20th Century Fox ใช้ AI ในการวิเคราะห์ตัวอย่างภาพยนตร์และดูว่าผู้ชมภาพยนตร์ต้องการอะไร

รอยสัก

Machine learning เป็นหัวใจของศิลปะในการค้นหารูปแบบข้อมูล นั่นเป็นเหตุผลที่นักธุรกิจชอบมัน รูปแบบช่วยทำนายอนาคตและคาดการณ์อนาคตเป็นวิธีที่ดีในการสร้างรายได้ บางครั้งก็ไม่ชัดเจนว่าสิ่งเหล่านี้พอดีกัน แต่นี่เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบจากสตูดิโอภาพยนตร์ 20th Century Fox ใช้ AI ในการทำนายภาพยนตร์ที่ผู้คนต้องการจะดู

นักวิจัยจาก บริษัท ได้ตีพิมพ์บทความเมื่อเดือนที่แล้วอธิบายว่าพวกเขากำลังวิเคราะห์เนื้อหาของตัวอย่างภาพยนตร์อย่างไรโดยใช้ Machine learning ระบบการมองเห็นเครื่องตรวจสอบเฟรมวิดีโอพ่วงตามกรอบการติดตามวัตถุและเหตุการณ์จากนั้นเปรียบเทียบข้อมูลนี้กับข้อมูลที่สร้างขึ้นสำหรับตัวพ่วงอื่น ๆ แนวคิดก็คือภาพยนตร์ที่มีชุดป้ายกำกับคล้ายกันจะดึงดูดผู้คนกลุ่มเดียวกัน

ตามที่นักวิจัยได้อธิบายไว้ในบทความนี่เป็นข้อมูลที่สตูดิโอภาพยนตร์รัก “พวกเขาเขียนข้อมูลจำนวนมากที่คล้ายคลึงกันโดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิมเช่นการสัมภาษณ์และแบบสอบถาม)” การทำความเข้าใจองค์ประกอบของผู้ชมที่มีรายละเอียดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสตูดิโอภาพยนตร์ที่ลงทุนในเรื่องราวเชิงพาณิชย์ที่ไม่แน่นอน “พวกเขาเขียน กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้าพวกเขารู้ว่าใครกำลังเฝ้าดูสิ่งที่พวกเขาอยากจะรู้ว่าภาพยนตร์เรื่องนี้ทำอะไร

จะดียิ่งขึ้นหากองค์ประกอบผู้ชมนี้สามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ที่มีขนาดเล็กและถูกต้องมากขึ้นตัวอย่างที่ดีของเรื่องนี้คือ Logan ในปี พ.ศ. 2560 เป็นภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่ แต่ก็มีธีมมืดมนและพล็อตเรื่องที่ดึงดูดผู้ชมที่แตกต่างกันเล็กน้อย AI สามารถใช้เพื่อจับภาพความแตกต่างเหล่านี้ได้หรือไม่? คำตอบคือ: เรียงลำดับ

เพื่อสร้าง “ระบบการคาดการณ์และให้คำแนะนำในการแสดงภาพยนตร์ร่วมทดลอง” (ชื่อ Merlin) บริษัท 20th Century Fox ร่วมมือกับ Google เพื่อใช้เซิร์ฟเวอร์ของ บริษัท และ AI TensorFlow ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส ในโพสต์บล็อกที่แนบมาค้นหาอธิบายการวิเคราะห์ของเมอร์ลินใน Logan

ก่อนอื่น Merlin จะสแกนภาพยนตร์และติดตามวัตถุเช่น “ผมใบหน้า” “รถ” และ “ป่า”:

แม้ว่ากราฟนี้จะบันทึกเฉพาะความถี่ของป้ายกำกับเหล่านี้เท่านั้น แต่ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะซับซ้อนมากขึ้นโดยคำนึงถึงระยะเวลาที่วัตถุเหล่านี้ปรากฏบนหน้าจอและเมื่อแสดงตัวอย่าง

เนื่องจากวิศวกรของ 20th Century Fox อธิบายว่าข้อมูลชั่วคราวนี้มีความอุดมสมบูรณ์โดยเฉพาะเนื่องจากมีความสัมพันธ์กับประเภทของภาพยนตร์ ตัวอย่างเช่น “พวกเขาเขียน” ตัวอย่างที่มีภาพระยะใกล้ยาวขึ้นของตัวละครมีแนวโน้มที่จะเป็นภาพยนตร์ดราม่ามากกว่าภาพยนตร์แอ็กชันขณะที่ตัวอย่างที่มีภาพที่รวดเร็ว แต่บ่อยครั้งมีแนวโน้มที่จะเป็นภาพยนตร์แอคชั่นมากขึ้น

20th Century Fox น่าจะรู้ทั้งหมดนี้อยู่แล้ว แต่น่าสนใจที่จะเห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถทำได้และไม่สามารถระบุได้ อุตสาหกรรมภาพยนตร์มีความกระตือรือร้นที่จะใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ประเภทเนื้อหานี้และหลาย บริษัท ได้อ้างสิทธิ์ว่าพวกเขาสามารถทำนายความสำเร็จของภาพยนตร์ได้โดยใช้ Machine learning

You May Also Like

About the Author: sirhardcore

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องที่ต้องการถูกทำเครื่องหมาย *