Креатив или примитив: ИИ проникает в киноиндустрию

Креатив или примитив: ИИ проникает в киноиндустрию

Искусственный интеллект нацелился на киноиндустрию. Есть ли место для бездушной машины среди богемы?

В 2016 г. рекламное агентство McCann ошарашило весь мир новостью: искусственный интеллект (ИИ) стал креативным директором их офиса в Японии. Робот, созданный одним из сотрудников, выиграл конкурс у живого человека. Он написал бриф рекламной кампании, где определил цель, аудиторию, главный месседж, а также очертил основные элементы видеоролика. Рекламный ролик, созданный по этому брифу, выставили на обозрение гостей конференции ISBA в Лондоне. И он понравился зрителям больше, чем ролик, который сделали люди.

Реклама, которую сделал робот:

Реклама, которую сделали люди:

Неужели ИИ научился креативу? На самом деле, нет. И он не справился бы с творческой задачей без помощи человека. Чтобы научить робота генерировать идеи, сотрудники агентства McCann загрузили в него данные о рекламных роликах – победителях всевозможных конкурсов в Японии за последние десять лет. Кроме того, люди занимались и производством самого ролика.

Креатив или примитив: ИИ проникает в киноиндустрию Креатив чи примітив: ШІ проникає до кіноіндустрії Creative or primitive: AI breakes into movie industry

Робот-креативщик из агентства McCann Erickson

Хотя искусственный интеллект не способен креативитькое-что он все-таки умеет.

Первые шаги

Исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ, США) выработали у ИИ некое подобие образного мышления. Когда человек смотрит на фото движущегося поезда, он может предположить, в какую сторону этот поезд едет и что будет «в следующем кадре». Для искусственного интеллекта это сложная задача, но исследователи приблизились к ее решению. Они научили ИИ прогнозировать, что произойдет в момент, следующий за моментом на фото, и таким образом превращать фотографии в видео.

В том же МТИ придумали еще один алгоритм, который позволяет конвертировать текст в видео. Для этого используют две нейронные сети. Первая создает изображение, а вторая его совершенствует. Результаты исследования опубликованы в издании Science.

Создание трейлеров к кинофильмам – еще одна работа, которую может выполнять искусственный интеллект. Например, ИИ Watson компании IBM создал трейлер к фильму Morgan. Чтобы добиться такого результата, нейронную сеть обучили на сотне трейлеров к разным фильмам ужасов. Весь процесс занял 24 часа. Подготовка трейлера с использованием человеческого ресурса может занять месяцы, а в процессе участвует целая группа людей. Иными словами, ИИ может сэкономить производителям контента уйму времени и существенно упростит процесс производства. Подбор, анализ и адаптация материалов, с которыми работает киноиндустрия, – все относительно простые задачи тоже можно отдать машине.

Но это в будущем. Пока что «творчество» ИИ выглядит примитивно. «Это все только большое начало, – считает основательница венчурного фонда TA Ventures и президент Одесского международного кинофестиваля Виктория Тигипко. – Из позитивного: для людей, которые мыслят нестандартно, в любом случае останется работа».

ИИ «видит» будущее фильма

Сейчас медиакомпании и продакшены используют ИИ для задач, сопутствующих производству, – например, поиска материалов или оптимизации рекламы.

Так, онлайн-кинотеатр Megogo в июне 2016 г. начал тестировать нейронную сеть, которая анализирует контент и в нужный момент показывает зрителю соответствующую рекламу. Например, если на пятнадцатой минуте фильма в кадре появляется определенный напиток, нейронная сеть тут же показывает рекламу этого напитка. Как утверждает маркетинг-директор Megogo Иван Шестаков, нейросеть находит любой образ, если ее обучать. Обучением может заниматься кто угодно – нужно только «скормить» программе 500 изображений предмета и потом она сама выберет образы. Оператору остается подтвердить правильность этого выбора. «Чем дольше процесс обучения, тем точнее результат», – рассказал Иван Шестаков «Дому инноваций».

Но дальше тестирования эта технология не зашла. По словам собеседника, рекламодателей в Украине пока что больше интересуют охваты, а не попадание в цель. Поэтому инновация от Megogo пока не востребована. «Было несколько коммерческих проектов, но рассчитывать на то, чтобы такие проекты стали на поток, преждевременно», – объясняет Иван Шестаков.

Медиагруппа «1+1 медиа» также готовит почву для применения искусственного интеллекта. Сейчас диджитал-департамент осваивает работу с большими данными, поскольку они служат первоисточником решений ИИ. Требуется задать, описать модель данных и соотнести с различными процессами. После этого можно будет говорить, например, о разработке нужной генеративной модели.

«Внедрение ИИ – это довольно-таки затратный ресурсоемкий процесс. Несмотря на это, мы последовательно к нему идем», – рассказывает директор диджитал-направления «1+1 медиа» Анна Ткаченко.

Основные задачи, которые «1+1 медиа» надеется решить с помощью ИИ, – это улучшить систему рекомендаций контента на всех информационных и развлекательных площадкам группы, сделать «живыми» существующие чат-боты, развить систему по защите авторских прав SUDUM, а также генерировать аналитические статьи.

Любая из этих задач требует лучшего и более глубокого понимания, чего хотят зрители. Это невероятно большой массив данных, который нужно хранить, описывать, обрабатывать – и только потом выстраивается предиктивный анализ потребления.

В мире есть стартапы, которые уже создают предиктивную аналитику для кино и медиаиндустрии. Например, Scriptbook из Бельгии. Он прогнозирует кассовые сборы фильмов и оценки зрителей на основании одного только сценария. Искусственный интеллект анализирует базу данных фильмов с 1970 г. и оценки зрителей на сайте IMDB и на основании этого строит прогноз. Scriptbook спрогнозировал, что снятый в 2016 г. фильм «Пассажиры» соберет кассу в $118 млн, а пользователи IMDB оценят его в 7,3 балла. По факту фильм собрал $100 млн, а зрители поставили ему 7,1 балла.

Алгоритмы искусственного интеллекта использует также израильский стартап VaultML. Он анализирует зрительскую базу и конкурентную среду, дает рекомендации, когда лучше сделать премьеру. VaultML уже привлек $1,4 млн инвестиций, а в Scriptbook инвесторы вложили $1,2 млн.