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觀看視頻時突然的卡頓和緩沖估計能逼死一批強迫癥患者，現(xiàn)在這樣的現(xiàn)象有可能會被 MIT CSAIL（計算機科學與人工智能實驗室）的研究人員們通過最新的人工智能算法改變。

通常情況下，用戶在線觀看視頻時，視頻并不是一次性傳送到用戶計算機上的，這樣會占用太多的帶寬，所以，視頻會被切割成若干個小段依次傳送。

不過，為了保證視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量，主流的視頻網(wǎng)站會采用 ABR 編碼算法，然后再根據(jù)網(wǎng)絡狀況來決定視頻將以怎樣的分辨率來播放，并且設置足夠長的緩沖區(qū)。

但 ABR 編碼算法也存在著不少的問題。如果網(wǎng)絡傳輸速率太低，系統(tǒng)會降低視頻分辨率以保證流暢播放，這樣難免會造成圖像模糊或者出現(xiàn)馬賽克等現(xiàn)象。另外，如果用戶在拖動進度條時跨度太大，超出了系統(tǒng)預先設置好的緩沖區(qū)，視頻就會在系統(tǒng)重新加載完之前卡住，常在網(wǎng)上追劇的人對這點應該深有體會。上述兩種狀況對于大部分用戶來說都是難以接受的。

此前，卡內(nèi)基梅隆大學曾經(jīng)對此問題做過研究，他們開發(fā)過一個「模型預測（MPC）」系統(tǒng)，用于預測網(wǎng)絡狀態(tài)的變化和時間的關(guān)系，并依據(jù)預測結(jié)果進行優(yōu)化。但該模型無法適用于流量和網(wǎng)絡狀態(tài)突然改變的情景。

MIT CSAIL 最新研發(fā)出的，被稱為「Pensieve」的方法改進了現(xiàn)有的算法，它能夠根據(jù)用戶的網(wǎng)絡狀況來使用不同的視頻播放方式，以實現(xiàn)視頻的流暢播放。

具體來講，Pensieve 不依賴于單一的模型或者算法，而是通過機器學習的方式來確定選擇播基于 ABR 的放緩存內(nèi)容，還是依賴網(wǎng)絡傳輸速率實時播放。

研究人員經(jīng)過長期的訓練和試驗發(fā)現(xiàn)，采用新 AI 算法后，視頻減少了 10% 到 30% 的緩沖量，同時圖像質(zhì)量增加了 10% 到 25%，對于用戶使用體驗的提高相當明顯。

MIT 的研究員在一份聲明中表示，在一個月內(nèi)，通過下載的視頻訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，Pensieve 就能實現(xiàn)和 MPC 一樣的分辨率質(zhì)量，同時緩沖量減少 10% 到 30%。

除了將 Pensieve 用于 YouTube 這樣的視頻網(wǎng)站，MIT 的研究員認為，該技術(shù)在 VR 領(lǐng)域會有更加廣闊的應用空間。相對于普通視頻的傳輸，VR 視頻對帶寬的要求更加嚴苛。

除了前期錄制、轉(zhuǎn)碼，要使 VR 視頻穩(wěn)定不受損，還要考慮傳輸速率，是否能在播放時實時搭配相應的網(wǎng)速。

MIT 的研究員表示：「4K 質(zhì)量的虛擬現(xiàn)實視頻至少需要每秒數(shù)百兆比特的傳輸速率，而目前大部分的網(wǎng)絡速度根本無法支持，但是像 Pensieve 這樣的系統(tǒng)可以在 VR 視頻傳輸上有所作為，并且我相信它還會有更加廣闊的應用空間，而不局限于網(wǎng)絡視頻或者 VR。」

現(xiàn)在，該團隊正在為下周在洛杉磯舉辦的 SIGCOMM（美國計算機協(xié)會通信組專業(yè)會議）做準備。他們需要更多的數(shù)據(jù)對 Pensieve 的模型進行訓練，以實現(xiàn)更高質(zhì)量的視頻和更快的傳輸速率。不僅如此，MIT 的研究團隊已經(jīng)開始驗證 Pensieve 在 VR 視頻上應用的可行性。