{"id":9130,"title":"\u0417\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443","url":"\/redirect?component=advertising&id=9130&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/305439-reshenie-dlya-biznesa-zashchitit-rabochie-kompyutery-i-tratit-menshe-na-tehpodderzhku&placeBit=1&hash=85c54b2e13f250dedc65edea594d27f2b8d3772b0cf075b87dc84abeac949895","isPaidAndBannersEnabled":false}

Формула идеального кино: ИИ-стартапы подбирают актёров и прогнозируют кассовые сборы для Голливуда Статьи редакции

Пока всё работает не очень гладко, а студии боятся, что на смену художественному вкусу и интуиции придут «бездушные машины». Конспект материала The Verge.

Иногда кастинг напрямую влияет на оценки критиков и кассовые сборы, а в сценарии кроются мелочи, подсказывающие, будет ли проект выгодным.

Если раньше продюсеры принимали решения во многом интуитивно, то сегодня современному кинобизнесу помогают новые технологии и стартапы. Они занимаются анализом данных и прогнозированием успеха фильма с помощью технологий искусственного интеллекта.

Cinelytic: создание «команды мечты» для оценки кассовых сборов

Основатели стартапа Cynelytic из Лос-Анджелеса Cinelytic считают, что из ИИ выйдет умный продюсер. Их алгоритм собирает сведения об успехах фильмов прошлого, сопоставляя данные о жанре и основных актёрах той или иной ленты, чтобы определить, какие черты сделают предстоящую картину популярной и кассовой.

«Допустим, у вас есть летний блокбастер с Эммой Уотсон в главной роли. С Cynelytic вы можете проверить, как изменятся кассовые показатели, если поставить на её место Дженнифер Лоуренс», — рассказал основатель компании Тобиас Квайссер изданию The Verge.

Вы можете сравнить актрис, смоделировав сценарии с Эммой Уотсон и Дженнифер Лоуренс, и посмотреть, сколько денег принесёт каждый вариант в определённой стране.

Cinelytic

По мнению Квайссера, киностудии запоздали с внедрением машинного обучения: «На съёмочной площадке роботы, беспилотники, но сам по себе бизнес уже 20 лет не развивается. Люди используют Excel и Word, тривиальные инструменты, данные разрозненные, и аналитики практически нет».

До прихода в киноиндустрию Квайссер работал в финансовой отрасли, где пользовался машинным обучением везде от высокоскоростной торговли до расчётов кредитного риска. А Дев Сен, второй соучредитель Cynelytic, прежде разрабатывал модели оценки рисков для NASA.

Как спрогнозировать успех фильма

Cinelytic не единственная компания, которая надеется задействовать ИИ в кинобизнесе. В 2015 году запустился бельгийский стартап ScriptBook. Его представители утверждают: алгоритм ScriptBook умеет предсказывать успех фильма по его сценарию. По данным The Verge, из выборки в 50 фильмов 2017–2018 годов он верно определил прибыльность или убыточность картины в 86% случаев.

ScriptBook

В том же 2015 году запустился израильский Vault — стартап, прогнозирующий демографию зрителей по реакции на трейлер. Также издание приводит в пример Pilot, который подсчитывает доходы от кассовых сборов «за полтора года до выхода фильма в прокат» и делает это «с непревзойдённой точностью», заявляют создатели.

Аналитикой данных занимаются и крупные кинокомпании. 20th Century Fox в ноябре 2018 года рассказала об ИИ-системе Merlin, анализирующей трейлеры фильмов и предсказывающей, какие ещё картины могут понравиться зрителю.

Merlin покадрово «изучает» ролики, выделяет ключевые элементы в кадре и сравнивает их с другими трейлерами — похожие по визуальным паттернам фильмы могут понравиться одной и той же аудитории.

Статистика Merlin

По данным Fox, системе удаётся верно указать на предпочтения в половине случаев.

Почему киностудии не доверяют машинному обучению

В 2016 году американские исследователи опубликовали статью, описывающую прогнозирование кассовых сборов на основе базовой информации об актёрах и жанре фильма.

У такого подхода есть свои недостатки. Один из них — прогнозы на основе популярности актёров слишком очевидные. Не нужно пользоваться дорогим и сложным ПО, чтобы понять, что Том Круз и Леонардо Ди Каприо повысят шансы на успех.

Вторая проблема — алгоритмы консервативны. Они учатся на результатах прошлых лет, не учитывают культурные и политические изменения в обществе, в том числе будущие.

ScriptBook

Это проблема всей индустрии ИИ-разработок, иногда она способствует предвзятости алгоритма. Для примера: ИИ, отбиравший кандидатов на работу в Amazon, отказывал женщинам и не учитывал их навыки, потому что в прошлом компания в основном нанимала на эту позицию мужчин.

Другой пример алгоритмической близорукости — фильм Warcraft, экранизация одноименной серии игр. Поскольку подобных адаптаций мало, просчитать успешность картины оказалось очень сложно. Warcraft плохо выступил в США, собрав $24 млн за первые выходные, но в Китае стал самым кассовым фильмом на иностранном языке на тот момент.

У ScriptBook также были ошибки в прогнозах: в 2017 году вышел фильм «Прочь», которому алгоритм предсказал сборы в $56 млн. На деле фильм заработал $176 млн.

Пока алгоритмы оценивают лишь те параметры, по которым можно собрать данные. Но порой потенциальный успех больше зависит от контекста — например, «Горе-творец» стал успешным благодаря первоисточнику — фильму-мему «Комната». Подобные нюансы системы учитывать не умеют.

Фильму «Любовь — болезнь» Scriptbook предсказал сборы $46,3 млн. Фактически — $56,4 млн

Такую точку зрения поддерживает инвестиционная компания Ingenious Media, финансировавшая съёмки «Аватара» и «Жизнь Пи». Ingeniuos Media использует технологии Cinelytic для оценки инвестиций, но, по словам директора Андреа Скарсо, это лишь дополнительный инструмент, который позволяет оценить бюджет фильма, и на него нельзя полностью положиться.

Cinelytic служит подтверждением, что аналитики компании не предлагают безумные идеи, замечает Скарсо.

Также анализ сценариев работает значительно хуже, чем обычные способы увеличить популярность фильма, уточняет генеральный директор Plot Movies Алан Се. По его словам, гораздо надёжнее — поднять шум в соцсетях и увеличить расходы на маркетинг.

Тем не менее и Скарсо, и Се считают: есть один серьёзный фактор, заставляющий Голливуд интересоваться технологиями, — успех стримингового сервиса Netflix.

Влияние успеха Netflix

В 2016 году компания заявила, что её рекомендательная система на машинном обучении учитывает вкусы каждого пользователя сервиса и стоит около $1 млрд.

Обложка «Криминального чтива» подбирается в зависимости от отношения зрителя к актёру

Netflix не просто рекомендует фильм или сериал, но и подбирает для каждого подписчика наиболее подходящую обложку, чтобы убедить его начать просмотр. Любителям романтических фильмов Netflix покажет постер, где изображена пара, а поклонникам определённого актёра подберёт отдельный постер с ним.

Также Netflix использует рекомендации для съёмок собственных шоу, которые привлекают внимание подписчиков и приводят новых зрителей. Действия компании вызывают интерес у голливудских продюсеров.

Обложки сериала «Очень странные дела»

Аналитик данных в ScritpBook Мишель Рюленс рассказал The Verge, что рост интереса к машинному обучению был очень заметным: «Когда мы начинали, четыре года назад, мы встречались с крупными кинокомпаниями в Голливуде. Они были настроены максимально скептически и говорили, что в их распоряжении — десятки лет опыта и машина не имеет права им указывать».

Сегодня отношение изменилось — киностудии начали принимать технологии после того, как увидели результаты прогнозов. Просто на это понадобится время, считает Рюленс.

По его словам, сейчас со ScriptBook сотрудничают некоторые «крупнейшие голливудские студии», но из-за соглашений о неразглашении их называть нельзя. Компании пока не готовы ассоциироваться с ИИ: по-прежнему считается, что ИИ — это плохо.

Возможно, киностудии попросту стыдятся: в индустрии, где так важны харизма, вкус, интуиция, обращение к бездушной машине может расцениваться как признание в собственной беспомощности, отсутствии фантазии и интереса к художественному значению проекта, заключает Рюленс.

0
5 комментариев
Популярные
По порядку

Любое машинное вангование и аналитика разбиваются вдребезги от локальной озвучки.

2

Ну так смотри в оригинале, кто мешает? Большинство крупных фильмов, для которых подобные технологии могут применять, рассчитаны на очень широкие аудитории, как правило, там с озвучкой проблем не бывает.

0

не будет локальной озвучки и сборов не будет

0

"До прихода в киноиндустрию Квайссер работал в финансовой отрасли, где пользовался машинном обучением везде от высокоскоростной торговли до расчётов кредитного риска. А Дев Сен, второй соучредитель Cynelytic, прежде разрабатывал модели оценки рисков для NASA". Два будущих банкрота. Толку от моделей, если при съемках фильм может просто не получиться.

0

Это одно из самых удачных изобретений для онлайн кинотеатров. Ведь сколько можно привлечь юного и неопытного зрителя к просмотру великих киношедевров человечества одной актуальной обложкой в стиле новых ценностей современности.

0
Читать все 5 комментариев
Продавец eBay из Кургана стала победителем в финале Всероссийского конкурса «Молодой предприниматель России 2021»

27 ноября в Москве состоялся финал ежегодного конкурса «Молодой предприниматель России 2021». В нём приняли участие предприниматели и самозанятые в возрасте до 35 лет. Всего было подано более 300 заявок из 43 регионов страны.

Автор огромного дополнения к игре Red Alert 2 завершил работу над проектом
SkillFactory раздает подарки: повышенная ставка и новогодний марафон для вебмастеров

В преддверии Нового года мы решили порадовать своих настоящих и будущих партнеров — участников партнерской программы школ Skillfactory, Contented и Product LIVE. Это возможность получить денежный бонус и заодно увеличить прибыль от продажи наших курсов.

IPO HashiCorp и Nu Holdings

На бирже пролив уже вторую неделю подряд. Обычно компании переносят IPO в такие моменты до начала роста. Но две компании не побоялись выйти на биржу в нисходящем тренде, давайте их разберём.

Мне стало стыдно не знать столицу Сенегала и я создал бота, который помог мне выучить все столицы мира

Теперь я знаю и флаги стран, и их столицы. Хотя с географией всегда было не очень.

И сотрудников тоже касается: кибербуллинг на рабочем месте
Design vector created by pikisuperstar - www.freepik.com
Маленький стартап против гигантов: Kytch может починить ломающиеся машины для мороженого McDonald's — сети это не нужно Статьи редакции

Джереми О’Салливан и Мелисса Нельсон придумали устройство, которое предотвращает поломку автоматов для мороженого — проблемы с ними есть в 10% ресторанов McDonald’s. Несмотря на убытки франчайзи, сеть его запретила и почти уничтожила Kytch.

Wired
«Вещи должны быть не только функциональными, но и красивыми»: как устроена ландшафтная архитектура Карла Сёренсена

Он дал детям площадку, которую они могли оборудовать так, как хотели, и создал овальные и геометрические сады.

Овальные садовые участки в Неруме Metropolis
Лучшие стартапы «Трибуны» – Ноябрь 2021 года

Подборка пяти лучших проектов от канала @vchunt.

Дайджест новостей Сбера: сайт Digital Пётр, сценарии для умного дома и платина от Forbes

Прошлый дайджест мы целиком посвятили 180-летию Сбера, поэтому новостей накопилось много. Среди них — запуск сайта по распознаванию рукописей Петра I, большое обновление на платформе умного дома Sber и другие. Рассказываем всё самое интересное.

Картинка, сгенерированная ruDALL-E по запросу «рыжий котик»
Откуда берут взрослые деревья для парков и улиц

А также сколько они стоят и почему выращивать их — неплохой бизнес.

null