YouTube वास्तव में वीडियो को समझने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करेगा

YouTube खोज रहा है Google उन्नत ऑपरेटरों के साथ एक प्रो की तरह YouTube कैसे खोजें अधिक पढ़ें निराशा का अनुभव हो सकता है; यदि आप जानते हैं कि कोई वीडियो किस बारे में है, या आपको सामग्री याद है, लेकिन नाम नहीं, तो आप बहुत लंबे समय तक खोज सकते हैं। क्योंकि YouTube वास्तव में नहीं है देख जिस तरह से वीडियो एक व्यक्ति करता है। यह सिर्फ मेटाडेटा - शीर्षक, विवरण और टैग देखता है। और यह माना जाता है कि अपलोडर ने जानकारी शामिल करने के लिए परेशान किया है।

निकट भविष्य में यह सब बदल सकता है। Google ने हाल ही में एक पेटेंट दायर किया है जो बताता है कि YouTube वास्तव में शुरू हो सकता है समझना वीडियो जो इसे चलाता है।

प्रासंगिकता-आधारित छवि चयन

गूगल की पैटेंट आवेदन "प्रासंगिकता-आधारित छवि चयन," कहने का एक फैंसी तरीका है "उन चीज़ों को ढूंढना जो किसी ने वीडियो के आधार पर खोजा है।" पेटेंट में विस्तृत प्रणाली में, ए एल्गोरिदम को प्रत्येक वीडियो की विशिष्ट विशेषताओं को निकालने और उन्हें कीवर्ड असाइन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है - यह तब उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए जवाब में एक वीडियो वापस कर सकता है, जिसमें वे शामिल हैं कीवर्ड।

आवेदन एक दिलचस्प उदाहरण देता है:

"[I] वीडियो खोज इंजन में उपयोगकर्ता क्वेरी" कार रेस "में प्रवेश करता है।.. किसी फिल्म से कार रेसिंग दृश्य को पा सकते हैं और वापस कर सकते हैं, भले ही वह दृश्य केवल फिल्म का एक छोटा हिस्सा हो, जो कि पाठकीय मेटाडेटा में वर्णित नहीं है। ”

जाहिर है, यह काफी बदल जाएगा कि YouTube खोज कितना प्रभावी है। खराब मेटाडेटा के कारण पूर्व में अक्षम किए गए वीडियो मिल जाएंगे। ऐसे वीडियो जिनमें बीच में उपयोगी क्लिप हैं, शुरुआत और अंत में कम दिलचस्प चीजों से घिरे, अधिक मूल्यवान होंगे। टेड टॉक वीडियो 5 मिनट के तहत 8 टेड टॉक्स वीडियो देखना चाहते हैंमारने के लिए पाँच मिनट हैं? एक आकर्षक या जानकारीपूर्ण TED टॉक्स वीडियो देखने की तुलना में उस समय को बिताने का इससे बेहतर तरीका क्या हो सकता है। TED पर देखने के लिए बहुत सारी बेहतरीन सामग्री उपलब्ध है लेकिन कभी-कभी ... अधिक पढ़ें उनमें बोली जाने वाली एकल लाइनों के आधार पर खोजने योग्य होगा। यदि शीर्षक में "बिल्ली" नहीं है, तो भी आप बिल्ली के वीडियो पा सकेंगे।

इस तकनीक को Google द्वारा पहले से ही अपने खोज शब्दों से संबंधित चीजों को खोजने की प्रभावशाली क्षमता के साथ संयोजन करने का अर्थ है कि वीडियो ढूंढना एक पूरी तरह से अलग अनुभव बन जाएगा। आप संबंधित वीडियो देखेंगे जो आपके खोज शब्द को शामिल नहीं करते हैं, लेकिन इसमें एक शब्द है जो संबंधित है (शायद नेत्रहीन भी संबंधित है)। कीवर्ड प्लेसमेंट के दृश्य समतुल्य उस स्थान को प्रभावित करना शुरू कर सकते हैं जहां कोई वीडियो रैंकिंग में दिखाई देता है। कौन जानता है कि यह कितना उन्नत हो सकता है?

यह कैसे काम करता है?

Google समझदारी से अपने कार्ड्स को इस एक पर अपनी छाती के करीब रख रहा है। हालाँकि, उनके पेटेंट आवेदन में निम्नलिखित पैराग्राफ कुछ प्रकाश डालते हैं कि वे YouTube को "वीडियो" कैसे देखते हैं:

“एक पहलू में, एक कंप्यूटर सिस्टम एक का उपयोग करके खोज योग्य वीडियो इंडेक्स बनाता है मशीन-सीखा मॉडल 4 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो आपके जीवन को आकार देता हैआप इसे महसूस नहीं कर सकते हैं, लेकिन मशीन लर्निंग आपके चारों ओर पहले से ही मौजूद है, और यह आपके जीवन पर एक आश्चर्यजनक प्रभाव डाल सकता है। मुझे विश्वास नहीं है? आप हैरान हो सकते हैं। अधिक पढ़ें वीडियो फ़्रेम की विशेषताओं और वीडियो सामग्री के वर्णनात्मक के बीच संबंधों का संबंध। वीडियो होस्टिंग सिस्टम एक लेबल प्रशिक्षण डेटासेट प्राप्त करता है जिसमें मीडिया आइटम का एक सेट शामिल होता है (जैसे,) मीडिया की सामग्री के वर्णनात्मक एक या अधिक कीवर्ड के साथ चित्र या ऑडियो क्लिप) आइटम नहीं है। वीडियो होस्टिंग सिस्टम के अर्क में मीडिया आइटमों की सामग्री की विशेषता है। एक मशीन-सीखा मॉडल को विशेष विशेषताओं और सामग्री के वर्णनात्मक के बीच सहसंबंध सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। वीडियो इंडेक्स तब जनरेट किया जाता है जो वीडियो डेटाबेस में वीडियो के फीचर्स और मशीन से सीखे मॉडल के आधार पर वीडियो के फ्रेम को मैप करता है। "

यह वास्तव में बहुत सघन सामान है, लेकिन यहाँ यह नीचे आता है। एक मशीन-सीखने का एल्गोरिथ्म बनाया गया है, और इसे सीखने में मदद करने के लिए, Google इसे वीडियो का एक समूह दिखाएगा और यह बताने के लिए कीवर्ड प्रदान करेगा कि वीडियो में क्या है। एल्गोरिथ्म वीडियो की विशिष्ट विशेषताओं को विशिष्ट कीवर्ड के साथ जोड़ना सीखता है, और Google के इंजीनियरों द्वारा प्रतिक्रिया दी जाती है। इसे जितने अधिक वीडियो और कीवर्ड दिखाए जाते हैं, प्रक्रिया में यह उतना ही बेहतर होता है।

आखिरकार, एल्गोरिथ्म को YouTube खोज इंजन में पेश किया जाएगा, जहां यह ऑडियो और वीडियो सामग्री से प्रासंगिक कीवर्ड चुनने के लिए सीखना और बेहतर करना जारी रखेगा। जबकि पेटेंट आवेदन विशेष रूप से उल्लेख नहीं करता है तंत्रिका जाल नवीनतम कंप्यूटर प्रौद्योगिकी आपको विश्वास करना देखना होगाअगले कुछ वर्षों में इलेक्ट्रॉनिक्स और पीसी की दुनिया को बदलने के लिए तैयार की गई कुछ नवीनतम कंप्यूटर तकनीकों की जाँच करें। अधिक पढ़ें इसकी बहुत संभावना है कि इस विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाएगा, क्योंकि यह इस तरह के मंचन सीखने के लिए बहुत अच्छा है।

मानव मस्तिष्क (या यह कैसे सीखता है के कम से कम एक सैद्धांतिक मॉडल) का अनुकरण करके, बड़े तंत्रिका नेटवर्क बहुत प्रभावी हो सकते हैं पर्यवेक्षण के बिना, अपने दम पर सीखना, और YouTube एक बिल्कुल विशाल खेल का मैदान प्रदान करेगा जिसमें यह सीख सकता है और प्राप्त कर सकता है प्रतिपुष्टि। अन्य प्रकार के मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन इस समय जो हम जानते हैं, उससे तंत्रिका नेटवर्क निश्चित रूप से सबसे अधिक संभावना है।

Google के शोधकर्ता (और "गहरी शिक्षा के जनक") जेफ्री हिंटन इस आशय के बारे में कुछ बताया इस साल की शुरुआत में अपने Reddit एएमए में।

“मुझे लगता है कि अगले पांच वर्षों में सबसे रोमांचक क्षेत्र वास्तव में वीडियो और पाठ को समझने वाले होंगे। मुझे निराशा होगी अगर पांच साल के समय में हमारे पास ऐसा कुछ नहीं है जो YouTube वीडियो देख सके और जो हुआ उसके बारे में एक कहानी बता सके। ”

क्या यह सबको सजा और मार देगा?

यह हमेशा सवाल होता है जब मशीन सीखने के बारे में एक नई घोषणा समाचार को हिट करती है। तथा जवाब है, हमेशा की तरह, हाँ यहाँ है क्यों वैज्ञानिकों को लगता है कि आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में चिंतित होना चाहिएक्या आपको लगता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता खतरनाक है? क्या एआई मानव जाति के लिए एक गंभीर खतरा पैदा कर सकता है। ये कुछ कारण हैं जिनके कारण आप चिंतित होना चाहते हैं। अधिक पढ़ें . YouTube, YouTube वीडियो का उपयोग करके हमें अधीनता में धोखा देने के लिए वाटसन और वोल्फग्राम अल्फा के साथ मिलकर काम करेगा, जिसके बाद वे संभवतः हमें कंप्यूटर भोजन में बदल देंगे। (आपने देखा नहीं है प्रकांड व्यक्ति?)

मैं मज़ाक करता हूं, बिल्कुल। लेकिन प्रशिक्षण कंप्यूटर के संभावित निहितार्थ उन चीजों को पहचानने के लिए जो वे वीडियो में "देखते हैं" और "सुनते हैं" बहुत प्रभावशाली हैं। डीएआरपीए पहले ही दिखना शुरू हो गया है आप विश्वास नहीं करेंगे: उन्नत कंप्यूटर में DARPA भविष्य के अनुसंधानDARPA अमेरिकी सरकार के सबसे आकर्षक और गुप्त भागों में से एक है। निम्नलिखित DARPA की कुछ सबसे उन्नत परियोजनाएँ हैं जो प्रौद्योगिकी की दुनिया को बदलने का वादा करती हैं। अधिक पढ़ें इस तकनीक के सुरक्षा निहितार्थों पर, लेकिन कानून, गृह सुरक्षा, शिक्षा में इसका उपयोग करने की कल्पना करना कठिन नहीं है।.. कहीं भी बहुत ज्यादा।

क्या Google की प्रासंगिकता-आधारित छवि का चयन उतना ही प्रभावी होगा जितना हम कल्पना करते हैं कि देखा जाना बाकी है, लेकिन यह वीडियो खोज में संभावित रूप से गंभीर बदलाव हो सकता है। और वहां से, कौन जानता है? अगर गूगल कर सकता है रैंकिंग कारक के रूप में सत्य का उपयोग करें क्या Google सत्य का निर्धारण करने के लिए एक एल्गोरिथम का उपयोग कर सकता है?Google शोध कर रहा है कि क्या इसके एल्गोरिथ्म में रैंकिंग कारक के रूप में सच्चाई शामिल हो सकती है। वेब के लिए इसका क्या मतलब है? अधिक पढ़ें , यह मानने का कोई कारण नहीं है कि यह तकनीक आश्चर्यजनक रूप से शक्तिशाली नहीं है। यह बस बदल सकता है कि इंटरनेट वास्तव में खुद को कितना समझता है। अगर यह सोचा जाए कि आपके दिमाग को गाँठों में बाँधना नहीं है, तो मुझे नहीं पता कि क्या होगा।

Google के पेटेंट आवेदन के बारे में आप क्या सोचते हैं? क्या अन्य उपयोग आप इस तकनीक की कल्पना कर सकते हैं? नीचे अपने विचार साझा करें!

छवि क्रेडिट: Willyam ब्रैडबेरी Shutterstock.com के माध्यम से, कोड 42 के माध्यम से सिमैक सर्ग्यू, Shutterstock.com के माध्यम से मार्को ब्रैडिक.