10 کاربرد هوش مصنوعی در صنعت رسانه

دنیایی که داریم توش زندگی میکنیم روز به روز داره بزرگتر میشه ، سریع تر میشه و نیازمند این هست که ما آدم ها هم برای کارهامون فکری بکنیم و قدرت انجام دادن کار ها توسط انسان یه حدی داره دیگه همین بود که هوش مصنوعی رو خیلی بزرگ جلوه داد و روز به روز داره به گسترش این تکنولوژی افزوده میشه ، در صنایع مختلف ، کارهای مختلف و موضوعات کاری مختلف یکی از این موضوعات صنعت رسانه است به خصوص اینکه ما روزانه هممون با این رسانه ها درارتباطیم .

مقاله ای که براتون اماده کردم 10 کاربرد هوش مصنوعی در صنعت رسانه هست که تا به حال در دنیا انجام شده یا درحال انجام است بد نیست که ما هم فکری بکنیم تا از این غافله عقب نمونیم !

تنظیم کیفیت (QC)

بررسی کیفیت یک محتوای ویدیویی قبل از انتشار برای مخاطبان باید مورد بازبینی و ارزیابی قرار بگیرد ویدیو باید از نظر فنی مثلا اینکه با دستگاه های مختلف سازگار بودن ، بررسی بشه و همچنین از نقطه نظر مواردی در تصویر که ممکن است ناهنجاری هایی باشد که مورد قبول مخاطب نباشد .

و به سنتی حتی اگر مشکلی به وجود بیاید از نظر فنی انسان ها باید بررسی کنند و این مشکلات را در فایل ها پیدا کنند که این کار ها توسر انسان هم زمان زیادی را به خودش اختصاص میده هم این کار ، یک کار خسته کننده و تکراری خواهد بود .

هوش مصنوعی میتواند به کمک ابزار یادگیری ماشین در قسمت QC (بررسی کیفیت) بسیار کمک کند کند که این کار رو با استفاده از بانک اطلاعاتی که در دسترس دارد و مطابقت دادن با استاندارد های فنی و پردازش تصویر ، تجربه خیلی خوبی رو برای همگان به ارمغان بیارد .

جست و جو (Searching)

جست و جو کردن در پایگاه داده های عظیم کار سختی و البته مهمی است .

اطلاعات و مطالب نشانه گذاری میشوند براساس محتواهایی که دارند که برای جست و جو بتوان راحت تر موارد مورد نیاز رو پیدا کرد .

این جاست که هوش مصنوعی بر پایه پردازش تصویر و یادگیری سمبلیک (Symbolic learning) میتواند این کار نشانه گذاری رو به خوبی انجام بدهد و پایگاه داده ی عظیم و قویی به وجود آورد .

هوش مصنوعی میتواند به دسته بندی (classification) مطالب داده شده به آن از طریق ویدیو بپردازد مثلا کجای این ویدیو حس شادمانی رو به خودش داره یا نه برعکس حس غم رو به مخاطبش القا میکنه . یا اینکه ویدیوی فیلم مسابقات ورزشی رو میتواند بررسی کند و لوگوهای تبلیغاتی رو تشخیص دهد .

پردازش با سیستم های هوش مصنوعی هم سرعت جست و جو را افزایش میدهد هم دقت پاسخ مورد جست و جو را .

ابر داده (Metadata)

ابرداده برای تحلیل داده های دیگر و در این مورد به خصص برای افزایش کارایی و ارزش یک محتوا است . که از نظر کسب درآمد و کسب درآمد مجدد ابرداده ها بسیار با اهمیت هستند .

هوش مصنوعی با استفاده از پردازش صدا و تصویر میتواند ابر داده های مرتبط با هر محتوایی ایجاد کند. و این هوش مصنوعی میتواند ابر داده ها را با استفاده از یادگیری ماشین ارزش کار رو افزایش بدهد که نتیجه آن طبقه بندی یا گروه بندی مطالب است که باز هم این کار میتواند با استفاده از شبکه های عصبی گسترش یابد به عنوان مثال میتوان محتوا ها را بر اساس گروه های سنی مختلف دسته بندی کرد .

انطباق (Compliance)

منظور از انطباق شناسایی رویداد ها و صحنه ها در یک فیلم است و در نتیجه آن بر اساس موارد نظارتی میتواند توضیع و انتقال آن را محدود کند .

هوش مصنوعی از طریق یادگیری نظارت شده ، میتواند برای شناسایی چنین صحنه هایی در یک قطعه ویدئویی خاص مورد استفاده قرار گیرد.

از طریق شبکه های عصبی و یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی می تواند به آژانش های رتبه بندی کمک کندتا به سرعت رتبه بندی های مربوط به یک فیلم خاص را ارائه دهند .

ویرایش (Editing)

ویرایش کردن ویدیو کاری هست که باید انشان انجامش دهند برای اینکه نیاز به خلاقیت انسانی و مهارتش دارن تا یک محتوای ، کاربر پسند تولید بشه .

اما هوش مصنوعی در این قسمت هم میتواند باز هم ایفای نقش نکند مثلا در شناسایی یکسری الفاظ در فیلم ها که باید به جای آنها بووووق زده بشه یا هم برخی فریم ها سنسور بشه .

جداسازی نکات برجسته (Highlights)

در یک مسابقه ورزشی برخی صحنه از بقیه صحنه ها برجسته ترند پس باید این ها جداسازی شوند تا دوباره برای مخاطبان بازبخش شود .هوش مصنوعی به کمک یادگیری سمبلیک (Symbolic learning) میتواند این نکات و صحنه های برجسته را تشخیص دهد .

این کار رو فراری با کمک اینتل انجام داده که میتونید در ویدیوی زیر این کار رو ببینید :

تبلیغات (Break Structure or Advertising)

قراردادن آگهی در رابطه محتوا و در کنار آن محتوا میتواند کار مشکلی باشد . اگر یک تبلیغ در زمان نامناسب و موضوع نامناسب انجام نگیرد ممکن است مخاطب رو به تک آن محتوا تحریک کند اما اگر به موقع باشد و در موضوع مناسب میتواند به ادامه پیداکردن هم کمک کند.

هوش مصنوعی ، از طریق تشخیص تصویر ، میتواند چنین تغییر صحنه ای رو شناسایی کنه و با قرار دادن آگهی مناسب نقطه قوتی برای تبلیغات و همچنین ادامه دنبال شدن محتوا کمک کند .

یادگیری عمیق و شبکه های عصبی میتوانند به شناسایی حال و هوای یک صحنه ویدیویی کمک کنند تا اگهی در وقت مناسب پخش شود .

زیرنویس (Subtitling and close captioning)

سیستم های زیرنویس چیز جدیدی نیست اما با این حال ساخت زیرنویس پیچیده هست و اغلب نقص در ساخت جمله و نگارش آن ها دارد . لحجه های منظقه ای میتوان به ان پیچیدگی بیفزاید.

از طریق پردازش زبان های طبیعی (NLP: Natural language Processing) و شبکه های عصبی مکرر (RNN : Recurrent Neural Networks) امکان ساخت زیرنویس های با رعایت نکات نگارشی درست به ساخت جملات بپردازد .

نظارت (Supervision)

توزیع یا انتقال متحوا به صورت گسترده ،‌برای همه کار ساده تریست اما حفظ کیفیت برای تجربه بیننده و شناسایی سریع مشکلات و مسائل مختلف میتواند مشکل باشد .

استفاده از روش های یادگیری ماشین میتواند به بهبود کار نظارتی ما کمک کند و میتواند به تشخیص خطاها و هرگونه مسئله کمک کند .

ارئه اخبار (Presenting the News)

رباتیک بخشی از هوش مصنوعی است که مربوط به حرکات بدنی یک سیستم است و میتواند برای کارهای زندگی روزمره استفاده شود در دنیای تلویزیون هم میتوانیم از ربات ها برای ارائه اخبار روز استفاده کنیم . هوش مصنوعی میتواند اخبار ها را ارائه دهد و در برابر اخبار فوری از خودش واکنش نشان دهد .

پیشنهاد میکنیم ویدیوی زیر رو حتما مشاهده بفرمایید برای اینکه بدانید کار ، کار آینده نیست بلکه مال دنیای امروزمان هست .

سپاسگذارم از اینکه همراه ما بودید امیدوارم که نهایت استفاده از این مقاله رو برده باشید .

منتظر نظرات شما هم هستیم .

تیم مهندسی مرصاپ