Штучний інтелект націлився на кіноіндустрію. Чи є місце для бездушної машини серед богеми?
У 2016 р. рекламне агентство McCann приголомшило весь світ новиною: штучний інтелект (ШІ) став креативним директором їхнього офісу в Японії. Робот, створений одним зі співробітників, виграв конкурс у живої людини. Він написав бриф рекламної кампанії, де визначив мету, аудиторію, головний меседж, а також окреслив основні елементи відеоролика. Рекламний ролик, створений за цим брифом, виставили на огляд гостей конференції ISBA в Лондоні. І він сподобався глядачам більше, ніж ролик, який зробили люди.
Невже ШІ навчився креативу? Насправді ні. І він не впорався б із творчим завданням без допомоги людини. Щоб навчити робота генерувати ідеї, співробітники агентства McCann завантажили в нього дані про рекламні ролики – переможці різноманітних конкурсів у Японії за останні десять років. Крім того, люди займалися і виробництвом самого ролика.
Креативний робот із агентства McCann Erickson
Хоча штучний інтелект не здатний креативити, дещо він усе-таки вміє.
Перші кроки
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (МТІ, США) розвинули у ШІ дещо на кшталт образного мислення. Коли людина дивиться на фото потяга, вона може припустити, в який бік цей потяг їде і що буде «в наступному кадрі». Для штучного інтелекту це складне завдання, але дослідники наблизилися до його розв’язання. Вони навчили ШІ прогнозувати, що відбудеться в момент, наступний за моментом на фото, і таким чином перетворювати фотографії на відео.
У тому ж МТІ придумали ще один алгоритм, який дає змогу конвертувати текст у відео. Для цього використовують дві нейронні мережі. Перша створює зображення, а друга його вдосконалює. Результати дослідження опубліковано у виданні Science.
Створення трейлерів до кінофільмів – ще одна робота, яку може виконувати штучний інтелект. Наприклад, ШІ Watson компанії IBM створивтрейлер до фільму Morgan. Щоб домогтися такого результату, нейронну мережу навчили на сотні трейлерів до різних фільмів жахів. Весь процес тривав 24 години. Підготовка трейлера з використанням людського ресурсу може тривати місяці, а в процесі бере участь ціла група людей. Іншими словами, ШІ може заощадити виробникам контенту багато часу і суттєво спростить процес виробництва. Добір, аналіз і адаптація матеріалів, з якими працює кіноіндустрія, – всі відносно прості завдання теж можна віддати машині.
Але це в майбутньому. Поки що «творчість» ШІ виглядає примітивно. «Це все тільки великий початок, – вважає засновниця венчурного фонду TA Ventures і президентка Одеського міжнародного кінофестивалю Вікторія Тігіпко. – З позитивного: для людей, які мислять нестандартно, в будь-якому випадку залишиться робота».
ШІ «бачить» майбутнє фільму
Зараз медіакомпанії та продакшени використовують ШІ для завдань, що супроводжують виробництво, – наприклад, пошуку матеріалів чи оптимізації реклами.
Так, онлайн-кінотеатр Megogo у червні 2016 р. почав тестувати нейронну мережу, яка аналізує контент і в потрібний момент показує глядачеві відповідну рекламу. Наприклад, якщо на п’ятнадцятій хвилині фільму в кадрі з’являється певний напій, нейронна мережа відразу показує рекламу цього напою. Як стверджує маркетинг-директор Megogo Іван Шестаков, нейромережа знаходить будь-який образ, якщо її навчати. Навчанням може займатися хто завгодно – потрібно тільки «згодувати» програмі 500 зображень предмета і потім вона сама добере образи. Оператору залишається підтвердити правильність цього вибору. «Чим триваліший процес навчання, тим точніший результат», – розповів Іван Шестаков «Дому інновацій».
Але далі тестування ця технологія не зайшла. За словами співрозмовника, рекламодавців в Україні поки що більше цікавлять охоплення, а не влучання в ціль. Тому інновація від Megogo поки не затребувана. «Було кілька комерційних проектів, але розраховувати на те, щоб такі проекти стали на потік, передчасно», – пояснює Іван Шестаков.
Медіагрупа «1+1 медіа» також готує ґрунт для застосування штучного інтелекту. Зараз діджитал-департамент освоює роботу з великими даними, оскільки вони служать першоджерелом рішень ШІ. Треба визначити, описати модель даних і співвіднести з різними процесами. Після цього можна буде говорити, наприклад, про розробку потрібної генеративної моделі.
«Впровадження ШІ – це досить-таки витратний ресурсомісткий процес. Незважаючи на це, ми послідовно до нього йдемо», – розповідає директор діджитал-напряму «1+1 медіа» Анна Ткаченко.
Основні завдання, які «1+1 медіа» сподівається розв’язати за допомогою ШІ, – це поліпшити систему рекомендацій контенту на всіх інформаційних і розважальних майданчиках групи, зробити «живими» наявні чат-боти, розвинути систему із захисту авторських прав SUDUM, а також генерувати аналітичні статті.
Будь-яке із цих завдань вимагає кращого і глибшого розуміння, чого хочуть глядачі. Це неймовірно великий масив даних, який потрібно зберігати, описувати, обробляти – й лише потім вибудовується предиктивний аналіз споживання.
У світі є стартапи, які вже створюють інтелектуальну аналітику для кіно і медіаіндустрії. Наприклад, Scriptbook із Бельгії. Він прогнозує касові надходження від фільмів і оцінки глядачів на підставі одного лише сценарію. Штучний інтелект аналізує базу даних фільмів з 1970 р. і оцінки глядачів на сайті IMDB і на підставі цього вибудовує прогноз. Scriptbook спрогнозував, що створений 2016 р. фільм «Пасажири» збере касу в $118 млн, а користувачі IMDB оцінять його в 7,3 бала. Фактично ж фільм зібрав $100 млн, а глядачі поставили йому 7,1 бала.
Алгоритми штучного інтелекту використовує також ізраїльський стартап VaultML. Він аналізує глядацьку базу і конкурентне середовище, надає рекомендації, коли краще зробити прем’єру. VaultML уже залучив $1,4 млн інвестицій, а в Scriptbook інвестори вклали $1,2 млн.
