Miroslav Kungurov 02 ноября 2020

🎥 Как искусственный интеллект меняет киноиндустрию

Производство современных блокбастеров обходится недешево, а соберет фильм кассу или нет – еще вопрос. Технологии искусственного интеллекта помогают снижать риски и принимать решения о финансировании проектов в киноиндустрии.

В торговле, логистике, медицине и системах распознавания лиц искусственный интеллект (ИИ) уже продемонстрировал потенциал, изменив социальную и экономическую жизнь. В творческих отраслях роль ИИ менее заметна. Создание фильма – сложный многоступенчатый процесс, поэтому киноиндустрия оставалась устойчивой к машинному вмешательству на некоторых этапах препродакшена: выборе сценария, расчете сметы, кастингах. Попытки внедрения ИИ встречаются в постпродакшене: при создании графики, анимации, спецэффектов и цветокоррекции. Фильм «A Trip down Market Street», снятый в 1906 г. в Сан-Франциско, был улучшен нейронными сетями: FPS увеличен до 60 кадров в секунду (DAIN); разрешение изображения увеличено до 4k (ESRGAN); улучшена четкость видео, удален шум и произведена покраска фильма.

Отреставрированный фильм «A Trip down Market Street»

В этой статье рассмотрим применение ИИ на стадии принятия решения, какой фильм получит финансирование.

1. Участие ИИ в начальной стадии кинопроизводства

Стартапы, которые предоставляют решения на базе ИИ, решают следующие задачи:

  • анализируют сценарии;
  • участвуют в кастингах;
  • выявляют национальные и глобальные тренды.

Такие продукты освобождают руководителей студий от рутинных задач (исследование, сбор данных), снижают уровень субъективности при принятии решений и помогают ответить на вопрос, какой фильм станет хитом.

1.1. ScriptBook

ScriptBook был создан в 2015 году в Антверпене (Бельгия) и состоит из шести сотрудников. Компания использует методы машинного обучения, обработку естественного языка для анализа сценария, его коммерческой жизнеспособности и выдает рекомендацию, продвигать сценарий или нет.

Накопленный продюсерами за годы чтения и вынесения субъективных суждений о сценариях опыт теперь стандартизирован и автоматизирован алгоритмами ScriptBook, основанными на анализе более 6500 сценариев с различными кассовыми сборами. Компания подчеркивает, что их алгоритм не является заменой человека, принимающего решения.

После анализа ScriptBook отображает «ДНК сценария»: к какому жанру тот относится, возрастные ограничения, рейтинг MPAA (Американская ассоциация кинокомпаний), список похожих фильмов.

Рис. 1. Профиль фильма «Малыш на драйве» на сайте ScriptBook
Рис. 1. Профиль фильма «Малыш на драйве» на сайте ScriptBook

Дальнейшая аналитика показывает в графическом виде анализ сцен, расчет привлекательности персонажа, эмоции, которые вызывают сцены, результаты измерения гендерного равенства на основе теста Бехделя и статистику по процентному соотношению персонажей.

Рис. 2. Результаты анализа гендерного неравенства в фильмe «Малыш на драйве» с помощью ScriptBook
Рис. 2. Результаты анализа гендерного неравенства в фильмe «Малыш на драйве» с помощью ScriptBook

Во втором разделе приводятся аналитические данные о потенциальной аудитории, предсказывается гендерная и возрастная разбивка аудитории, а также делаются прогнозы рейтингов на IMDb и Rotten Tomatoes.

Рис. 3. Предсказание оценок фильма «Малыш на драйве» с помощью ScriptBook на сайтах IMDb и Rotten Tomatoes
Рис. 3. Предсказание оценок фильма «Малыш на драйве» с помощью ScriptBook на сайтах IMDb и Rotten Tomatoes

Также компания развивает продукт DeepStory, который генерирует сценарии со связным повествованием.

Рис. 4. Генерирование сценария с помощью DeepStory
Рис. 4. Генерирование сценария с помощью DeepStory

ScriptBook правильно прогнозирует кассовый сбор в 86% случаев. «Так что это в два раза превышает точность, достигнутую в отрасли при классическом подходе», – говорит специалист по данным ScriptBook Мишель Рюленс (Michiel Ruelens).

Увы, алгоритмы тоже ошибаются. Фильму «Прочь» ИИ прогнозировал сбор в 56 млн вместо 176 млн долларов, которые он собрал на самом деле. Алгоритмы ScripBook также отвергли картину «Горе-творец», спрогнозировав прибыль в 10 млн долларов (при таком же бюджете). После выхода она заработала в два раза больше.

1.2. Cinelytic

8 января 2020 года студия Warner Bros. подписала договор с компанией Cinelytic о внедрении системы управления проектами на основе ИИ.

Ее функции включают:

  • аналитику фильмов;
  • переключение между вариантами состава: режиссерами, актерами, сценаристами;
  • аналитику дистрибуции;
  • финансовое моделирование для помощи в составлении бюджета;
  • прогнозирование доходов в разных странах.
Рис. 5. Дашборд Cinelytic
Рис. 5. Дашборд Cinelytic

Cinelytic предназначена для использования на этапе, когда у продюсеров уже есть более четкое представление о том, какие проекты они рассматривают на предмет финансирования.

1.3. Vault

Платформа искусственного интеллекта RealDemand от Vault анализирует тысячи ключевых элементов сюжета, аутлайна, сценария, кастингов и трейлера, чтобы определить аудиторию продукта. Отчет дает представление о способах достижения максимальной выгоды за 18 месяцев до выхода фильма, рассчитывая дату релиза, страну, возраст аудитории и многое другое.

Рис. 6. Иллюстрация сравнения скорости работы Vault и классического подхода на этапе препродакшена
Рис. 6. Иллюстрация сравнения скорости работы Vault и классического подхода на этапе препродакшена
Компания Как используется ИИ Дата и место создания
Legendary Entertainment создание трейлеров и анализ аудитории 2000, Берьбанк, Калифорния, США
Vault ML предсказание кассовых сборов 2015, Израиль
ScriptBook анализ сценариев 2015, Бельгия
Pilot Movies прогнозирование дохода 2016, Бостон, США
Qloo анализ профилей зрителей фильмов для маркетинга 2011, Нью-Йорк, США

Таблица 1. Компании, которые продвигают ИИ на рынке кинопроизводства

2. Критика

Если эти инструменты так полезны, почему они не используются более широко? В отрасли, где харизма, эстетический вкус и интуиция так много значат, обращение к машинному расчету выглядит, как крик о помощи или признание того, что руководству не хватает креативности и его не волнует художественная ценность проекта.

Алгоритмы не учитывают культурные сдвиги и изменение трендов, которые произойдут в будущем. Также масштабное внедрение ИИ в процесс принятия решений может означать конец для андеграундных и рискованных проектов, вносящих разнообразие в экосистему киноиндустрии. Неудачные с точки зрения ИИ сценарии будут отклонены в пользу безопасных и прибыльных. Следуя этой логике, достигшие успеха в прошлом актеры, режиссеры и сценаристы, будут получать работу снова и снова, вытесняя новичков. То есть, если набор используемых алгоритмами для обучения данных уже имеет определенную предвзятость, их использование эту предвзятость только упрочит, откладывая прогресс, который достигается в борьбе за большее разнообразие, равенство и справедливое распределение работы в отрасли.

***

Заключение

Надо понимать разницу между креативностью и творчеством. Креативность ближе к комбинаторике, когда из готовых и проверенных элементов создается массовый продукт, который отвечает потребностям зрителя в зависимости от множества параметров: религии, гендера, возраста, географии, культурных особенностей и т. д. Жизнь такого зрителя в целом алгоритмизированна, предсказуема, поэтому ИИ с высокой точностью предсказывает успех фильма. Творчество – непонятно «как». Возможно, ситуация изменится, когда доведут до ума квантовые компьютеры, запустят на них искусственный интеллект и количество перейдет в качество. Тогда мы получим что-то, напоминающее человеческий интеллект. До тех пор в творческих профессиях мало что поменяется.

Источники

МЕРОПРИЯТИЯ

Комментарии 0

ВАКАНСИИ

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

BUG