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快手AI技术副总裁郑文:快手是一家人工智能企业

5月19日,主题为“引领人工智能,创造无限可能”的2018年中国图灵大会(ACM TURC 2018)在上海举行。学界、业界的“最强大脑”汇聚一堂,分享计算机领域的最新技术进展,并探讨当社会前沿科技的问题和跨领域的发展趋势。快手AI技术副总裁郑文也出席了大会,并与ACM图灵奖得主、有“互联网之父”之称的Vinton Cerf教授,ACM图灵奖得主、哈佛大学Leslie Valiant教授,澳门大学副校长倪明选教授,商汤科技联合创始人、CEO徐立,资深传媒人杨澜共同探讨人工智能的未来。

郑文首先分享了快手的情况以及快手在AI领域的探索。郑文表示,快手是一个记录和分享生活的短视频社交平台。在快手上,用户可以用短视频和照片记录生活点滴,也可以通过直播与他人实时互动。目前用户在快手上累计发布短视频超过50亿条,每天有150亿条视频被播放,用户日均使用时长超过60分钟。

在这样的成绩背后,是快手在AI技术上多年的深耕与积累。郑文表示,对于快手,人们的认知往往是短视频平台,其实快手也是一家人工智能公司,在快手,AI技术被应用于从内容创作到视频分发的每个环节。

在内容创作环节,郑文举例,快手会通过深度学习算法来检测用户拍摄的场景类别,并据此选择最适合的滤镜效果来提升视频的质量。通过人体关键点识别技术,快手能够为用户的肢体加上特效,比如让虚拟的火球跟随人手的位置进行运动,此外还有很多人脸装饰贴纸、AR模型等基于AI技术的特效,让每个用户的记录形式更加丰富多彩。

在内容分发方面,AI同样起着非常重要的作用。在快手,每天都有数千万的视频被上传,服务器需要在转瞬间处理数以万计的视频,理解其内容并通过推荐系统向用户推荐匹配度、相关性最高的视频,这需要优秀的AI算法的支撑。

论坛上提及,算法的智能推荐也引起了一些争议,认为智能推荐只会根据用户的兴趣爱好推荐内容,久而久之用户就会被自己关心的事物围绕,从而失去对外界的整体认知,形成“信息茧房”效应。

对此郑文分享了快手的推荐机制:快手的推荐给用户的内容,绝非仅仅用户最感兴趣的部分,而是会考虑到内容的多样性,在更广阔的领域发现感兴趣的内容。例如某一位用户对足球感兴趣,那么后台AI系统除了给他推送足球和其他球类甚至其他类别体育运动相关内容,还会对同样喜欢足球的群体进行分析,找到他们除了足球以外还有哪些兴趣点,从而把这些兴趣点相关内容也推送给这位用户,帮助用户不断拓展兴趣边界,打破“信息茧房”,也与其他人建立更强更深入的连接。

郑文表示,鉴于AI技术在快手扮演着如此重要的角色,快手也在不遗余力地加大对技术研发的投入,以不断完善用户的体验。同时,快手也联合清华大学成立未来媒体数据研究院,探索多媒体、大数据人工智能未来面临的技术和社会挑战,全力践行“用科技提升每一个人独特的幸福感”这一使命。

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商汤科技机构

作为人工智能软件公司,商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为使命,“以人工智能实现物理世界和数字世界的连接,促进社会生产力可持续发展,并为人们带来更好的虚实结合生活体验”为愿景,旨在持续引领人工智能前沿研究,持续打造更具拓展性更普惠的人工智能软件平台,推动经济、社会和人类的发展,并持续吸引及培养顶尖人才,共同塑造未来。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

推荐系统技术

推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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