用人工智能视频改变工作场所

人工智能(AI)是指允许计算机模仿人类能力的一系列广泛方法. 这与自动化不同, 创建能够在没有人为干预的情况下执行基于流程的任务的硬件或软件的过程是什么.

现代人工智能基础

今天最常见的人工智能形式是机器学习, 将大量数据“馈送”到算法中以训练它. 一次训练, 该算法能够在没有辅助的情况下识别并对后续数据馈送中的项目进行分类. 机器学习算法使用迭代过程, 所以当学习模型接触到新的数据时, 他们根据自己“学到的东西”进行调整.“机器学习的一个主要缺点是依赖于大量的样本数据，以便变得足够准确. Thus, 当前机器学习的应用受到高质量输入数据来源的限制.

另一个人工智能学科，也是与人工智能在视频中的应用最相关的是 计算机视觉. 在计算机视觉中, 目标是使用人工智能来解释图像或视频的视觉元素. 计算机视觉可以使用机器学习或深度学习技术来实现这一目标, 也是面部识别和自动驾驶汽车等新兴技术应用的基础. 事实证明，教计算机像人类一样处理视觉数据比简单地将算法与相机连接起来要困难得多. 大部分挑战都源于对人类视觉如何工作的基本理解，以便复制它. 尽管如此, 对于商业战略家来说，计算机视觉是目前人工智能最令人兴奋的方面之一, 根据Forrester的数据，58%的购买影响者开始计划在未来一年内在其企业技术组合中投资计算机视觉.

视频AI的构建模块

语音是视频的重要组成部分，人工智能可以通过多种方式帮助解读语音.

机转录: 这是人工智能最早的例子之一, 一个算法可以将语音数据翻译成文本的地方. 这项技术现在很普遍，甚至被应用到我们的智能手机中, 但由于创新的深度学习技术的出现，它也正在经历复兴.

机器翻译: 一旦口语被消化成文本数据, 它开启了其他功能，比如翻译成其他语言. 这一领域的关键人工智能先驱之一是谷歌, 谁在2006年首次推出了他们的翻译服务, 使用联合国 & 以欧洲议会文本为基础语言资料. 截至2017年5月，谷歌支持100多种语言，每天为5亿人提供服务.

说话人识别: 这是人工智能根据说话人的声音和说话模式识别说话人身份的能力. 这种能力的一个关键依赖是一个现有的人的声音样本来训练AI.

光学字符识别(OCR): OCR是从视觉内容中识别文本的艺术, 例如嵌入演示幻灯片上的文本. OCR在商业领域的主要好处是进一步使搜索引擎能够向用户提供视觉内容，而无需过度依赖准确和全面的元数据.

情绪分析: 另一种丰富文本数据的方法是通过称为情感的附加信息层. 该算法解释对话，以识别和量化情感状态. 情感状态不同于情绪，因为情感状态是持续时间更长的情绪状态(如焦虑或抑郁)，是许多事件的结果.

文本摘要: 内容摘要是有助于构建下一代视频人工智能的较新的文本应用之一. 这是一种算法能够将数小时的视频浓缩成简洁的文本摘要的时候. 摘要算法将考虑视频中信息的位置或重点.

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超越口语和视频中的文本, 人工智能有望识别物体和动作，从而进一步提升其为视频带来的价值.

对象识别: 在机器学习算法消化了视频帧之后, 对象识别过程识别其中的各种主题. 人工智能的对象识别是一系列相关任务的集合，而不是人类视觉所感知的单一步骤. 目标识别的关键要素包括图像分类, 对象定位, 最后是目标检测.

动作检测: 视频内容的一个关键优势是能够展示而不是讲述一个故事. 计算机视觉的进步使人工智能能够解码正在做的事情，而不仅仅是谁在里面.

将对象识别与动作检测相结合将允许分析或预测对象为什么要执行动作. 该算法再次需要大量的训练来识别动作, 这个动作需要能被视觉检测到. 人工智能观察者仍然无法猜测屏幕外发生的动作.

人工智能的应用正变得越来越普遍，我们看到了它给我们的个人和职业生活带来的价值.  随着直播和点播视频在工作场所的使用不断增长, 人工智能的加入有望以指数方式增加视频的使用方式，以及它在改变工作方式以及员工沟通和协作方式方面所带来的价值.

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