MIT實驗室又出黑科技：AI讓你告別視頻緩存
麻省理工研究員開發了一種獨特的人工智能系統，通過機器學習的方式，讓系統選擇一條最優的加載路線，使視頻播放更流暢。
回想下當你拿著手機刷著YouTube，或是在使用流媒體播放視頻，或者正和隊友組隊打boss，突然屏幕上就冒出了緩存符號，你一定會非常惱火吧。此時，也只有長長的進度條更能安慰你受傷的心了。
當然，也不是只有你一個人在觀看最喜歡的節目或游戲的關鍵時刻陷入緩存的尷尬中，你還有很多難兄難弟。網絡上每天有超過5億小時的視頻流量，這意味著將有大量的流媒體使用者遇到緩存問題。
不過，現在痛恨緩存者可以歡欣鼓舞了。麻省理工的研究員已經提出了一種可以逐步縮短加載時間的解決方案。他們開發了一種獨特的人工智能系統，這一系統可以優化視頻流，使播放更流暢。
想搞清楚這個系統是如何工作的，首先你必須搞清楚緩存是什么意思，為什么會發生緩存。
一、讓人惱火的緩存背后
網絡上產生的流量或數據被稱為數據包，也稱作塊。我們所提到的視頻，流媒體或加載數據都以各個分散的塊的形式組合。這些塊按照整體文件所規定的時間進度排序出現，然后被串聯在一起。這就是為什么通常你在開始觀看視頻時一切都好好的，但很快就會遇到問題。當你點擊開始時，內容回被倒回到初始塊，在你一邊觀看的同時，數據一邊在被下載。
在此過程中，如果您掉網或網速過慢，這些塊就會停止流動，從而導致整個文件或視頻的播放失敗。
這個原理是持續地加載這些塊，也就是說在觀看的同時把這些塊連接在一起。但這個過程一旦被打斷，你就會遇到可怕的緩存符號了。
無線信號較弱、網絡連接不佳、網絡負荷嚴重都會加劇這種情況。例如，庫卡機器人何服電機維修，在用戶較多的公共網絡上觀看視頻就會遇到大量的緩沖問題，播放效果極差。
YouTube、Vimeo等社交媒體平臺的服務都依賴于自適應比特率的算法，即ABR。它的首要任務是測量連接速度、總帶寬可用性和解析內容，以確保提供持續的流服務。
當然，高分辨率就會占用更多的流，因此有時可以通過降低播放質量或分辨率來抵消緩沖的影響。這也是為什么Netflix有時會比平時模糊那么多的原因，因為這一程序降低了內容的分辨率來保持連接的通暢。
人工智能如何解決這個問題呢？
二、麻省理工學院的解決方案
麻省理工大學計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的團隊設計出一個智能系統來進行算法交換。神經網絡可以通過分析數據，決定需要用哪種算法何時進行連接。
該團隊還通過獎懲機制訓練這一人工智能系統。他們用一個月的時間，播放視頻流，讓系統跟蹤處理，播放效果不好就要受到懲罰，播放流暢就有獎勵。
最終人工智能系統為各種特定情境匹配出合適的算法，并能根據情況的變化，隨時切換算法路徑。
更厲害的是，這一人工智能系統可以根據要求調整服務、連接方式或媒體類型。
比如，Netflix這樣的內容提供商肯定對播放質量的要求高于呈現形式。當然也會有人更注重呈現方式而不在意播放是否通暢。該系統將通過自動化和定期監測來獲取用戶選擇方式，并據此作出有針對性地調整。
麻省理工學院的教授MohammadAlizadeh表示，這一系統具有極強的個性化服務，它允許用戶自己設置流播放方式。
這一技術對也可以運用到其他領域，想象一下在虛擬現實技術上傳輸高分辨率和高強度的游戲體驗，庫卡機器人，那感覺簡直妙不可言。
不得不說，KUKA機器人維修，和緩存符號說再見簡直太爽了。我們相信，終會有一天我們會和緩存符號永別！