美国麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一支研究团队，在教授穆罕默德·阿里扎德（Mohammad Alizadeh）的领导下，他们开发出一个名叫“Pensieve”的AI，它可以挑选最佳算法，确保流媒体视频播放时顺畅无阻不中断，回放时让质量达到最佳。

Pensieve以现有技术作为基础进行改进，比如ABR技术，YouTube使用了该技术，简单来讲就是降低视频质量，确保视频流畅播放。AI可以根据设备的网络条件选择选择不同的算法，尽可能弥补某一种方法的缺陷。在实验过程中，CSAIL研究团队发现视频以流形式播放时再缓冲减少10-30%，也就是播放时速度比传统算法快10-30%，画质提高10-25%。对于大多视频观者来说体验会有明显的改善。

与传统方法相比，CSAIL的方法有一个明显的不同点：它使用神经网络而不是严格的算法式技术。通过反馈系统神经网络可以持续学习，寻找优化方法，反馈系统的目标是让视频回放变得更流畅，如果是传统方法，就会设定一套明确规则，缓冲视频时算法技术会按规则行事。

研究人员还说，在用户端也许可以对系统进行微调，根据用户回放时优先看重的要素进行调整。例如，你可以设定Pensieve，让它优先考虑回放质量、回放速度、或者是数据保存。

下周SIGCOMM将会在洛杉矶开幕，到时团队将会开放Pensieve源代码，如果用更多的数据集训练，在性能、质量方面系统会有更大进步。团队正在测试，看看如何将系统应用于VR视频，如果想获得高质量VR体验需要很高的比特率，Pesieve刚好可以派上用场，改进体验。