麻省理工研究員開發(fā)了一種獨(dú)特的人工智能系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，讓系統(tǒng)選擇一條最優(yōu)的加載路線，使視頻播放更流暢。
回想下當(dāng)你拿著手機(jī)刷著YouTube，或是在使用流媒體播放視頻，或者正和隊友組隊打boss，突然屏幕上就冒出了緩存符號，你一定會非常惱火吧。此時，也只有長長的進(jìn)度條更能安慰你受傷的心了。
當(dāng)然，也不是只有你一個人在觀看最喜歡的節(jié)目或游戲的關(guān)鍵時刻陷入緩存的尷尬中，你還有很多難兄難弟。網(wǎng)絡(luò)上每天有超過5億小時的視頻流量，這意味著將有大量的流媒體使用者遇到緩存問題。
不過，現(xiàn)在痛恨緩存者可以歡欣鼓舞了。麻省理工的研究員已經(jīng)提出了一種可以逐步縮短加載時間的解決方案。他們開發(fā)了一種獨(dú)特的人工智能系統(tǒng)，這一系統(tǒng)可以優(yōu)化視頻流，使播放更流暢。
想搞清楚這個系統(tǒng)是如何工作的，首先你必須搞清楚緩存是什么意思，為什么會發(fā)生緩存。
一、讓人惱火的緩存背后
網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的流量或數(shù)據(jù)被稱為數(shù)據(jù)包，也稱作塊。我們所提到的視頻，流媒體或加載數(shù)據(jù)都以各個分散的塊的形式組合。這些塊按照整體文件所規(guī)定的時間進(jìn)度排序出現(xiàn)，然后被串聯(lián)在一起。這就是為什么通常你在開始觀看視頻時一切都好好的，但很快就會遇到問題。當(dāng)你點擊開始時，內(nèi)容回被倒回到初始塊，在你一邊觀看的同時，數(shù)據(jù)一邊在被下載。
在此過程中，如果您掉網(wǎng)或網(wǎng)速過慢，這些塊就會停止流動，從而導(dǎo)致整個文件或視頻的播放失敗。
這個原理是持續(xù)地加載這些塊，也就是說在觀看的同時把這些塊連接在一起。但這個過程一旦被打斷，你就會遇到可怕的緩存符號了。
無線信號較弱、網(wǎng)絡(luò)連接不佳、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷嚴(yán)重都會加劇這種情況。例如，在用戶較多的公共網(wǎng)絡(luò)上觀看視頻就會遇到大量的緩沖問題，播放效果極差。
YouTube、Vimeo等社交媒體平臺的服務(wù)都依賴于自適應(yīng)比特率的算法，即ABR。它的首要任務(wù)是測量連接速度、總帶寬可用性和解析內(nèi)容，以確保提供持續(xù)的流服務(wù)。
當(dāng)然，高分辨率就會占用更多的流，因此有時可以通過降低播放質(zhì)量或分辨率來抵消緩沖的影響。這也是為什么Netflix有時會比平時模糊那么多的原因，因為這一程序降低了內(nèi)容的分辨率來保持連接的通暢。
人工智能如何解決這個問題呢？
二、麻省理工學(xué)院的解決方案
麻省理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)和人工智能實驗室（CSAIL）的團(tuán)隊設(shè)計出一個智能系統(tǒng)來進(jìn)行算法交換。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過分析數(shù)據(jù)，決定需要用哪種算法何時進(jìn)行連接。
該團(tuán)隊還通過獎懲機(jī)制訓(xùn)練這一人工智能系統(tǒng)。他們用一個月的時間，播放視頻流，讓系統(tǒng)跟蹤處理，播放效果不好就要受到懲罰，播放流暢就有獎勵。
最終人工智能系統(tǒng)為各種特定情境匹配出合適的算法，并能根據(jù)情況的變化，隨時切換算法路徑。
更厲害的是，這一人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)要求調(diào)整服務(wù)、連接方式或媒體類型。
比如，Netflix這樣的內(nèi)容提供商肯定對播放質(zhì)量的要求高于呈現(xiàn)形式。當(dāng)然也會有人更注重呈現(xiàn)方式而不在意播放是否通暢。該系統(tǒng)將通過自動化和定期監(jiān)測來獲取用戶選擇方式，并據(jù)此作出有針對性地調(diào)整。
麻省理工學(xué)院的教授Mohammad Alizadeh表示，這一系統(tǒng)具有極強(qiáng)的個性化服務(wù)，它允許用戶自己設(shè)置流播放方式。
這一技術(shù)對也可以運(yùn)用到其他領(lǐng)域，想象一下在虛擬現(xiàn)實技術(shù)上傳輸高分辨率和高強(qiáng)度的游戲體驗，那感覺簡直妙不可言。
不得不說，和緩存符號說再見簡直太爽了。我們相信，終會有一天我們會和緩存符號永別！
