YouTube的深度学习视频建议将防止不必要的兔子洞翻滚

YouTube的移动应用程序今天变得更加智能，从现在开始，它每天都会变得更加智能。

新的重新设计承诺基于深度神经网络技术的个性化视频推荐。人工学习系统将收集和查找每个YouTube用户的视频选择中的模式，然后推荐相似的视频。每次选择用户喜欢的视频时，系统都能更好地识别视频。

翻译：当你推荐的视频阵容时，你会看到更多相同的（以及更多你喜欢的）。

YouTube的深度学习如何运作

深度学习已经成为A.I.中流行的话题。和技术社区，YouTube的母公司谷歌经常引领这种对话。 Google目前将其用于语音识别和识别Google相册中的对象等内容。这不是一个过于技术性的概念（谷歌研究科学家甚至教过一个免费的Udacity深度学习课程），但它最终会接管计算机的运作方式。

YouTube宣布建议此视频了解将决定您将来观看哪些视频的系统：

从本质上讲，软件工程师正在编写程序 学习 如何解决问题而不是编写只解决问题的程序。与人脑中的神经元相当的数字神经元一起工作以弄清楚什么是什么。下一次神经网络遇到类似的对象时，它可以识别该对象。计算机无法像人类一样快速学习，但拥有像YouTube一样大的样本大小有帮助。

这对你意味着什么

“每天，我们推荐数十亿种不同的家庭视频，数十亿次，76种语言，”YouTube的博客公告称。

YouTube表示，移动设备的平均观看时间超过40分钟，移动设备占YouTube每天观看数亿小时的一半以上。很明显，任何达到这一数量的人都会对人们的思考方式和他们的想法产生重大影响。

一方面，深度神经网络系统可以创造一种同质性的感觉。确认偏见可能会猖獗，人们只会观看越来越多相同类型的宣传相同想法的视频。其他观点将被切断，紧密结合的社区将失去更广阔的视野。

当然，这是最糟糕的情况。一旦这个数字神经网络学会了你所有的好恶，那么留在YouTube的有趣方面要容易得多，而且要更加难以到达YouTube的WTF部分。