视频:人工智能平台能做什么和不能做什么
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小君海德: 在我们进行的过程中, 看看这些不同服务的标签, 我们想到了一些有趣的想法. 我们发现谷歌在人类和动物解剖方面真的很擅长. 所以它会说，“嘿，这是胳膊上的肘部，或者这是鸟的喙.”
这很有趣. 有趣的事情，你会发现，当你开始你的脚湿和演奏.
显然，AWS非常擅长植物属和云的形成. 我最喜欢的部分是检测积云的机器学习算法，它教会了我的开发人员什么是积云. 这很酷.
所以机器在教人类. Valossa真的很擅长动作——微笑、大笑等等. 然后微软，他们也可以检测到不同的动作.
但微软尤其擅长打斗场面. 这很有趣. 因为其他一些服务, 当我们浏览内容时, 当战争爆发时, 他们说电子游戏. 但是微软说，不，那是战斗，那不是电子游戏.
所以我给你们的建议是利用这些试用账户，选择内容配置文件，这是你所拥有的内容类型的子集. 如果你是一家新闻机构, 获取一堆新闻团队成员谈论的内容. 如果你是一家自然公司，那就获取自然视频库并创建这些模型.
但在此之前，先试试这些服务. 玩视频索引器，玩Valossa，玩Veritone等.
而且，我肯定，人工智能不是来取代我们的，而是来帮助我们的. 所以这将是人类和人工智能的较量，不仅仅是人工智能，也不仅仅是人类. 一个很好的例子就是模型训练, 我把这张黑白漫画寄给了其中一家服务公司, 我不记得是哪一个了, 也许我这么说是因为我不想惹上麻烦, 但那是1930年的一部黑白动画片. 这个人披着黑色斗篷跳过去. 你觉得它探测到了什么? 不是一个穿黑斗篷的人. 它发现了一只蝙蝠. 就像，“好吧，我明白为什么那是一只蝙蝠，我明白了.”
就像一个五岁的孩子. 它从来没有看到过什么东西，所以它通过自己训练过的模型来做出最好的猜测. 这就是自信水平的由来. 而且我认为它不太确定那是一只蝙蝠, 但我觉得它认为自己是一只蝙蝠很有趣，因为我可以看到它是如何认为自己是一只蝙蝠的. 就像前面关于计算机显示器的镜像示例一样.
所以人工智能和人类, 如果你想统一地利用两者, Clarifai有一个非常有趣的模型，你可以只做机器对象检测, 或者你可以把它和他们的手工标签团队结合起来或者你可以和你自己的团队结合起来.
所以这是两全其美的. 你会得到一些基本的东西，然后你也会利用人工元数据标记器来帮助你. Hive有两个不同的服务.
一个叫Predict，是机器学习，另一个是人类，是Hive Data. 确保这些检查和平衡. 也许你有足够的理由说, 我将使用Video Indexer和返回的任何标签, 我要确保它有90%的信心. 然后你只要看一遍最初的索引视频确保它对你有帮助.
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