6月14日，第23届上海电视节2017白玉兰国际广播影视技术论坛（IBTC2017）在上海卓美亚喜玛拉雅酒店盛大开幕，会上，IBM全球大数据分析总监王晓梅发表了题为《通过机器学习与认知分析提高个性化内容的消费体验与内容的自动生成》的主题演讲。
一．人工智能的认识
王晓梅表示，2014年的3月，人工和认知科技进入中国市场。
王晓梅首先介绍了第一个领先的认知媒体平台。目前，用户对于社交技术与工具体验的期待越来越高了，用户们正在寻找高度接触性的用户体验。全球大数据研究的6%的大数据项目分析是关于用户体验的。在媒体和娱乐行业，人类拥有所有的技术。已经投入使用的有云计算大数据的分析，所有的技术都可以使用。
根据媒体目前的状况，谈到用户体验，效果则比较尴尬。关于用户体验，IBM进行了相应的研究，欧洲电视台有远程的声音控制，可以跟摇控器说话，但并不是文本的说话，文本到语音的转换是AI最初级的方式。在整个文本类型当中提供价值类型，这是影视行业电影需要的分析过程。王晓梅认为，目前在整个全球范围内，不少人提出做人工智能，但实际上并不是真正的做AI。
她认为有三个关键词可以进行解释。
一是UIL,U就是你的，I就是机器，下一个就是确实能够理解你的系统。现在的系统是否有这样的算法去理解人的语言和知识尚不可知。
二是R，R就是推理，机器是否能够推理。
三是是学习，所谓的人工系统能否学习，要不断的学习才会聪明。
二．认知媒体平台
1.提高交互程度，实现个性化需求
王晓梅提出，在整个媒体娱乐方面，越来越多的客户关注可以预测加入的系统。目前，80%的娱乐、数据行业已经从大城市退出，所有的节目能否提供简单的个人交互式的媒体尚无定论。王晓梅基于三个属性要求研发团队去开发新一代的认知体系，一是要有深入的理解，二是要有丰富的内容，三是基于整个观众和体系的深入理解，提供高倍的加入式交互。很多的客户与娱乐媒体确实需要种认知性的媒体平台，
对于娱乐公司来说，不论用宽带还是网络服务提供方，必须关注什么是客户人群，采用什么方式进行交互，同时企业提供不同的解决方案，由此，企业才能生存下去。在整个娱乐行业内容的制作，对于大部分的媒体和制作来说非常重要。对于资源来源、内容的货币化来说，分析能力是关键点，企业通过资源帮助其他公司去达到想要的目标。
媒体的认知平台就是帮助用户提高加入度，实现个性化的娱乐需求。王晓梅介绍了IBM的云平台，可以通过深入学习的机器算法计算，也可以捕捉分析其他的持续的数据，通过数学方面以及学习分析实现这个功能。
王晓梅介绍，这个体系的构成有四个关键的实体且必须是认知平台的一部分。第一，必须要有客户内容的数据。此外，视频传输平台同样重要，很多客户由于缺乏内容无法购买数据，这种交互只是单向的。第二，必须有视频交付平台。第三，必须有认知媒体平台。第四，有了体系之后，还要进行不断的优化。
每个用户有独立的使用方案和偏好，要瞄准不同的客户人群。在整个平台方面，众多用户在媒体的平台上，通过手机去看，可是实现视频交互。简单的交互是单向的，双向的每一个行为可以捕捉到，数据的内容是基于用户的选择。通过认知的平台识别之后，通过不同的算法能够识别客户和内容。另外，可以通过IBM的执行团队进一步优化隐形。因此能够创造价值，让客户更有效的接收到相应的广告。
2.认知媒体平台的构建
王晓梅接着介绍了认知媒体平台的二个构建。
一是进行内容的标记。通过不同层面上的数据标记，从文本、视频、声音、图片上进行控制。这种丰富全面的内容制作体系尤为关键，只有丰富的内容才能让客户有更好的体验。
二是客户签名。通过这个数据，可以将电视盒交付给客户，但是开发的数据是二进制数据，没有任何的交互细节。主要是基于客户的感知，通过阐述这些方式，通过对于客户的情感分析，将它交付给需要的人群，同时可以更好的理解激发的层面。在行为上也有用户的理解和分析，真正理解客户具体的信息，通过这样的数据分析交互不同的内容。
现场，王晓梅使用短片介绍了认知媒体平台的使用情况。实时捕捉到客户认知，通过持续的机器学习发现客户的交互，能够反应、推动客户的需求。
会后王晓梅简单总结了她的观点。一是在认知媒体方面，通过观众的文件和档案和分析，需要理解观众的视角和偏好。二是拥有丰富的内容。三是拥有引擎推荐，能够通过个性化学习提供相应的内容。
