原创 AI技术在爱奇艺中的实战应用解析

人工智能时代已经来临了，这不仅仅只是一句口号而已，AI技术的应用早已渗透进我们生活的方方面面。本文将详细为大家解析爱奇艺APP中AI技术的实战应用，像是智能推荐系统利用搜索推荐、深度学习等技术。除此之外，还有一些目前仍在探索中的技术，比如，如何利用人工智能生产对用户量身打造的内容？感兴趣的朋友可以接着看下去。
　　

为什么爱奇艺要使用AI技术？
　　

爱奇艺主页的电影、电视剧，综艺，儿童，动漫等优质频道的内容，大概是几百上千数量级。如果加上游戏、主播、体育等偏 PGC（专业内容制作）的视频内容，数量大概在上万数量级。如果要加上用户自己制作的视频内容，数量规模甚至有可能上百万。因此，推荐系统对于海量内容的传播至关重要，而AI技术目前正在智能推荐系统中大显身手。
　　

AI技术是如何应用在爱奇艺中？
　　

1、智能推荐系统：
　　

推荐系统是 AI 算法最早看到商业价值的领域之一，所以业界推荐系统的整体架构都比较通用成熟了。一般来说，推荐系统分成这样几个阶段：
　　

首先是生成推荐池。整个视频库的量级非常大，可能是千万或亿量级。先从视频库里选出一些可以被推荐的内容，官方称为推荐池，大概会有百万量级的内容可以进这个推荐池。这一阶段核心是，根据内容特征筛选掉一些低质或者违规的内容，比如低画质、年代久远、涉及到政治敏感、黄色暴力的内容。
　　

第二阶段是召回，召回思路一般会根据用户的观看历史记录、搜索记录、偏好类目选择一些用户可能喜欢的内容，召回策略主要包含协同过滤， 意图预测，偏好召回和向量召回等。这一阶段的核心定位是，对每一个用户根据其偏好和行为，对所有的内容进行一次初筛。
　　

第三阶段是排序。排序环节，会对内个用户召回的内容进行打分，获取分数最高的少量结果，分数计算的规则是通过用户上亿次的线上点击行为学习出来的。分数值会参考的特征也是很丰富的，包括内容的特征（如热度、题材、时效性、外部舆情），用户特征（如用户偏好、浏览记录、登录频率、是否会员），以及环境特征（如 wifi、gps、时间）等。
　　

最后会有一个规则层，通过降权过滤等手段，处理一些算法无法顾及的用户体验的问题，比如不再推荐用户已经看过的视频、尽量向用户多样化展示视频内容等。
　　

海报生成技术：
　　

在海报生产方面，会用到图像增强、目标检测，图像分割等技术。在生成演员特征时会用到人脸、动作、场景的识别、以及对于海报有没程度的打分。在智能检查时也会用到 AI，比如如何避免在智能裁剪时避开人脸、避开文字等。此外，在对一些老影视剧做重塑时会运用到图像增强技术，将以前模糊的、分辨率低的海报变得更清晰。相较于传统的海报生成，个性化海报上线效果提升明显，线上分发效率提高了 10% 左右。
　　

AI技术应用的探索阶段是什么？
　　

爱奇艺还在探索利用AI技术，根据用户的兴趣去定制化生产，抓住用户兴趣、增强用户粘性的内容。AI 参与内容创作目前还在探索阶段，爱奇艺在这方面做了一些尝试。AI 为传统的内容制作行业提供工具。如，前面提到的利用图像增强技术对经典内容的重塑、在原有内容基础上做智能剪辑、拼接等均属于再创作。在一些影视剧、综艺节目的后期制作环节，在渲染、剪辑、对镜等操作中也会广泛运用到 AI 技术。
　　

总的看来，目前人工智能技术应用在爱奇艺中已经相当成熟了。另外，我们也需要得到一些警醒，虽然目前AI技术的应用还不至于让大批人失业，但是那一天的来临也不会太远。因此现在我们能做的，就是努力不断地学习新技术，提高自身的职场竞争力，而不至于被时代所淘汰。