Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Εκμάθηση αντιμετωπίζονται σήμερα ως οι πυλώνες της επόμενης γενιάς τεχνολογικών επιτευγμάτων στη μετάδοση γεγονότων από τα Μέσα Μαζικής Επικοινωνίας. Κι αυτό συμβαίνει για μία σειρά από λόγους. Ανάμεσά τους περιλαμβάνεται η δυνατότητα διαλογής μέσα από βουνά δεδομένων στην προσπάθεια να αντιμετωπιστούν ανωμαλίες, να εντοπιστούν τάσεις και να ενημερώνονται οι χρήστες για πιθανά προβλήματα πριν καλά-καλά αυτά συμβούν. Και όλα τα παραπάνω χωρίς να χρειαστεί η ανθρώπινη παρέμβαση.

Στόχος είναι η καλύτερη εμπειρία χρήστη και οι απίθανες δυνατότητες που προσφέρονται για ακόμη περισσότερη διασκέδαση. Σε έναν κόσμο όπου τα πάντα τρέχουν γρηγορότερα, η μετάδοση δεδομένων έχει αλλάξει ριζικά. Είτε κάποιος χρησιμοποιεί τον παραδοσιακό δέκτη τηλεόρασης ή επιλέγει να χρησιμοποιεί τη συσκευή του για γρήγορη πρόσβαση στη διασκέδαση μέσω κινητού, το αποτέλεσμα είναι ίδιο: θα βρίσκει πάντοτε κάτι το οποίο θα τον κάνει χαρούμενο.

Όσο περισσότερο τροφοδοτούνται τα μοντέλα με δεδομένα με την πάροδο του χρόνου, τόσο σωστότερα ενημερώνονται οι εφαρμογές των μέσων μετάδοσης. Κι αυτό μεταφράζεται σε γρηγορότερη εκτέλεση και σε πιο περίπλοκες διαδικασίες στο παρασκήνιο, που σημαίνει ότι το ανθρώπινο μάτι δυσκολεύεται περισσότερο να εντοπίσει τα λάθη που τυχόν παρουσιάζονται. Η Μηχανική Εκμάθηση και η Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρουν λοιπόν την επιπλέον αξία που ψάχνουν οι εταιρείες μεταδόσεων. Πώς;

Φανταστείτε ένα αθλητικό γεγονός στο οποίο σταματάει η μετάδοση ή που τα καρέ της μετάδοσης αρχίζουν να μειώνονται χωρίς προφανή λόγο. Οι τηλεθεατές αντιλαμβάνονται ότι υπάρχει πρόβλημα στην ποιότητα κι αρχίζουν να παραπονιούνται. Οι τεχνικοί δεν γνωρίζουν τι συμβαίνει και οι χρήστες ίσως έχουν χάσει τον συναρπαστικότερο αγώνα της χρονιάς. Τα έσοδα της επόμενης σεζόν πέφτουν και το διοικητικό συμβούλιο θέλει να μάθει ποιος φταίει. Αυτές είναι καταστάσεις που κάθε εταιρεία μεταδόσεων θέλει να αποφύγει καθώς ο ανταγωνισμός είναι τεράστιος.

Το ερώτημα δεν είναι «ποιος φταίει;», αλλά «πώς θα βρούμε γρήγορα τι φταίει για να το διορθώσουμε;». Η Τεχνητή Νοημοσύνη υπόσχεται ταχύτητα και αποτελεσματικότητα. Μπορεί να διαμοιράσει την πληροφορία, να ελέγξει τη συνδεσιμότητα και να αντιμετωπίσει περίπλοκες καταστάσεις. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες γνωρίζουν περισσότερες λεπτομέρειες σε πραγματικό χρόνο για την κατάσταση στην οποία βρίσκεται το δίκτυο και οι αρμόδιες ομάδες μπορούν να είναι σε ετοιμότητα προκειμένου να βρουν λύσεις σε στοχευμένα προβλήματα.

Ο ρόλος του εντοπισμού των προβλημάτων είναι κρίσιμος κι αποτελεί μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις των μηχανικών μετάδοσης. Τα μοντέλα Μηχανικής Εκμάθησης μπορούν να εντοπίσουν τα σφάλματα με πολύ μεγαλύτερες ταχύτητες από έναν άνθρωπο, καθώς συνεχίζουν τις ίδιες διεργασίες με πριν, προκειμένου να διασφαλιστεί ότι ακόμη κι η μειωμένη ποιότητα μετάδοσης θα διατηρηθεί σε επίπεδα ανεκτά για τον τηλεθεατή.

Το σημείο στο οποίο κερδίζουν όμως οι μηχανές είναι στα μοντέλα πρόβλεψης. Καθώς τα προβλήματα συνηθίζουν να επαναλαμβάνονται, τα μέτρα επίλυσής τους είναι επαναλαμβανόμενα. Ένας άνθρωπος μπορεί να κάνει την ίδια ακριβώς δουλειά, όμως η διαφορά είναι ότι δεν μπορεί να προβλέψει το σφάλμα που πρόκειται να συμβεί. Με δύο λόγια, η ανθρώπινη παρέμβαση επέρχεται αφού δημιουργηθεί το πρόβλημα, ενώ για την Τεχνητή Νοημοσύνη αυτό ισχύει πριν καν το πρόβλημα εμφανιστεί.

Η πρόκληση της συγκέντρωσης δεδομένων είναι ένας άλλος τομέας στον οποίο ο άνθρωπος χάνει κατά κράτος. Στη ροή μίας μετάδοσης που στηρίζεται σε μηχανές, με διαφορετικά κέντρα δεδομένων, σε διαφορετικά λειτουργικά συστήματα και διαφορετικά εργαλεία, είναι δύσκολο να βρει κανείς την πηγή του όποιου προβλήματος. Παρότι υπάρχουν συγκεκριμένες προδιαγραφές για μία μετάδοση εικόνας και ήχου, για τον τρόπο με τον οποίο πρέπει να πραγματοποιηθεί και τα συστήματα που θα χρησιμοποιηθούν, ο απρόβλεπτος παράγοντας είναι πάντα ένα πρόβλημα.

Από τη στιγμή που η Μηχανική Εκμάθηση μάθει τη μέθοδο για μετρήσεις σε πραγματικό χρόνο, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αναλάβει με τη σειρά της δράση για να εντοπίσει μοτίβα. Αυτό σημαίνει ότι το σύστημα μπορεί να διδαχθεί αρκετά ώστε το επόμενο λάθος να μην εμφανιστεί ποτέ. Η πρόβλεψη γίνεται ευκολότερη και αυτό μεταφράζεται σε καταστάσεις που δεν φτάνουν ποτέ στον δέκτη του εκάστοτε τηλεθεατή. Παράλληλα, οι προγραμματιστές έχουν την ευκαιρία να παρακολουθήσουν το πρόβλημα και τη λύση του χωρίς την πίεση που προκαλεί μία απρόβλεπτη κατάσταση σε πραγματικό χρόνο και μπορούν έτσι να εξαλείψουν τις αναπάντεχες αλλαγές.