人工智能能否结束电影制作
时间:2020-02-24 16:17

  面的文章制作为的一部分20个19洛迦诺学院,为有抱负的洛迦诺电影节的第72版的过程中发生了影评人车间。

  人工智能无处不在:它可以驾驶汽车,与客户聊天,或帮助神经元损伤的患者恢复他们的潜力。但是,如果数据辅助电影制作可以帮助预测电影的结果,那么艺术还有哪些空间呢?在今年的洛迦诺电影节上,洛桑创业公司Largo Films的首席执行官兼联合创始人Sami Arpa以及LargoAI技术的创始人分享了他对这个可能不那么不自然的联盟的演变的见解。 。

  去年在洛迦诺举办的一场短片VOD服务,Arpa回忆说:“我接触过行业专业人士,主要是制片人和经销商,他们问我为软化开发的人工智能是否可以用于他们自己的目的,帮助他们预测电影的结果。一些导演也向我求助,虽然他们最初对此持怀疑态度。“最初设计为预测分析工具,帮助用户选择最适合自己口味的电影,Arpa开始研发可以扩展到人工智能的人工智能支持电影业的其他需求。

  LargoAI依赖于大约30,000部电影的数据库。在自上而下的学习过程之后,软件开始识别并理解在较小和较高级别上的重复模式。这意味着不仅要审查编辑,动作和音乐等较大的元素,还要考虑大量较小的细节,例如角色的移动方式,头发颜色,甚至是他们使用的对象。该程序在深入研究更小的细节之前首先理解一般概念,此时它能够自学。“但人工智能不能做的一件事,”阿尔帕指出,“是解释结果背后的原因。定义为什么是我们的下一个挑战。“

  作为一个特定国家的工具,人工智能系统会根据电影将要发布的世界部分进行系统调整。正如Arpa所解释的那样,“如果要在20到30个国家发行电影,AI可以帮助定义需要付诸努力。“地方文化特征差别很大,这就是为什么首先要确定客户目标至关重要的原因。例如,在美国,如果电影中的“惊悚片”内容提高了10%,它将在统计上增加其票房的机会。在意大利,喜剧似乎在下降,在统计数据的支持下,增加一些戏剧将有助于电影做得更好。

  电影发行的背景同样重要:它是否适用于电视观看,多元化或节日?无论电影是想要成为一件前卫的艺术作品还是吸引大众,AI都可以提供帮助。

  一种新的人工智能技术可以识别可能使电影在票房上表现更好的元素。但正如创作者Sami Arpa所解释的那样,创作过程仍然是好电影的关键。

  下面的文章制作为的一部分20个19洛迦诺学院,为有抱负的洛迦诺电影节的第72版的过程中发生了影评人车间。

  人工智能无处不在:它可以驾驶汽车,与客户聊天,或帮助神经元损伤的患者恢复他们的潜力。但是,如果数据辅助电影制作可以帮助预测电影的结果,那么艺术还有哪些空间呢?在今年的洛迦诺电影节上,洛桑创业公司Largo Films的首席执行官兼联合创始人Sami Arpa以及LargoAI技术的创始人分享了他对这个可能不那么不自然的联盟的演变的见解。 。

  去年在洛迦诺举办的一场短片VOD服务sofy.tv上,Arpa回忆说:“我接触过行业专业人士,主要是制片人和经销商,他们问我为软化开发的人工智能是否可以用于他们自己的目的,帮助他们预测电影的结果。一些导演也向我求助,虽然他们最初对此持怀疑态度。“最初设计为预测分析工具,帮助用户选择最适合自己口味的电影,Arpa开始研发可以扩展到人工智能的人工智能支持电影业的其他需求。

  LargoAI依赖于大约30,000部电影的数据库。在自上而下的学习过程之后,软件开始识别并理解在较小和较高级别上的重复模式。这意味着不仅要审查编辑,动作和音乐等较大的元素,还要考虑大量较小的细节,例如角色的移动方式,头发颜色,甚至是他们使用的对象。该程序在深入研究更小的细节之前首先理解一般概念,此时它能够自学。“但人工智能不能做的一件事,”阿尔帕指出,“是解释结果背后的原因。定义为什么是我们的下一个挑战。“

  作为一个特定国家的工具,人工智能系统会根据电影将要发布的世界部分进行系统调整。正如Arpa所解释的那样,“如果要在20到30个国家发行电影,AI可以帮助定义需要付诸努力。“地方文化特征差别很大,这就是为什么首先要确定客户目标至关重要的原因。例如,在美国,如果电影中的“惊悚片”内容提高了10%,它将在统计上增加其票房的机会。在意大利,喜剧似乎在下降,在统计数据的支持下,增加一些戏剧将有助于电影做得更好。

  电影发行的背景同样重要:它是否适用于电视观看,多元化或节日?无论电影是想要成为一件前卫的艺术作品还是吸引大众,AI都可以提供帮助。

  然而,数据驱动的电影制作有其局限性,无论技术如何先进,人工智能都不会100%准确。与能够识别其他汽车,人类或物体的自驾车相比,“电影的问题在于人们对什么类型或质量有不同的定义,”Arpa说。总之,主观性使得“好电影”的概念更具抽象性。尽管可以在电影成功的定义中定义一个共同的理解,但盲目地不能信任预测。虽然AI是数据驱动的,但电影更依赖于人类的创造力,而Arpa怀疑该行业已经准备好很快接受所有AI导演的电影:目前,输入是有限的,以导演的创造力。

  如果人工智能可以被视为对电影业多样性的,那么它可以自相矛盾地帮助引起人们对该主题的关注。在审查了2017-2018赛季所有获得奥斯卡的功能之后,该工具于2019年2月被提交给电影艺术与科学学院,据透露,大多数电影,所有类别的组合都有惊人的效果。相似重复模式的数量。

  例如,好莱坞对“英雄之旅”电影非常不满。然而,在欧洲,事情并不那么明确,因为多样性更重要,数据更少。新演员也会遇到同样的问题:虽然LargoAI数据库包含超过200,000个名字,但只有当该人拥有足够长的电影记录才能进行预测时,才能进行预测。高度实验性的电影也是如此,不仅工作主体不足以进行分析,而且评论家的观点可能过于迥异,不能被用作一个大而连贯的整体。

  在一个以利润为主导的行业中,电影注定要消失吗?Arpa还指导了他自己的一些短片,他有一个清晰的愿景:对他来说,AI最好是作为一种辅助工具。“我真的很喜欢电影,”他说。“对我而言,不在于人工智能的使用,而在于电影越来越不,最大的决定权留给少数强大的人。”人工智能可以通过提供帮助来平衡这种情况。显示电影的预测,即使是一个小型电影,也可能会找到它的观众。至少现在看来技术似乎没有艺术品。然而。