現(xiàn)在的電視機(jī)越來(lái)越智能，有些品牌已經(jīng)將人工智能作為自己的特點(diǎn)售賣。有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)的新科技為我們觀看電視的體驗(yàn)帶來(lái)哪些改變？
以下為商業(yè)運(yùn)營(yíng)管理咨詢員Melvin Machau在A Medium上發(fā)表的文章。
小時(shí)候看電視只有三個(gè)頻道。我的第一臺(tái)電視是黑白的，第二臺(tái)是彩色的Telefunken，激動(dòng)得不得了。電視不能遠(yuǎn)距離操控也就罷了，而且在很長(zhǎng)很長(zhǎng)的時(shí)間里，電視都只有三個(gè)國(guó)家頻道?，F(xiàn)在，登錄Netflix，你就能看到之前觀看的綜藝，亞馬遜Prime和Hulu上也是這樣。
你以為內(nèi)置AI并且能和Alexa或者Echo連接的電視還屬于未來(lái)？它已經(jīng)成真了。LG就推出了一款叫做Thinq的電視，使用Alexa或者Echo、Echo dot就能換臺(tái)、調(diào)音量、暫停、搜索等等。電視還能成為智能家居核心，一邊看電視一邊就能控制掃地機(jī)器人、空調(diào)、電燈。
同時(shí)，智能電視也讓廣告變得有的放矢。從此以后，廣告將根據(jù)受眾的年齡層、性別、偏好、職業(yè)、興趣等等進(jìn)行推送。至2017年，美國(guó)有1億3千萬(wàn)已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)的電視用戶，并且還在以每年一億8千萬(wàn)的速度增加，到現(xiàn)在至少55％的美國(guó)人在電視上看到的廣告是和有針對(duì)性地投放的。
如今的廣告投放是全方位閉環(huán)性質(zhì)的。手機(jī)、電腦、平板、電視上都能同時(shí)收到同樣的廣告覆蓋。搜一下疾病，就會(huì)推送藥物的廣告（聽(tīng)上去十分耳熟）。更復(fù)雜一點(diǎn)的，如果你查了查泳裝、登山裝，那么AI也能推算出你會(huì)想知道機(jī)票價(jià)格、想訂酒店。
AI還在改變廣告本身。
以前想要知道你究竟是在電腦上看到的廣告還是手機(jī)上并不容易。畢竟人們會(huì)同時(shí)使用很多電子設(shè)備，想要準(zhǔn)確記錄和跟蹤信息入腦的過(guò)程，幾乎是不可能的。但現(xiàn)在，一種叫做MCA－AMS的技術(shù)解決方案將多個(gè)設(shè)備與同一個(gè)人連接，AI能夠全方位記錄你看電視時(shí)候都開(kāi)了什么小差，這些廣告都對(duì)你的行為方式產(chǎn)生了什么影響。
電視節(jié)目
電視節(jié)目的播放現(xiàn)在也逐步電子化了，播出時(shí)間表的安排也逐漸又人工轉(zhuǎn)為了電腦完成。
IBM就已經(jīng)著手準(zhǔn)備通過(guò)分析文字、音軌、視頻，形成統(tǒng)籌數(shù)據(jù)來(lái)呈現(xiàn)內(nèi)容，從而加速電視節(jié)目播放的冗長(zhǎng)工作。他們近期的一個(gè)項(xiàng)目就幫Fox體育完成了2018世界杯無(wú)縫直播，其中包括320小時(shí)的原直播內(nèi)容，共64場(chǎng)賽事。 Aspera技術(shù)將俄羅斯的12個(gè)體育場(chǎng)地中的賽事傳到在洛杉磯的管理系統(tǒng)和創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)。
利用AI技術(shù)，Watson從歷屆世界杯中將所有Cristiano Ronaldo或者是Lionel Messi的片段選出來(lái)并形成“經(jīng)典片段合集”；BBC4頻道也用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)輔助BBC找到50年來(lái)的A－V內(nèi)容庫(kù)中最好的，最能引起普通觀眾共鳴的。
技術(shù)應(yīng)用
除了鎖定需要需要的片段，AI還被用于壓縮視頻以及保持網(wǎng)路彈性。前者AI能夠探查視頻的質(zhì)量，后者幫助直播公司維持服務(wù)器流量，在觀看者數(shù)量暴增的時(shí)候分流給云端和合作服務(wù)器。
在視頻推送方面，我的幾個(gè)App能夠跨平臺(tái)將我所有訂閱的頻道信息整合起來(lái)，然后基于觀看記錄和喜好給出推薦。這其中比較知名的有Movix、Gowatchit、reelgood、justwatch、Yidio。Movix是由DeepSystems推出的AI助力的電影推薦服務(wù)，集郵Google的Ternsorflow的架構(gòu)，也有GPU的支持。和其他類似服務(wù)不同的是，它并不提前想好出推薦清單，而是即時(shí)在服務(wù)器上計(jì)算給出推薦。
Netflix算是影視平臺(tái)中最知名的了，這種成功離不開(kāi)他的推薦引擎。公司還發(fā)表了一篇該領(lǐng)域內(nèi)的論文，透露平臺(tái)使用的是以下幾種技術(shù)：
私人視頻排行
通過(guò)私人化的建檔，該技術(shù)能夠在不同的影視類別中給出相應(yīng)的私人排行，做到了不同用戶即使在同一類別下，看到的推薦排行也不同。
“最愛(ài)”榜
該排行只關(guān)注用戶最喜歡的幾個(gè)視頻。
熱度流行
加入其它用戶的數(shù)據(jù)，該技術(shù)結(jié)合了歷史記錄和Beacon（一款記錄所有用戶印象和活動(dòng)的服務(wù)）計(jì)算出目前Netflix上最火的視頻。
繼續(xù)觀看
進(jìn)入這個(gè)列表中的視頻都是篩選后，確認(rèn)用戶想要再看或者接著看下去的。
從視頻與視頻之間相似度的對(duì)比，到生成推薦頁(yè)面，今天的電視、視頻產(chǎn)業(yè)無(wú)處不用到數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。AI成為產(chǎn)業(yè)里不可或缺的一環(huán)已經(jīng)不再是明天的“設(shè)想”，而是今天的現(xiàn)實(shí)。
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