當(dāng)你思考人工智能（AI），具體地說能夠完成歷史上由人類智能完成的自主任務(wù)的軟件時，會讓人聯(lián)想到天網(wǎng)(Skynet)——電影《終結(jié)者》里一個人類于20世紀(jì)后期創(chuàng)造的以計算機為基礎(chǔ)的人工智能防御系統(tǒng)，它最初是研究用于軍事的發(fā)展，后自我意識覺醒，視全人類為威脅，以誘發(fā)核彈攻擊為起步發(fā)動了將整個人類置于滅絕邊緣的審判日。
這是虛構(gòu)的。但在現(xiàn)實生活中，A I正在進入工作場所，包括壓縮視頻的編碼、轉(zhuǎn)碼和解碼。利用他們的程序內(nèi)AI的能力，像Bitmovin、Cobalt Digital、MediaKind、Telestream和V-Nova這樣的廠家正在降低帶寬要求的同時加速他們的編碼程序，從而為其客戶提供更快、更經(jīng)濟實惠的產(chǎn)品。
“A I正開始在編碼中起重要作用，在此領(lǐng)域它具有顯著改進工作流程的巨大潛力，”基于云的媒體流媒體技術(shù)開發(fā)商Bitmovin CEO和共同創(chuàng)始人斯蒂芬·萊德爾表示，“隨著新編解碼、新視頻文件格式和分發(fā)方式的涌現(xiàn)，電視和媒體業(yè)需要以AI提供的自動化、即時和高效率方式改進編碼的解決方案。”
即便如此，就編碼過程中AI的限制問題，廠家之間意見不一。AI（亦稱為機器學(xué)習(xí)ML）無疑能夠加速編碼過程，但它能夠做人類觀察者能夠做的一切，檢測和整治壓縮視頻中的人工產(chǎn)物嗎？沒有人真正知道。
人類無需參與編碼出現(xiàn)后的復(fù)審階段，因此在這個階段提高了速度，記住這一點很重要。特納媒體咨詢公司保羅·特納表示：“編碼參數(shù)可設(shè)置為一組預(yù)定義的值，但你依然必須看結(jié)果且評估編碼輸出是否有足夠好的質(zhì)量。如果沒有，你必須重復(fù)設(shè)置。”
（順便說明，ML為狹義版AI，其中AI賦能軟件負(fù)責(zé)對預(yù)定義參數(shù)內(nèi)的特定數(shù)據(jù)做出決定；而不是會自我感知和選擇毀滅人類。本文章，我們將互換使用這兩個術(shù)語。）
AI如何能夠改進編碼
當(dāng)前的視頻編解碼使用算法分析視頻圖像，決定在不降低觀眾察覺的主觀圖像質(zhì)量的條件下那些比特可以去除以減少文件尺寸。
把AI注入此編碼過程讓該處理更進一步。A I允許軟件在傳輸前前瞻性地評估壓縮視頻的質(zhì)量。這讓編碼系統(tǒng)檢測和糾正任何編解碼器非故意產(chǎn)生的人工產(chǎn)物。在A I做此工作的過程中，它“學(xué)習(xí)”其行為，用此知識通過連續(xù)應(yīng)用提高其性能。
結(jié)果：“通過使用A I，編碼解決方案能夠做出關(guān)于每幀壓縮設(shè)置和視覺參數(shù)的智能決定，加速處理和提高編碼效率，”萊德爾說，“訓(xùn)練過的A I模型甚至能夠預(yù)測每個特定源資產(chǎn)的最佳編碼設(shè)置以及處理工具。”
英國編解碼開發(fā)商V-Nova CEO和共同創(chuàng)始人吉多·梅亞爾迪表示，A I用于編碼還與其它方式。最常見的方式之一是增加現(xiàn)有編解碼的預(yù)測能力，決定哪些比特可被安全移除。
“ 你 預(yù) 測 圖 像 越 好 ， 最 后 剩 下的需編碼的就越少，”梅亞爾迪說，“因此在保證質(zhì)量的前提下你必須通過輸送管道發(fā)送的量也越少。”
AI的局限
在每個例子中，A I正通過自動質(zhì)量控制努力改進視頻制作過程。這意味著減少慢得多（且更昂貴）的人為干預(yù)，就能執(zhí)行相同的任務(wù)。
“你從根本上努力要做的是模仿人類評估，”Telestream CTO肖恩·卡納漢表示，“你正在設(shè)法使用機器學(xué)習(xí)仿真觀眾感知內(nèi)容質(zhì)量的方式，并用它判斷像‘我能更進一步提高碼率或為保持主觀質(zhì)量不變我需要提高碼率嗎？’這樣的問題。”
這聽起來是否令人望而生畏？是的。AI軟件確實經(jīng)過訓(xùn)練能夠“尋找圖像中人類觀眾會發(fā)現(xiàn)令人不快的東西，”卡納漢說，“你正在訓(xùn)練一個機器找出不應(yīng)在那里出現(xiàn)的東西。”
這是A I賦能的視頻編碼局限性所在。“用軟件一模一樣模仿或盡最大努力表現(xiàn)人類視覺系統(tǒng)幾乎不可能，”MediaKind（前愛立信媒體解決方案公司）產(chǎn)品管理副總裁卡爾·費格森表示，“20或30多年來人們一直在努力，但始終不成功，我認(rèn)為永遠沒有人真的能夠找到一個模仿得一模一樣的人類視覺系統(tǒng)。”
費格森說，問題在于相比基于度量的AI觀看模式，人類觀看具有主觀性。“現(xiàn)實中人們認(rèn)為圖像質(zhì)量較好，但測量工具給出的結(jié)果總是不盡相同，不管AI觀看模型可能有多先進。”
特納說，質(zhì)量評價不僅僅是關(guān)于絕對的圖像質(zhì)量；還有未經(jīng)訓(xùn)練的人類觀眾意識不到的失真，“這也得納入AI訓(xùn)練內(nèi)。”
這意味著A I注定在視頻壓縮中扮演一個次要角色？V-Nova的吉多·梅亞爾迪不怎么認(rèn)為。即使有其局限，但他預(yù)測AI將成為“未來壓縮引擎一個不可或缺的部分”。
然而，在此技術(shù)能夠真正與人類視覺系統(tǒng)的復(fù)雜性和精微玄妙性一致之前，人工介入將依然為高質(zhì)量視頻壓縮一個必要的部分。AI至多不斷降低人類必須介入以保障圖像質(zhì)量的實例比例。