如果你經常在網上看視頻，你肯定會遇到過那種“正在緩沖”的狀況。尤其是在情節達到高潮的時候，時不時緩沖一下，真的是讓人抓狂不已。此外，最近的一項研究表明，網絡上近70%的內容都是流媒體視頻和音頻。因此，看視頻是否需要緩沖，開始變得比以往任何時候都重要了。

幸運的是，麻省理工學院的研究人員正在利用基于人工智能的流媒體算法來解決這個問題，這可能意味著將來看視頻就不再需要緩沖了，并將流媒體視頻帶入未來。

視頻、直播等在過去5年里出現了爆炸式增長。像Netflix、亞馬遜、谷歌和Hulu這樣的流媒體巨頭正將資源投入原創和授權的流媒體內容中，以期從傳統電視網絡中獲取更多的觀眾。這一舉動的效果是驚人的，許多消費者都放棄了原來更貴的有線電視服務，選擇了流媒體服務。

由于這個潛在的產業規模非常龐大，這些服務提供商也開始投資解決研究人員所說的“視頻本身的問題”。流媒體視頻對互聯網帶寬的要求越來越高高，但是用戶對視頻畫質、緩沖、視頻延遲和加載時間的容忍程度也越來越低。如果一段視頻中斷了，而且緩沖了很久都沒法繼續，觀眾會比以往任何時候都更有可能直接點擊離開。

為什么視頻會出現緩沖？

視頻是“流量密集型”的服務之一，如果每一段視頻都要被加載，那么同時為每個互聯網用戶加載視頻所需要的帶寬是難以想象的。幾年前，流媒體服務供應商普遍采用了一種叫做可用比特率（Adaptive Bit-Rate，ABR）的算法。ABR算法會根據網絡條件選擇性地加載視頻，這就是為什么YouTube視頻上的進度條永遠不會超過你當前播放進度太遠。

目前，廣泛使用的ABR算法主要有兩種。基于速率的算法測量連接速度，并相應地改變視頻加載質量。基于緩沖區的ABR算法，會實時加載一定的未觀看的視頻。

總而言之，這些ABR算法大都與視頻流傳輸速度保持一致，但單就YouTube上每天的流媒體播放時間就超過10億小時來說，下一代流媒體算法早就應該出現了。

人工智能驅動的流媒體服務

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員，通過人工智能技術，來設計了一種提高負載率和減少緩沖的新算法，以滿足關于提高流媒體質量的呼吁。很顯然，這項名為“Pensieve”的算法將徹底改變流媒體娛樂市場。

每個人的網絡環境都略有不同，而且在不斷變化。你的網速會受到社區里每個人的影響，這將會給像ABR這樣的預測算法創造一個混亂的環境。Pensieve更聰明，與ABR相比，它不單單是更努力地工作，而是會利用機器學習對不斷變化的條件做出反應。

Pensieve的工作原理是“獎勵”和“懲罰”。當視頻加載得非常流暢時，就會給予獎勵；視頻中斷時就會給予懲罰。Pensieve可以模擬神經網絡，學習如何更好地加載視頻。該系統將視頻流量提高10％至30％，觀眾對其結果的評分比當前算法高出了10%到25%.而且，像ABR這樣的傳統算法，通常依賴于人類的專業知識來發揮作用。麻省理工學院的研究團隊相信，Pensieve可以獨立完成工作。該團隊通過一系列具有挑戰性的現實世界場景發送給其人工智能算法管理器，并有意將其暴露在未知的網絡環境中，以測試它的自適應能力。

Pensieve在每一個場景中都有非常好的表現，與最好的傳統流媒體算法相比，不僅在畫質上有所保證，而且在緩沖次數上大幅度減少。“這種壓力測試表明，它可以很好地適用于現實世界的新情況，鄭州電信服務器 服務器托管，”Hongzi Mao說，他是一篇相關論文的作者，也是麻省理工學院研究團隊的一員。Pensieve只是第一步，隨著時間的推移，深度學習算法也會不斷進步。

Netflix“深耕”人工智能

麻省理工學院研究團隊的算法改變了游戲規則，但在這場對抗緩沖的戰斗中，他們并不是孤軍奮戰。2017年初，Netflix也推出了自己的人工智能算法。這個新系統名為“動態優化器”（Dynamic Optimizer），它可以實時分析視頻的每一幀，并選擇性地壓縮每個場景，以便在連接速度比較低的情況下提高圖像質量。Netflix的產品創新副總裁Todd Yellin說：“我們對緩沖感到過敏。”

新算法非常聰明，能夠區分不同類型的視頻內容。最直接的體現是，在最新的超級英雄電影中，它自動在令人激動情節上增加了比特率，深圳論壇空間 香港主機，而更簡單的動畫內容則被簡化了。其結果是，所有用戶都能獲得穩定的視頻流，尤其是那些網速較慢的用戶。