AI研究院 | 谷歌AI最大考驗：在視頻中無法辨別仇恨和欺騙

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【網易智能訊 4月2日消息】廣告商對YouTube的抵制正考驗谷歌未來一個關鍵、被大肆炒作的部分，即在人工智慧（AI）領域的非凡能力。許多專家稱，這項技術還沒有達到人們期望的標準，但如果說有一家公司能解決這個問題，那就是在線搜索巨頭谷歌。

全球部分最大的營銷商本月暫停了在YouTube上的支出，原因是許多大品牌的廣告被發現與充滿仇恨和極端主義的視頻有關。Nomura Instinet分析師本周估計，谷歌母公司Alphabet今年營收有可能損失7.5億美元。

這個數字還不到今年預計銷售額的1%，因此它能夠經受住金融風暴的衝擊。但這可能會促使該公司重新定向人工智慧投資，並加快研究工作的步伐。

為了在YouTube龐大的庫中檢測和監控內容，確保廣告中不會出現有問題的內容，谷歌必須解決一個尚未有人破解的人工智慧問題：自動理解視頻中正在發生的一切，包括手勢和其他人類細微動作。

一個潛在的解決方案是機器學習，這是一種強大的人工智慧技術，能夠自動識別大量數據模式，而後者正是谷歌的專長。谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）承諾，將在所有產品中引入機器學習技術，該公司還向軟體開發人員、雲計算客戶、廣告商和股東兜售自己在該領域的能力。

然而計算機科學家們懷疑，僅靠技術可能無法刪除攻擊性內容視頻。達特茅斯大學教授、反極端主義項目的高級顧問哈尼·法瑞德（Hany Farid）曾多次呼籲YouTube解決這個問題，他說：「我們還無法在視頻中找到所有有關極端主義的內容。」他建議谷歌和Facebook等公司部署更多的人類編輯來過濾內容，他說：「機器學習、人工智慧還遠遠沒有達到這個地步，不要相信炒作。」

在矽谷，人工智慧宣傳機器正在全速運轉，像谷歌、亞馬遜和微軟這樣的科技巨頭以及創業公司，都在競相招募相關工程師和科學家。

谷歌的人工智慧有時會與炒作相媲美，但它們並不完美。該公司的雲計算部門最近發布了一款工具(與YouTube無關)，將視頻分成多個組成部分，使其「可搜索和可發現」。本周早些時候，一群學者發表了一份研究報告，展示了如何通過向視頻中注入圖像來欺騙這個系統。

谷歌利用機器學習和其他人工智慧工具來掌握語音、文本和圖像識別功能。2012年，研究人員通過掃描從YouTube視頻中精選出來的數百萬張靜態圖片，獲得了一個由1.6萬個計算機組成的網路，讓它自己學會識別貓。理解整個視頻要困難得多，這些喵星人每分鐘都有超過1000個視頻幀的伸展、跳躍動作。

羅切斯特大學的人工智慧專家Jiebo Luo為Twitter等社交媒體創建了基於文本的仇恨語音過濾器，他說：「一個視頻是三維的，在空間中有兩個維度，還有一個額外的維度。這是一項挑戰。」尤其是像YouTube這樣的大公司。該公司在2015年表示，人們每分鐘上傳300小時的視頻內容，因此不可能顯示所有的視頻內容。

兩年過去了，軟體已經進化到更先進的地步，它能剖析上傳到網上的每一段視頻，他能從其餘的視頻中破譯這些邪惡的信息嗎?Jiebo Luo說：「這是有可能的，特別是考慮到谷歌擁有龐大的計算和人力資源，沒有哪家公司能比谷歌做得更好。」

不過，這中技術並不便宜。視頻要求先進的演算法和計算能力支持。如今，該行業依賴於專業半導體，即圖形處理單元，來驅動該軟體。專門處理視頻的人工智慧初創企業Matroid創始人萊扎·扎德赫（Reza Zadeh）說，處理一個小時的視頻內容通常需要佔用GPU的一半資源，一款由市場領軍企業英偉達公司生產的高端晶元顯卡售價約為500美元。扎德赫說:「最好的模型現在都非常昂貴。」

谷歌每年在數據中心、計算機伺服器以及運行它們的晶元上花費數十億美元。儘管谷歌並沒有透露這其中有多少是針對YouTube的，但是這個視頻網站的運營成本很高。

在人工智慧領域，谷歌甚至開發了自己的硬體，稱為張量處理單元。最近，該公司向研究人員提供了3萬美元的獎金，這些人利用雲計算和TPU或類似的人工智慧工具，準確地為YouTube視頻貼上標籤。多年來，谷歌研究人員已經應用機器學習軟體對視頻中的圖像和音頻進行了分類，同時改進推薦和廣告表現。Alphabet的另一個組成部分Jigsaw，正使用人工智慧工具來控制網上的仇恨言論。

在上周發給YouTube廣告商的一份備忘錄中，該公司表示，其機器學習演算法將提高視頻的準確性和分類。不過，該公司也警告稱，由於涉及的內容數量太多，其可能永遠無法提供100%保證。

扎德赫說:「把我們聽到的和在網上看到的東西分類，這本質上是一個開放的問題。很可能谷歌現在正在這麼做。」他可能是對的。在谷歌今年2月舉行的一次會議上，谷歌人工智慧研究部門Google Brain負責人傑夫·迪恩（Jeff Dean）曾談到了他的團隊取得的進步。他說：「下一個大領域就是視頻。」

（英文來源/business.financialpost，編譯/機器小易，校對/小小）

2017年4月2日