Zoeken op YouTube Zoeken op YouTube als een PRO met Google Advanced Operators Lees verder kan een frustrerende ervaring zijn; als je weet waar een video over gaat, of als je de inhoud onthoudt, maar niet de naam, dan zou je heel lang kunnen zoeken. Dat komt omdat YouTube dat eigenlijk niet is zien de video's zoals een persoon dat doet. Het ziet alleen de metagegevens - titel, beschrijving en tags. En er wordt van uitgegaan dat de uploader de moeite heeft genomen om de informatie op te nemen.
Dat kan in de nabije toekomst allemaal veranderen. Google heeft onlangs een octrooi ingediend dat aangeeft dat YouTube er mogelijk mee begint begrijpen de video's die het afspeelt.
Op relevantie gebaseerde beeldselectie
Google’s octrooiaanvraag is voor 'op relevantie gebaseerde beeldselectie', een mooie manier om te zeggen 'de dingen vinden waarnaar iemand heeft gezocht op basis van wat er in een video staat'. In het systeem uitgewerkt in het octrooi, een algoritme is getraind om specifieke kenmerken van elke video te extraheren en er trefwoorden aan toe te wijzen - het kan vervolgens een video retourneren als reactie op een door de gebruiker gestarte zoekopdracht die deze bevat zoekwoorden.
De applicatie geeft een interessant voorbeeld:
'[Als de gebruiker de zoekopdracht' autorace 'invoert, de videozoekmachine... kan een autosportscène uit een film vinden en retourneren, ook al is de scène misschien maar een kort deel van de film die niet wordt beschreven in de tekstuele metadata. ”
Het is duidelijk dat dit drastisch zal veranderen hoe effectief een YouTube-zoekopdracht is. Video's die voorheen onvindbaar waren vanwege slechte metadata, worden gevonden. Video's met nuttige clips in het midden, omringd door minder interessante dingen aan het begin en einde, zullen veel waardevoller zijn. TED praatvideo's 8 TED Talks-video's van minder dan 5 minuten die je wilt bekijkenHeb je vijf minuten om te doden? Er is geen betere manier om die tijd door te brengen dan een fascinerende of informatieve TED Talks-video te bekijken. Er is veel geweldige inhoud beschikbaar om te bekijken op TED, maar soms ... Lees verder vindbaar zijn op basis van enkele regels die erin worden uitgesproken. Je kunt kattenvideo's vinden, zelfs als 'kat' niet in de titel staat.
Door deze technologie te combineren met het al indrukwekkende vermogen van Google om dingen te vinden die verband houden met uw zoektermen, wordt het zoeken naar video's waarschijnlijk een heel andere ervaring. Je ziet gerelateerde video's die jouw zoekterm niet bevatten, maar wel een term die gerelateerd is (misschien zelfs visueel gerelateerd). Het visuele equivalent van het plaatsen van zoekwoorden kan van invloed zijn op waar een video in de ranglijst verschijnt. Wie weet hoe geavanceerd dit kan zijn?
Hoe werkt het?
Google houdt begrijpelijkerwijs hun kaarten op deze kaart dicht bij hun borst. De volgende alinea in hun patentaanvraag werpt echter enig licht op hoe ze YouTube ertoe zullen brengen video's te 'zien':
“In één aspect genereert een computersysteem de doorzoekbare video-index met behulp van een machinaal geleerd model 4 Machine learning-algoritmen die uw leven vormgevenU beseft het misschien niet, maar machine learning is al overal om u heen en het kan een verrassende mate van invloed op uw leven uitoefenen. Geloof je me niet? Het zal u misschien verbazen. Lees verder van de relaties tussen kenmerken van videoframes en trefwoorden die video-inhoud beschrijven. Het videohostingsysteem ontvangt een gelabelde trainingsdataset met een set media-items (bijv. afbeeldingen of audioclips) samen met een of meer trefwoorden die de inhoud van de media beschrijven artikelen. Het video-hostingsysteem extraheert functies die de inhoud van de media-items kenmerken. Een machinaal geleerd model is getraind om correlaties te leren tussen bepaalde kenmerken en de sleutelwoorden die de inhoud beschrijven. Vervolgens wordt de video-index gegenereerd die videoframes in een videodatabase toewijst aan trefwoorden op basis van kenmerken van de video's en het machinaal geleerde model. ”
Dat zijn veel erg dichte dingen, maar hier komt het op neer. Er wordt een machine-learning-algoritme gemaakt en om het te helpen leren, zal Google het een aantal video's laten zien en trefwoorden geven om te vertellen wat er in de video staat. Het algoritme begint te leren specifieke kenmerken van de video's te koppelen aan specifieke zoekwoorden en krijgt feedback van de ingenieurs van Google. Hoe meer video's en zoekwoorden worden weergegeven, hoe beter het proces wordt.
Uiteindelijk zal het algoritme worden geïntroduceerd in de YouTube-zoekmachine, waar het zal blijven leren en beter wordt in het uitkiezen van relevante zoekwoorden uit audio- en videocontent. Hoewel de patentaanvraag niet specifiek vermeldt neurale netwerken De nieuwste computertechnologie die u moet zien om te gelovenBekijk enkele van de nieuwste computertechnologieën die de wereld van elektronica en pc's de komende jaren zullen transformeren. Lees verder , is het zeer waarschijnlijk dat dit specifieke type machine learning zal worden gebruikt, omdat het erg goed is voor gefaseerd leren als dit.
Door het menselijk brein te simuleren (of ten minste één theoretisch model van hoe het leert), kunnen grote neurale netwerken zeer effectief worden bij zelfstandig leren, zonder toezicht, en YouTube zou een absoluut gigantische speeltuin zijn waarin het kon leren en ontvangen feedback. Andere soorten machine learning zouden kunnen worden gebruikt, maar van wat we op dit moment weten, lijken neurale netwerken zeker de meest waarschijnlijke.
Google-onderzoeker (en 'vader van deep learning') Geoffrey Hinton zinspeelde op iets in die zin in zijn Reddit AMA eerder dit jaar.
“Ik denk dat de meest opwindende gebieden de komende vijf jaar echt het begrijpen van video's en tekst zullen zijn. Ik zal teleurgesteld zijn als we over vijf jaar niet iets hebben dat een YouTube-video kan bekijken en een verhaal kan vertellen over wat er is gebeurd. "
Zal het een gevoel krijgen en ons allemaal doden?
Dit is altijd de vraag die opkomt wanneer een nieuwe aankondiging over machine learning in het nieuws komt. En het antwoord is, zoals altijd, ja Dit is waarom wetenschappers denken dat u zich zorgen moet maken over kunstmatige intelligentieDenk je dat kunstmatige intelligentie gevaarlijk is? Kan AI een ernstig risico vormen voor de mensheid? Dit zijn enkele redenen waarom u zich misschien zorgen wilt maken. Lees verder . YouTube gaat samenwerken met Watson en Wolfram Alpha om ons te misleiden door YouTube-video's te gebruiken, waarna ze ons waarschijnlijk in computervoeding zullen veranderen. (Heb je niet gezien Kolos?)
Ik grap natuurlijk. Maar de mogelijke implicaties van het trainen van computers om dingen te herkennen die ze in video's 'zien' en 'horen', zijn zeer indrukwekkend. DARPA is al begonnen met zoeken Je zult het niet geloven: DARPA Future Research Into Advanced ComputersDARPA is een van de meest fascinerende en geheimzinnige delen van de Amerikaanse regering. Hieronder volgen enkele van de meest geavanceerde projecten van DARPA die beloven de wereld van technologie te transformeren. Lees verder over de beveiligingsimplicaties van deze technologie, maar het is niet moeilijk je voor te stellen dat deze wordt gebruikt in de wet, huisbeveiliging en onderwijs... vrijwel overal.
Of de op relevantie gebaseerde beeldselectie van Google net zo effectief zal zijn als we ons voorstellen, valt nog te bezien, maar dit kan een potentieel baanbrekende verandering zijn in het zoeken naar video's. En vanaf daar, wie weet? Als Google het kan gebruik waarheid als rankingfactor Kan Google een algoritme gebruiken om de waarheid te bepalen?Google onderzoekt of het algoritme de waarheid als rankingfactor kan bevatten. Wat betekent dat voor internet? Lees verder , er is geen reden om aan te nemen dat deze technologie niet verbazingwekkend krachtig zal zijn. Het kan veranderen hoeveel van het internet zichzelf echt begrijpt. Als die gedachte je niet in de knoop brengt, weet ik niet wat het zal doen.
Wat vind je van de patentaanvraag van Google? Welke andere toepassingen kunt u zich voorstellen dat deze technologie heeft? Deel uw mening hieronder!
Afbeeldingscredits: Willyam Bradberry via Shutterstock.com, Ciumac Sergiu via Code42, Marko Bradic via Shutterstock.com.
Dann is een contentstrategie- en marketingconsultant die bedrijven helpt bij het genereren van vraag en leads. Hij blogt ook over strategie en contentmarketing op dannalbright.com.
