AI を活用したビデオ ライブ ブロードキャストはシステムのセキュリティをどのように向上させることができるでしょうか?

著者丨Suvigya Saxena

翻訳者 | Cui Hao

査読者丨Noe

あなたは、人生の多くの場面で人工知能 (AI) を受動的に使用したことがあるかもしれません。気づかなかったら。たとえば、多くのソーシャル メディアや検索エンジンは、ユーザーがプラットフォーム上でシームレスなエクスペリエンスを体験できるように AI を使用しており、写真内の友人に自動的にタグ付けする場合でも、過去の検索に基づいて検索結果を提供する場合でも、AI が機能しています。

これらの人工知能の使用法は比較的単純で、テクノロジーの一部である機械学習 (ML) のみが含まれます。基本的に、機械学習の人気は高まっていますが、ディープラーニング (DL) や狭い AI についてはどうでしょうか?彼らがストリーミング サービスの新しいエクスペリエンスをどのように生み出すかについて、今日お話します。

人工知能 vs 機械学習 vs ディープラーニング

人工知能は、近年非常に注目を集めている分野です。この広範な領域では、さまざまなトピックがカバーされます。人工知能の一般的な考え方は、視覚認識や言語処理など、これまで人間の知能を必要としていたタスクをコンピューターが実行するというものです。

機械学習は、今日の人工知能ソリューションの最も一般的なアプリケーションの 1 つです。これには、大量のデータを使用してアルゴリズムをトレーニングし、それを新しいデータに適用することが含まれます。たとえば、機械学習アルゴリズムは、顔認識、スパム フィルタリング、言語翻訳などのタスクに使用されます。

機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもコンピューターがデータから学習できるようにする人工知能のサブセットです。機械学習は、コンピューター プログラムを開発し、新しいデータにさらされたときに学習させることに重点を置いた人工知能の一分野です。これにより、コンピューターは人間の介入なしに独自の決定を下すことができます。

その結果、機械学習は、検索エンジンやソーシャル メディア プラットフォームを含む多くのサービスや製品の基礎となっています。多くの金融機関は、機械学習を使用して、詐欺やその他の不正行為がないか顧客アカウントのアクティビティを監視しています。

人工知能ソリューションは、ユーザーにパーソナライズされたビデオ ストリーミングを提供します

人工知能テクノロジーは長年にわたって使用されてきましたが、大手テクノロジー企業や小規模な新興企業での開発のおかげで、最近注目を集めています。注目の中心。多くの注目を集めているアプリケーションの 1 つはパーソナライゼーションです。

初心者のために説明すると、人工知能は人間の知能に関連する作業を実行するコンピューター プログラムです。この用語は、音声認識やコンテンツ フィルタリングなど、幅広いアプリケーションをカバーします。 AI は、機械学習や深層学習の同義語として使用されることもあります。 AI が実行できるタスクには、画像認識と言語処理が含まれます。つまり、それぞれ写真内のオブジェクトを識別し、テキストをある言語から別の言語に翻訳します。

人工知能の誇大宣伝サイクルは何十年も続いています。しかし、音声認識、自然言語処理、自動運転車、その他の人工知能アプリケーションなどのテクノロジーの原動力である機械学習アルゴリズムの進歩のおかげで、今日のテクノロジーはついにその誇大広告に追いつきつつあります。

ライブ ブロードキャストに人工知能が必要な理由

ライブ ストリーミングは、コミュニケーションとエンターテイメントのための強力なツールとなっています。電子メール、テキストメッセージ、WeChatに次ぐ「新しいコミュニケーション手段」と言えそうだ。世界中で生放送を視聴する人の数は急速に増加しており、人工知能は今後の生放送業界の発展において重要な役割を果たすでしょう。

私たちの多くは、スポーツ イベント、コンサート、授賞式など、さまざまな形のライブ放送を見るのが好きです。このタイプのライブ ストリーミングは、他のメディアよりもリアルタイムの情報を提供できるため、魅力的です。また、出演者や選手は生放送を通じて常に感動的なサプライズをもたらしてくれます。

一方、今日では人工知能技術も急速に発展しています。特に、人工知能アルゴリズムは、マーケティング、金融、教育、医療などの多くの分野で重要な役割を果たしています。さらに、人工知能は自動車、ミサイル、ドローンにも応用されており、無人制御シナリオの独立した意思決定を提供し、このシナリオの適用に不可欠な部分となっています。

このプロセスには、事前に録画されたビデオや画像ではなく、ライブ ビデオが使用されます。ライブストリーミングは録画が一度に行われるという点で他のビデオ共有サービスとは異なります。編集する必要はまったくありません。録音したものがそのまま得られます。

AI を使用してライブ ブロードキャストをより効果的にすることはできますか?

答えは「はい」です。いくつかの方法があります:

1. 人工知能は、パフォーマンスを向上させるためのリアルタイム分析を提供できます – 人工知能は、ライブ ストリームに対する視聴者の反応に関するデータを提供するのに役立ちます。これは、コンテンツと全体的なライブ ストリーミング パフォーマンスの向上に役立ちます。

2. 人工知能の助けにより、コンテンツの発見が容易になります - プロモーションにソーシャル メディア サイトを使用する場合、人工知能は、より多くのユーザーがコンテンツを閲覧できるようにコンテンツを公開する最適な時期を見つけるのに役立ちます。

3. コンテンツのインデックス作成は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために使用できます。TikTok の親会社 ByteDance は、人工知能と人間によるキュレーション (ディスプレイの人間によるキュレーション) を組み合わせて、ビデオ コンテンツのカタログ化を強化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させる方法を発見しました。 TikTok は、ユーザーが短いビデオを作成して友人と共有したり、他のソーシャル メディア プラットフォームに投稿したりできるサービスで、若者の間で人気があります。新しいビデオの需要に応えるために、Bytedance は人工知能を使用してユーザーの好みを学習し、関連するコンテンツの提案を提供するシステムを開発しました。しかし、このテクノロジーだけでは、成長するTikTokユーザーコミュニティのニーズを満たすことはできません。

人工知能ソリューション: ユーザーのプライバシーを保護する方法

人工知能は、ロボットや自動化などの最先端テクノロジーのあらゆるところに使われています。これらのすべてには、ユーザーの安全性を高めるための人工知能システムが含まれています。

人工知能は、電話やテレビなどのデバイスのセキュリティの源です。コマンドに対する応答が向上し、デバイスをより適切に制御できるようになります。さらに、経験から学び、自らを改善することができます。そして、これらの機能はすでにSiriなどの一部のソフトウェアに実装されています。 Siri に音声コマンドを送信することで、デバイスと自然に通信でき、Siri はコマンドを受け入れてから数秒以内に必要なアクションを実行します。

日常生活のあらゆる側面に人工知能が導入される例が増えており、人工知能の応用により製品の安全性と効率性が向上しています。状況を分析し、適切な決定を下すことができます。さらに、失敗から学んで自己改善することができ、次回のパフォーマンスが向上することを保証します。

安全性は人々が注目する重要な問題となっています。ハッカーを完全に回避するのは明らかに不可能ですが、問題の解決策を見つけるのは同時に困難な場合もあります。システムのセキュリティを確保するにはいくつかの方法があります。その一つが、ソフトウェアとハ​​ードウェアの連携によって完成する人工知能の活用です。

ソフトウェアを保護する AI

ソフトウェア使用シナリオでは、人工知能ソリューションがシステムの保護者として機能し、不正アクセスを防ぎます。 AI ソフトウェアは、ユーザーがシステムにアクセスしようとするたびに学習モードで動作します。過去の経験から学習し、誰もシステムに侵入できないように自身を修正します。ハードウェアベースの AI シナリオでは、誰かが間違ったパスワードまたはコマンドを入力するたびに外部デバイスが必要になります。デバイスは、アクセスを許可するまで、誰に対しても通知し、アクセスを拒否します。

セキュリティ システムは新たな時代に入りました。人工知能の助けを借りて、ユーザーのセキュリティとプライバシーが向上します。ビジネス ユーザーであっても個人ユーザーであっても、人工知能ベースのセキュリティ システムが最良の選択です。では、従来のシステムと何が違うのでしょうか?

従来のセキュリティ システム:

署名、パターン マッチング、ブラックリスト、その他の既知のマルウェア技術に依存します。残念ながら、これらの技術は未知のマルウェア攻撃の検出にはあまり効果的ではありません。

AI ベースのセキュリティ システム:

AI ベースのセキュリティ システムは、未知の攻撃を検出できる高度な機械学習モデルに依存しています。 ブラックリストはパターンベースであるため、ブラックリストに依存しません。

元のリンク:

https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-regulatory-live-video-streams/

翻訳者の紹介

CUI Hao は、51CTO コミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャに 18 年の経験があり、分散アーキテクチャに 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。

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