Autor丨Suvigya Saxena
Übersetzer |. Rezensent丨Noe
Möglicherweise nutzen Sie in vielen Situationen Ihres Lebens passiv künstliche Intelligenz (KI), auch wenn Sie sich dessen nicht bewusst sind. Beispielsweise nutzen viele soziale Medien und Suchmaschinen KI, um sicherzustellen, dass Benutzer ein nahtloses Erlebnis auf der Plattform haben. Ganz gleich, ob sie Freunde automatisch auf Fotos markieren oder Suchergebnisse auf der Grundlage historischer Suchanfragen bereitstellen – KI ist am Werk.
Die Einsatzmöglichkeiten dieser künstlichen Intelligenzen sind relativ einfach und umfassen nur einen Teil der Technologie – maschinelles Lernen (ML). Grundsätzlich wird maschinelles Lernen immer beliebter, aber wie sieht es mit Deep Learning (DL) und Narrow AI aus? Wie sie neue Erlebnisse für Streaming-Dienste schaffen, darüber werden wir heute sprechen.
Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich, der in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt hat. Dieser breite Bereich deckt eine Vielzahl von Themen ab. Die allgemeine Idee der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass Computer Aufgaben ausführen, für die zuvor menschliche Intelligenz erforderlich war, beispielsweise die visuelle Wahrnehmung und die Sprachverarbeitung.
Maschinelles Lernen ist heute eine der häufigsten Anwendungen von Lösungen für künstliche Intelligenz. Dabei wird ein Algorithmus anhand großer Datenmengen trainiert und auf neue Daten angewendet. Beispielsweise werden Algorithmen des maschinellen Lernens für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Spam-Filterung und Sprachübersetzung verwendet.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, auch ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computerprogramme zu entwickeln und sie lernen zu lassen, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden. Dadurch kann der Computer seine eigenen Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen.
Daher ist maschinelles Lernen die Grundlage vieler Dienste und Produkte, darunter Suchmaschinen und Social-Media-Plattformen. Viele Finanzinstitute nutzen maschinelles Lernen, um die Aktivität von Kundenkonten auf Betrug oder andere Unregelmäßigkeiten zu überwachen.
Lösungen für künstliche Intelligenz bieten Benutzern personalisierte Videostreams
Obwohl die Technologie der künstlichen Intelligenz schon seit vielen Jahren eingesetzt wird, ist sie aufgrund einiger Entwicklungen in großen Technologieunternehmen und kleinen Start-ups in letzter Zeit wieder ins Rampenlicht gerückt. Eine Anwendung, die viel Aufmerksamkeit erregt hat, ist die Personalisierung.
Für Uneingeweihte: Künstliche Intelligenz ist ein Computerprogramm, das Arbeiten im Zusammenhang mit der menschlichen Intelligenz ausführt. Der Begriff deckt ein breites Anwendungsspektrum ab, darunter Spracherkennung und Inhaltsfilterung. KI wird manchmal auch als Synonym für maschinelles Lernen oder Deep Learning verwendet. Zu den Aufgaben, die KI erledigen kann, gehören Bilderkennung und Sprachverarbeitung – das Identifizieren von Objekten in Fotos bzw. das Übersetzen von Texten von einer Sprache in eine andere.
Der KI-Hype-Zyklus dauert seit Jahrzehnten an. Aber die heutige Technologie holt endlich den Hype ein, was zu einem großen Teil den Fortschritten bei Algorithmen für maschinelles Lernen zu verdanken ist – der treibenden Kraft hinter Technologien wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, selbstfahrenden Autos und anderen Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
Warum Live-Übertragungen künstliche Intelligenz brauchen
Live-Streaming ist zu einem leistungsstarken Werkzeug für Kommunikation und Unterhaltung geworden. Es scheint die „neue Kommunikationsmethode“ nach E-Mail, SMS und WeChat zu sein. Die Zahl der Menschen, die Live-Übertragungen auf der ganzen Welt verfolgen, wächst rasant und künstliche Intelligenz wird eine entscheidende Rolle bei der zukünftigen Entwicklung der Live-Übertragungsbranche spielen.
Viele von uns sehen sich gerne Live-Übertragungen verschiedener Art an, z. B. Sportveranstaltungen, Konzerte, Preisverleihungen usw. Diese Art des Live-Streamings reizt uns, weil es mehr Echtzeitinformationen liefert als andere Medien. Darüber hinaus bescheren uns Darsteller oder Spieler durch Live-Übertragungen immer wieder beeindruckende Überraschungen.
Andererseits entwickelt sich auch die Technologie der künstlichen Intelligenz heutzutage rasant weiter. Insbesondere Algorithmen der künstlichen Intelligenz spielen in vielen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Bildung und medizinischer Versorgung eine wichtige Rolle. Darüber hinaus wurde künstliche Intelligenz auf Autos, Raketen und Drohnen angewendet. Sie ermöglicht eine unabhängige Entscheidungsfindung für unbemannte Kontrollszenarien und ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Anwendung dieser Szenarien geworden.
Der Prozess beinhaltet die Verwendung von Live-Videos anstelle von zuvor aufgezeichneten Videos oder Bildern. Live-Streaming unterscheidet sich von anderen Video-Sharing-Diensten dadurch, dass die Aufzeichnung in einem Rutsch erfolgt. Sie müssen es überhaupt nicht bearbeiten, Sie erhalten, was Sie aufzeichnen.
Kann ich KI nutzen, um meine Live-Übertragung effektiver zu gestalten?
Die Antwort ist ja. Hier sind einige Möglichkeiten:
1. Künstliche Intelligenz kann Echtzeitanalysen für eine bessere Leistung bereitstellen – Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Daten über die Reaktionen des Publikums auf Live-Streams bereitzustellen. Dies kann dazu beitragen, den Inhalt und die gesamte Live-Streaming-Leistung zu verbessern.
2. Das Auffinden von Inhalten wird mithilfe künstlicher Intelligenz einfacher. Wenn Sie Social-Media-Websites zur Werbung nutzen, kann Ihnen künstliche Intelligenz dabei helfen, den besten Zeitpunkt für die Veröffentlichung von Inhalten zu finden, damit mehr Benutzer sie sehen können.
3. Die Inhaltsindizierung kann zur Verbesserung des Benutzererlebnisses verwendet werden – TikToks Muttergesellschaft ByteDance hat einen Weg gefunden, künstliche Intelligenz mit menschlicher Kuration (menschliche Kuratierung von Displays) zu kombinieren, um die Katalogisierung von Videoinhalten zu verbessern und so den Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten . Bei jungen Leuten erfreut sich TikTok großer Beliebtheit: Es ermöglicht Nutzern, kurze Videos zu erstellen, die mit Freunden geteilt oder auf anderen Social-Media-Plattformen gepostet werden können. Um mit der Nachfrage nach neuen Videos Schritt zu halten, hat ByteDance ein System entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz aus den Präferenzen der Nutzer lernt und ihnen relevante Inhaltsvorschläge unterbreitet. Diese Technologie allein kann jedoch die Bedürfnisse der wachsenden TikTok-Benutzergemeinschaft nicht erfüllen.
Lösungen für künstliche Intelligenz: So schützen Sie die Privatsphäre der Benutzer
Künstliche Intelligenz ist überall, in den fortschrittlichsten Technologien wie Robotik, Automatisierung usw. Alle verfügen über ein künstliches Intelligenzsystem, um die Benutzersicherheit zu erhöhen.
Künstliche Intelligenz ist eine Sicherheitsquelle für Geräte wie Telefone oder Fernseher. Es bietet eine bessere Reaktion auf Befehle und ermöglicht eine bessere Steuerung des Geräts. Darüber hinaus ist es in der Lage, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Und diese Funktionen sind in mancher Software bereits implementiert, beispielsweise in Siri. Wir können auf natürliche Weise mit unseren Geräten kommunizieren, indem wir Sprachbefehle an Siri senden, und Siri führt die erforderliche Aktion innerhalb von Sekunden nach Annahme des Befehls aus.
Es gibt mehr Beispiele für künstliche Intelligenz in allen Aspekten des täglichen Lebens, und der Einsatz künstlicher Intelligenz hat die Sicherheit und Effizienz von Produkten verbessert. Es kann Situationen analysieren und entsprechende Entscheidungen treffen. Darüber hinaus kann es aus seinen Fehlern lernen, um sich zu verbessern, und so sicherstellen, dass es bei jeder nächsten Leistung besser wird.
Sicherheit ist zu einem wichtigen Thema geworden, dem die Menschen Aufmerksamkeit schenken. Natürlich ist es unmöglich, Hackern vollständig auszuweichen, doch Lösungen für das Problem zu finden, kann gleichzeitig eine Herausforderung sein. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Sicherheit Ihres Systems zu gewährleisten. Eine davon ist die Nutzung künstlicher Intelligenz, die durch die Zusammenarbeit von Software und Hardware vervollständigt wird.
KI zum Schutz von Software
In Software-Nutzungsszenarien fungieren Lösungen der künstlichen Intelligenz als Wächter des Systems und verhindern jeglichen unbefugten Zugriff. Die KI-Software arbeitet jedes Mal in einem Lernmodus, wenn ein Benutzer versucht, auf das System zuzugreifen. Es wird aus vergangenen Erfahrungen lernen und sich selbst modifizieren, sodass niemand in das System eindringen kann. In einem hardwarebasierten KI-Szenario ist immer dann ein externes Gerät erforderlich, wenn jemand ein falsches Passwort oder einen falschen Befehl eingibt. Das Gerät benachrichtigt alle Personen und verweigert ihnen den Zugriff, bis Sie ihnen den Zugriff erlauben.
Sicherheitssysteme sind in eine neue Ära eingetreten. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz werden Benutzersicherheit und Datenschutz verbessert. Ganz gleich, ob es sich um einen Geschäftsanwender oder einen Einzelanwender handelt: Sicherheitssysteme auf Basis künstlicher Intelligenz sind die beste Wahl. Was unterscheidet sie also von herkömmlichen Systemen?
Traditionelle Sicherheitssysteme:
Verlassen Sie sich auf Signaturen, Mustervergleich, Blacklisting und andere bekannte Malware-Techniken. Leider sind diese Techniken bei der Erkennung unbekannter Malware-Angriffe nicht sehr effektiv.
KI-basierte Sicherheitssysteme:
KI-basierte Sicherheitssysteme basieren auf ausgefeilten maschinellen Lernmodellen, die unbekannte Angriffe erkennen können. Sie verlassen sich nicht auf Blacklists, da diese musterbasiert sind.
Originallink:
https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-regulated-live-video-streams/#🎜🎜 #
Übersetzer-Einführung
Cui Hao, 51CTO-Community-Redakteur und leitender Architekt, verfügt über 18 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Architektur sowie 10 Jahre Erfahrung in verteilter Architektur. Ehemals technischer Experte bei HP. Er ist bereit zu teilen und hat viele beliebte Fachartikel geschrieben, die mehr als 600.000 Mal gelesen wurden. Autor von „Distributed Architecture Principles and Practice“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann eine KI-gestützte Video-Liveübertragung die Systemsicherheit verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
