YouTube เริ่มใช้ MuZero เอไอที่เล่นหมากรุกชนะคนในการเพิ่มคุณภาพของวิดีโอ
โมเดลเอไอ MuZero ได้รับการพัฒนาขึ้นโดย DeepMind บริษัทพี่น้องของ Google และ YouTube ซึ่งอยู่ภายใต้ Alphabet บริษัทเดียวกัน โดยความน่าทึ่งของ MuZero นั้นคือความสามารถในการเล่นเกมโดยไม่รู้กติกามาก่อน และทำการเอาชนะผู้เล่นมืออาชีพในเกมกระดานอย่าง Chess, Go, และ Shogi ได้
หลายคนอาจสงสัยว่าเอไอที่เล่นเกมได้นั้นจะมาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการรับชมวิดีโอของ YouTube ได้อย่างไร กล่าวคือ ผลลัพธ์ที่ได้จากการนำ MuZero มาใช้งานนั้น ช่วยลดปริมาณข้อมูลต้องใช้ในการให้บริการสตรีมวิดีโอของ YouTube ลงได้โดยเฉลี่ยถึง 4 เปอร์เซ็นต์ โดยที่ไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของวิดีโอ
แม้พูดเดี่ยว ๆ อาจฟังดูเป็นเพียงความสำเร็จเล็ก ๆ แต่ในความเป็นจริงแล้ว ด้วยขนาดและผู้ใช้ในแพลตฟอร์มของ YouTube ที่มีจำนวนมหาศาล การพัฒนาครั้งนี้ช่วยประหยัดพลังในการประมวลผลและประหยัด Bandwidth หรือตัวกลางในการส่งข้อมูลที่เป็นตัวกำหนดปริมาณข้อมูลที่สามารถส่งได้ต่อวินาที ซึ่งเป็นตัวกำหนดความเร็วในการประมวลผลของ YouTube ได้อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งพัฒนาการดังกล่าวช่วยให้ผู้ใช้ในประเทศที่มีสายเคเบิล Broadband จำนวนจำกัดทำให้ประสิทธิภาพการเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เน็ตถูกจำกัดไปด้วย และทำให้ดูวิดีโอที่เคยต้องใช้ Bandwidth สูง ๆ ได้
นี่คือการนำ MuZero มาประยุกต์ใช้ในทางธุรกิจครั้งแรก โดย MuZero เป็นอัลกอริธึมเอไอที่เรียนรู้ด้วยวิธีการลองผิดลองถูก ตามวิธีแบบ Reinforcement Learning โดยจะเทรนโมเดลด้วยการให้เป้าหมาย และให้โมเดลหาทางไปบรรลุเป้าหมายด้วยตนเอง จากนั้นระบบก็จะให้ Feedback ว่าการตัดสินใจของโมเดลผิดพลาดตรงไหน และห่างไกลจากเป้าหมายอย่างไร โดยไม่ได้มีการให้ตัวอย่างหรือสอนกลยุทธ์ให้ โดยให้เอไอเรียนรู้จากประสบการณ์ตัวเองล้วน ซึ่งหนึ่งในข้อดีของการเทรนโมเดลรูปแบบนี้คือเอไออาจค้นพบกลยุทธ์หรือวิธีการใหม่ ๆ ที่อยู่เหนือความสามารถของมนุษย์เราได้
โดย MuZero จะถูกนำไปประยุกต์ใช้กับ VP9 ระบบบีบอัดวิดีโอที่ YouTube เลือกใช้กับวิดีโอส่วนมาก เพื่อให้วิดีโอมีขนาดเล็กลง MuZero พัฒนามาจากเอไอที่ใช้ในการเล่นเกม ดังนั้นการจะเทรน MuZero ให้ประมวลผลในการบีบอัดวิดีโออย่างมีคุณภาพได้นั้น ทีมพัฒนาใช้การจำลองการบีบอัดให้เป็นเหมือนสเต็ปในเกม วิดีโอหนึ่งจะประกอบด้วยเฟรมภาพนิ่งจำนวนมาก MuZero จะมองว่าทุกเฟรมเป็นแต่ละสเต็ปในเกม โดยมีเป้าหมายให้ MuZero หาวิธีบีบอัดวิดีโอที่ทั้งช่วยประหยัด Bandwidth โดยไม่ลดคุณภาพของภาพ MuZero จะเรียนรู้และคิดหาวิธีด้วยตัวเอง และทีมพัฒนาก็จะคอยให้ Feedback ในรูปแบบของการนำค่า Bitrate หรือจำนวนอัตราบิตของข้อมูลที่ส่งผ่าน Bandwidth ต่อหนึ่งวินาที มาคำนวณคู่กับคุณภาพของวิดีโอและคิดเป็นคะแนนออกมา โดยโมเดลก็ต้องพยายามทำคะแนนให้เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อหาวิธีที่ดีที่สุดด้วยตัวเอง ตามแบบฉบับของ Reinforcement Learning
YouTube using MuZero, chess-conquering AI to improve video streaming quality
MuZero is an AI algorithm that was developed by DeepMind, Google and YouTube's sister company. They are all subsidiaries of ALphabet. What is amazing about MuZero is its capability of mastering games through trials and errors and conquering pro-players in board games such as Chess, Go, and Shogi.
Some may wonder how could AI that masters gaming have something to do with YouTube video streaming experiences? Applying MuZeri could significantly reduce 4% of data YouTube needed to stream to users without loss in video quality.
It may not seem like a major improvement but, in fact, with YouTube's scale and a huge amount of users, this improvement has significantly saved computing power and bandwidth, a maximum amount of data that can be transferred within a given path in an amount of time, determining the YouTube's processing speed. This will help people in countries with limited broadband with limited connection speed to be able to watch the video they once struggled to view
This is the first business application of MuZero. Originally, MuZero is an AI algorithm that learns by trial and error method, called reinforcement learning. Developers trained the model by giving it an objective and letting it find its ways to achieve that. They, then, would provide it with feedback on whether its decision was right or how far it was from the given goal, without any past example or suggested strategies. AI would have to learn through its experience. The advantage of this method is that AI might be able to discover new techniques or strategies that are beyond human ability.
MuZero is applied to VP9, YouTube's widely-used video compression method to shrink the size of data. MuZero was developed to be game-conquering AI, so to train it to find the most effective way to compress videos, developers converted video compression into a game-like environment of having to pass each step in a game. One video consists of numerous still frames. MuZero will view the compression of each frame as gaming steps it needs to achieve.
The given objective is to find a compression tactic that saves bandwidth without losing quality. While it is figuring out the best way, the developers will continually give feedback in the form of a score calculated from a combination of bit rate, the number of data bits transferred per second, and video quality. MuZero has to beat its previous score to find the best tactic for its goal.
บทความโดย: Sertis
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
