حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في التعرف على الصور في السنوات الأخيرة، لكن فهم الفيديو لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا. تجلب ديناميكيات بيانات الفيديو وتعقيدها صعوبة غير مسبوقة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، من المتوقع أن يغير برنامج تشفير الفيديو VideoPrism الذي طوره فريق بحث Google هذا الوضع. سيمنحك محرر Downcodes فهمًا متعمقًا لوظائف VideoPrism القوية وطرق التدريب وتأثيرها العميق على المجال المستقبلي لفهم فيديو الذكاء الاصطناعي.
في عالم الذكاء الاصطناعي، يصعب على الآلات فهم مقاطع الفيديو أكثر من فهم الصور. الفيديو ديناميكي، بالصوت والحركة ومجموعة من المشاهد المعقدة. في الماضي، مع الذكاء الاصطناعي، كانت مشاهدة مقاطع الفيديو بمثابة قراءة كتاب من السماء، وكثيرًا ما كنت في حيرة من أمرك.
لكن ظهور VideoPrism قد يغير كل شيء. هذا هو برنامج تشفير الفيديو الذي طوره فريق بحث Google ويمكنه الوصول إلى المستوى الحديث بنموذج واحد في مجموعة متنوعة من مهام فهم الفيديو. سواء أكان الأمر يتعلق بتصنيف مقاطع الفيديو، أو تحديد موضعها، أو إنشاء ترجمات مصاحبة، أو حتى الإجابة على أسئلة حول مقاطع الفيديو، يمكن لـ VideoPrism التعامل معها بسهولة.
كيفية تدريب VideoPrism؟
تشبه عملية تدريب VideoPrism تعليم الطفل كيفية مراقبة العالم. أولاً، عليك أن تعرض عليه مجموعة متنوعة من مقاطع الفيديو، بدءًا من الحياة اليومية وحتى الملاحظات العلمية. بعد ذلك، يمكنك أيضًا تدريبه باستخدام بعض أزواج ترجمة الفيديو "عالية الجودة"، وبعض النصوص المتوازية الصاخبة (مثل نص التعرف التلقائي على الكلام).
طريقة ما قبل التدريب
البيانات: يستخدم VideoPrism 36 مليون زوجًا من ترجمة الفيديو عالية الجودة و58.2 مليون مقطع فيديو بنص متوازي صاخب.
بنية النموذج: تعتمد على المحول البصري القياسي (ViT)، باستخدام التصميم المعامل في المكان والزمان.
خوارزمية التدريب: تتضمن مرحلتين: التدريب على مقارنة نص الفيديو ونمذجة الفيديو المقنع.
أثناء عملية التدريب، سيمر VideoPrism بمرحلتين. في المرحلة الأولى، يتعلم العلاقة بين الفيديو والنص من خلال التعلم المتباين والتقطير العالمي والمحلي. وفي المرحلة الثانية، يعمل على تحسين فهم محتوى الفيديو من خلال نمذجة الفيديو المقنع.
اختبر الباحثون VideoPrism في مهام متعددة لفهم الفيديو، وكانت النتائج مثيرة للإعجاب. يحقق VideoPrism أداءً متطورًا في 30 معيارًا من أصل 33. سواء أكان الأمر يتعلق بالإجابة على أسئلة الفيديو عبر الإنترنت أو مهام رؤية الكمبيوتر في المجال العلمي، فقد أظهر VideoPrism قدرات قوية.
جلبت ولادة VideoPrism إمكانيات جديدة إلى مجال فهم الفيديو بالذكاء الاصطناعي. لا يقتصر الأمر على مساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم محتوى الفيديو بشكل أفضل فحسب، بل قد يلعب أيضًا دورًا مهمًا في التعليم والترفيه والأمن وغيرها من المجالات.
لكن VideoPrism يواجه أيضًا بعض التحديات، مثل كيفية التعامل مع مقاطع الفيديو الطويلة وكيفية تجنب التحيز أثناء عملية التدريب. هذه هي القضايا التي تحتاج إلى معالجة في البحوث المستقبلية.
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2402.13217
بشكل عام، يمثل ظهور VideoPrism تقدمًا كبيرًا في مجال فهم الفيديو بالذكاء الاصطناعي، كما أن أدائها القوي وآفاق تطبيقها الواسعة مثيرة. في المستقبل، مع التطور المستمر للتكنولوجيا، أعتقد أن VideoPrism سوف يظهر قيمته في المزيد من المجالات وسيجلب المزيد من الراحة لحياة الناس.