Бессонные ночи позади, сценарий подающего большие надежды фильма написан — осталось найти продюсера, который разделит воодушевление самого автора текста. Уж кому-то история должна понравиться!.. Но в век современных технологий все стало еще сложнее: серьезные представители киноиндустрии зачастую полагаются на оценку, произведенную не людьми, а специальными алгоритмами, «очаровать» которые не так-то просто.

«Творческие отрасли не защищены от сдвигов и изменений, вызванных цифровым миром…»

Анализ сценариев уже не первый год доверяется искусственному интеллекту — подобные алгоритмы постоянно обучаются и совершенствуются. Используя опыт прошлых лет, они способны удивительно точно прогнозировать успех или провал той или иной истории.

Цитата, использованная в подзаголовке, взята из описания ScriptBook — пожалуй, самого известного алгоритма, изучающего текстовые данные, из которых впоследствии рождается (или так и не рождается) культовый фильм. На примере ScriptBook мы и расскажем о работе искусственного интеллекта с киносценариями.

ScriptBook и его триумф с «Пассажирами»

Компания ScriptBook заявила о себе в 2015 году, проанализировав историю, которая легла в основу научно-фантастической мелодрамы «Пассажиры». Именно с этим фильмом одноименный алгоритм достиг лучших результатов в расчетах прибыльности.

Принцип работы алгоритма заключается в следующем: он изучает текст сценария, загруженного в систему в формате PDF-файла. Искусственный интеллект производит анализ типажей героев: оценивает их эмоциональность, разделяет на протагонистов и антагонистов. В подробном отчете (на создание которого, кстати, уходит всего-то несколько минут) можно найти даже такие данные, как пол и расовая принадлежность аудитории, которой фильм однозначно «зайдет»! И, конечно же, в отчете вас ждет прогноз по кассовым сборам и зеленый или красный свет от системы поддержки принятия решений.

Источник: kinopoisk.ru

«Используя нашу технологию Script2Screen, мы выполнили полный анализ сценария «Пассажиров» в сентябре 2015 года. Обратите внимание, что в то время этот кинопроект находился еще в стадии препродакшна. Используя только сценарий фильма в качестве исходных данных для нашего анализа, мы прогнозировали, что «Пассажиры» заработают 118,1 миллионов долларов в кассах США. Box Office Mojo (веб-сайт, отслеживающий кассовые сборы от кинопроката — прим. автора) сообщил, что «Пассажиры» собрали в общей сложности 100 миллионов долларов в кассах США», — рассказывают создатели технологии.

Кейс с «Пассажирами» по сей день является главным примером успешной обработки данных в портфолио компании ScriptBook.

Источник: ek21.com

О других достижениях этого ИИ

Система ScriptBook основана на машинном обучении, и «натаскивали» ее на огромном количестве уже вышедших фильмов — она знакома более чем с 6000 кинолент.

Детальные исследования работы алгоритма показали, что интеллектуальное решение Script2Screen очень эффективно в вычислении неудачных фильмов: изучая 62 побывавших в прокате ленты, алгоритм сразу же отсеял 22 сценария. В действительности провальных фильмов в подборке было 32, но ведь голливудские студии выпустили их все!

Вывод очевиден: воспользовавшись помощью искусственного интеллекта, киношники могли бы не тратить ресурсы на производство как минимум 2/3 фильмов, обреченных на кассовые неудачи.

ScriptBook — рыцарь без страха и упрека?

Неужели прогнозы алгоритма безошибочны, спросите вы? Вопрос более чем уместный!

Разработчики ScriptBook перестраховываются, отмечая, что работает система не идеально. К подобному признанию их спровоцировал прогноз искусственного интеллекта относительно музыкального фильма «Ла-Ла Ленд»: система обещала доход в размере 59 миллионов долларов, в то время как романтическая история вызвала у зрителей феерический восторг и помогла создателям фильма собрать кассу в 446 миллионов!

Источник: kinopoisk.ru

Насколько прочно алгоритмы обосновались в киноиндустрии?

Несмотря на возможность допущения ошибки, алгоритм активно используется и сегодня. Стоимость анализа одного сценария — 5000 долларов.

Разумеется, ScriptBook — не единственный сервис, предоставляющий подобные услуги. Более того, киностудии уже начали сами разрабатывать различные системы, способные помочь им в кинопроизводстве.

Например, в прошлом году студия 20th Century Fox представила нейросеть Merlin Video, заточенную под анализ трейлеров успешных фильмов — ведь мало снять достойный фильм, нужно еще и как следует стимулировать зрителей его посмотреть.

Merlin Video сортирует видеоролики по жанровой принадлежности и анализирует, какие объекты чаще всего появляются в трейлерах популярных фильмов. Да-да, вот почему трейлеры боевиков так похожи один на другой! Потому что выборка ключевых слов по этому жанру выглядит примерно как «мужчина», «щетина», «взрыв», «спорткар».

Забавно, но ведь эти подсказки от искусственного интеллекта действительно работают! По заверениям 20th Century Fox, работают даже лучше, чем какие-либо другие маркетинговые исследования.

Алгоритмы действительно могут помочь увеличить потенциал прибыли киностудий, поэтому будут продолжать создаваться, обучаться и использоваться. Их оценке будут подвержены и сценарии, и визуальная составляющая, а может, даже и актерская игра — почему нет?

Вот только вопрос оригинальности конечного продукта, вероятнее всего, останется открытым. Анализировать базу из прошлого и строить прогнозы — не совсем то же самое, что оценить по достоинству и грамотно продвинуть уникальную идею. На принятие некоторых решений, которые впоследствии могут оказаться верными, способен лишь человек.