的內容模塊,內容的設計和開發更像軟件。

  智能內容由內容整體轉變為模塊化,便于管理是其關鍵一步。較傳統內容模式,智能內容不再是一次性編輯,它變得易于創造、管理、分發和可持續性運營。

  正是因為智能內容實現模塊化管理,內容創建及其為發布和發行渠道所做的準備就不會是獨立的過程。相反,描述和定義內容的元數據和其他不可見特征從一開始就是內容創建過程的組成部分。由此,新聞短視頻或流媒體可以為不同的內容幀內元素進行迭代和管理,如娛樂流媒體內的明星替換、流媒體內的道具創建等應用,都將變得易如反掌。

  當然,智能內容并不僅局限于流媒體,新聞媒體應該是最早嘗試智能內容的媒體之一,還將在跨媒體體驗(如城市數字視頻和傳統電視)中集成更多優勢。“可以說,對模塊化的內容生產和管理是智能內容的第一步,包含短視頻、流媒體幀、可視化圖像等”,中國的智能內容生成解決方案商影譜科技表示,“我們的AI內容生產技術系統可大規模生成中短易懂、可內容顆粒化管理的智能內容”。目前,中國大部分媒體公司使用其自動內容創建系統或“記者”來創建從完整文章到視頻內容和可視化的新聞材料。

  與此同時,創建智能內容需要人工管理和機器智能。人類專注于需要創造力和深入分析的事物,而AI系統則像軟件一樣生成,組裝和迭代變得動態和自適應的內容。如果以可持續的方式使用,智能內容可以使各種信息交換變得簡單。“例如,疫苗內容的初學者版本或數字媒體素養文章需要使用游戲化元素來表現”,影譜科技技術負責人表示,“通過AI內容生產技術則可以讓兩個不同元素無縫組合”。

  智能內容是用戶體驗、人工智能技術和講故事的最終組合,掌握智能內容的首批參與者將成為明天的統治者,智能內容時代即將到來。

  鄭重聲明:東方財富網發布此信息的目的在于傳播更多信息,與本站立場無關。

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