隨著ChatGPT的火爆，人們對于人工智能領(lǐng)域的發(fā)展產(chǎn)生了極大的興趣。很多專家認(rèn)為，一個人工智能的時代將隨著軟硬件技術(shù)的快速發(fā)展即將到來。那么，作為信息技術(shù)領(lǐng)域的先鋒隊(duì)，對于程序員們來說，學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)也就成了必然的課題。

通常來講，人工智能可以分為三個研究方向：計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。

計算智能是人們比較熟悉的計算機(jī)的常規(guī)操作，例如數(shù)值運(yùn)算、矩陣分解、微積分計算等。

感知智能是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的硬件設(shè)備，借助語音識別、圖像識別等前沿技術(shù)，映射到數(shù)字世界，再將這些數(shù)字信息進(jìn)一步提升至可認(rèn)知的層次，比如記憶、理解、規(guī)劃、決策等等。

認(rèn)知智能則更類似于人類的思維理解、知識共享、行動協(xié)同或博弈等，也就是說基于獲取的信息做出思考與決策。這一階段需要運(yùn)用計算智能、感知智能的數(shù)據(jù)清洗、圖像識別等能力。除此之外，還需要擁有對于業(yè)務(wù)需求的理解以及對分散數(shù)據(jù)、知識的統(tǒng)籌治理能力，從而能夠針對業(yè)務(wù)場景進(jìn)行策略構(gòu)建和決策。

目前來說，大量的人工智能工作集中在感知智能階段，對于認(rèn)知智能，則相對來說進(jìn)展較為緩慢。

在認(rèn)知智能領(lǐng)域，與人們生活最為接近的是視頻描述技術(shù)。通過感知智能技術(shù)中的視頻分類、物體檢測等技術(shù)，我們可以對于視頻中出現(xiàn)了什么物體進(jìn)行識別。但是這并不能使人們理解視頻到底描述了什么，只能機(jī)械的描述說，一個紅臉的男人、一把刀和一匹紅色的馬之類的。

視頻描述需要識別出視頻中的物體，并理解物體之間的相互關(guān)系，同時理解場景的不同，物體運(yùn)動和行為的不同，結(jié)合相應(yīng)的已存儲知識，作出符合實(shí)現(xiàn)的描述。這都在技術(shù)上帶來了很大的挑戰(zhàn)性。是一個整合了計算機(jī)視覺和自然語言處理的綜合技術(shù)，類似于將一段視頻翻譯成一段話。不僅要正確理解視頻內(nèi)容，還要用自然語言表達(dá)出視頻中物體之間的關(guān)系。

當(dāng)前視頻內(nèi)容描述算法主要分為基于語言模板的方法、基于檢索的方法和基本編碼器解碼器的方法。下面我們分別來介紹一下。

一、基于語言模板的方法

基于語言模板的方法首先通過視頻分類或目標(biāo)檢測等方法檢測出視頻中目標(biāo)、屬性、動作以及目標(biāo)之間的關(guān)系等，然后將檢測到的物體，依據(jù)一定的規(guī)則，填入到事先制定好的語言模板中，從而形成一句完整的描述語句。

基于語言模板的方法簡單直觀，但是由于受到固定模板的限制，生成的句子語法結(jié)構(gòu)單一，表達(dá)形式缺乏靈活性。同時這種方法必須進(jìn)行前期細(xì)致的標(biāo)注工作，為視頻中包含的每個物體、動作、屬性等制定統(tǒng)一的類別標(biāo)簽。而且該方法對于超出模板范圍的視頻，會給出差異很大的結(jié)果。

二、基于檢索的方法

基于檢索的方法，首先需要建立一個數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中每個視頻都有對應(yīng)的語句描述標(biāo)簽。輸入待描述的視頻，然后找到數(shù)據(jù)庫中與之最相似的一些視頻，經(jīng)過歸納和重置，把該相似視頻對應(yīng)的描述語句遷移到待描述的視頻。

通常來講，基于檢索的方法生成的描述語句更加貼近人類自然語言的表達(dá)形式，句子結(jié)構(gòu)更加靈活。但是此方法嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)庫的大小，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中缺少與待描述視頻類似的視頻時，生成的描述語句將和視頻內(nèi)容存在較大的誤差。上述兩種方法都嚴(yán)重依賴視覺前期復(fù)雜的處理過程，且存在對后期生成句子的語言模型優(yōu)化不足的問題。對于視頻描述問題，這兩類方法都難以生成描述準(zhǔn)確、表達(dá)形式多樣的高質(zhì)量語句。

三、基于編碼器解碼器的方法

基于編碼解碼器的方法，是目前視頻描述領(lǐng)域的主流方法。這主要受益于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼解碼模型在機(jī)器翻譯領(lǐng)域取得的突破進(jìn)展。

機(jī)器翻譯的基本思路是: 將輸入的源語句和目標(biāo)語句表示在同一向量空間內(nèi)，首先使用編碼器將源語句編碼為一個中間向量，然后再通過解碼器將中間向量解碼為目標(biāo)語句。

視頻描述問題本質(zhì)上也可以看做是一個“翻譯”問題，即把視頻翻譯成自然語言。此方法前期不需要對視頻采取復(fù)雜的處理過程，能夠直接從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)視頻到描述語言的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練，并且能夠產(chǎn)生內(nèi)容更加精確、語法靈活和形式多樣的視頻描述。