视频:IBM如何使用视频人工智能
了解更多关于真实世界的视频人工智能和应用 流媒体的下一个事件.
观看这个小组的完整视频， AI101:从内容创作到交付:人工智能如何影响现代媒体，在流媒体会议视频门户.
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大卫Clevinger: 我们看到的典型用例是拥有大量内容目录的媒体实体, 这是在他们没有复杂的元数据工具集的时候创建的, 不一定有合适的人来应用元数据, 没有考虑输出端的所有用例. 也许是历史内容.
一个非常具体的例子是我们为美网所做的工作. 实际上，我们收集了成千上万的视频片段，照片，新闻文章，词汇和专有名词，并把它们喂给沃森，帮助沃森理解网球是什么，这样它就能做一些事情，比如, 当你听到阿什这个词的时候, 是大写的a -s-h-e, 阿瑟·阿什, 而不是小写字母a-s-h. 所以在这方面有很多培训. 然后输出成为我们基于事件发生的事情创建剪辑的能力, 也可以用来描述历史视频.
这对于那些拥有大型媒体后台目录的公司来说是至关重要的，这些公司随后会对其进行优化. 当然，您可以将其应用于生活，但这是我们看到的典型用例.
这是一个递归学习系统. 所以我们选取了一组视频资产的横截面, 向华生描述过, 说, “事情就是这样. 这就是这个玩家，这就是他们所说的.“我们能够在其他非结构性资产上放开手脚, 让它说出它以为找到了什么, 然后我们可以修正它.
所以我们基本上能够训练它来理解网球. 然后输出是, 然后，我们可以为客户端提供一堆不同类型的输出. 这就是我的想法.
Nadine Krefetz: 输出是?
大卫Clevinger: 封闭字幕，视频剪辑，激动人心的评分. 我知道你们这里有一段视频，讲的是大师赛和我们在那里做的一些工作, 但我们可以做一些事情，比如倾听人群的声音，然后说, “这一定很令人兴奋, 因为人群在这个时候制造了很多噪音.“所以我们能够把它变成一个兴奋的分数. 但如果我们不能帮助算法理解它在看什么，以及它应该如何思考这些工作，我们就无法做到这一点.
Nadine Krefetz: 所以你训练算法让它变得越来越聪明，然后你就放手不管了?
大卫Clevinger: 完全. 然后我们就把它放了，让它走了. 这就是我们的想法:把它弄到一个点，你可以把它弄松，让它运行，然后它们移动到下一个.
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