YouTube के डीप लर्निंग वीडियो सुझाव अनचाहे खरगोश के छेद को रोकेंगे

YouTube का मोबाइल ऐप आज थोड़ा स्मार्ट हो गया है, और यह अब से हर दिन थोड़ा स्मार्ट हो रहा है।

एक नया रिडिजाइन गहरी न्यूरल नेटवर्क तकनीक के आधार पर वैयक्तिकृत वीडियो अनुशंसाओं का वादा करता है। आर्टिफिशियल लर्निंग सिस्टम इकट्ठा करेगा और प्रत्येक YouTube उपयोगकर्ता के वीडियो विकल्पों में पैटर्न खोजेगा और फिर ऐसे ही वीडियो की सिफारिश करेगा। सिस्टम हर बार सही ढंग से वीडियो की पहचान करने में बेहतर हो जाता है, जब वह उपयोगकर्ता द्वारा पसंद किए गए वीडियो को चुनता है।

अनुवाद: जब आप अपने अनुशंसित वीडियो लाइन के बारे में बात करते हैं, तो आप उसी (और जो आप को पसंद करते हैं) से अधिक देखने जा रहे हैं।

YouTube की गहन शिक्षा कैसे काम करती है

गहरी शिक्षा एआई में बातचीत का एक लोकप्रिय विषय बन गया है। और तकनीकी समुदाय और YouTube की मूल कंपनी Google उस वार्तालाप का नेतृत्व कर रही है। Google वर्तमान में Google फ़ोटो में ध्वनि पहचान और ऑब्जेक्ट्स की पहचान करने जैसी चीज़ों के लिए इसका उपयोग करता है। यह एक अति तकनीकी अवधारणा नहीं है (एक Google शोध वैज्ञानिक ने एक नि: शुल्क यूडेसिटी डीप लर्निंग कोर्स भी पढ़ाया है), लेकिन यह अंततः कंप्यूटर को कैसे संचालित करता है, इस पर काम करने जा रहा है।

YouTube घोषणा इस वीडियो को उस प्रणाली को समझने का सुझाव देती है जो यह तय करेगी कि आप भविष्य में कौन से वीडियो देखते हैं:

अनिवार्य रूप से, सॉफ्टवेयर इंजीनियर प्रोग्राम लिख रहे हैं सीखना प्रोग्राम लिखने के बजाय समस्याओं को कैसे हल करें जो समस्याओं को हल करें। मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के लिए तुलनीय डिजिटल न्यूरॉन्स एक साथ काम करते हैं कि क्या कुछ है। अगली बार जब तंत्रिका नेटवर्क एक समान ऑब्जेक्ट पर आता है, तो यह उस ऑब्जेक्ट को पहचान सकता है। कंप्यूटर इंसानों की तरह तेजी से नहीं सीख सकते हैं, लेकिन एक नमूना का आकार YouTube की मदद से बड़ा होता है।

आपके लिए इसका क्या मतलब है

YouTube की ब्लॉग घोषणा में लिखा है, "हर दिन, हम घर पर, करोड़ों बार, 76 भाषाओं में विभिन्न लाखों वीडियो सुझाते हैं।"

YouTube कहता है कि मोबाइल पर देखने का औसत सत्र 40 मिनट से अधिक है, और मोबाइल हर दिन YouTube के सैकड़ों से अधिक लाखों घंटे देखता है। स्पष्ट रूप से, कुछ भी जो उस राशि तक पहुंचता है, लोगों पर कुछ भारी प्रभाव पड़ता है कि वे कैसे सोचते हैं और क्या सोचते हैं।

एक तरफ, गहरी तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली समरूपता की भावना पैदा कर सकती है। पुष्टिकरण पूर्वाग्रह बड़े पैमाने पर चल सकता है, और लोग केवल एक ही प्रकार के वीडियो को एक ही विचार को बढ़ावा देने के अधिक से अधिक देखेंगे। अन्य दृष्टिकोण बंद हो जाएंगे, और चुस्त-दुरुस्त समुदाय व्यापक परिप्रेक्ष्य खो देंगे।

बेशक, यह सबसे खराब स्थिति है। एक बार जब डिजिटल न्यूरल नेटवर्क आपकी सभी पसंद और नापसंद को जान लेता है, तो YouTube के मज़ेदार पक्ष पर बने रहना बहुत आसान हो जाएगा और YouTube के उस डब्ल्यूटीएफ हिस्से को प्राप्त करना बहुत कठिन हो जाएगा।