人工智慧和電影產業要一起同心協力了?快來看他們合作的成果!

人工智慧的時代真的來臨啦!如今它的觸角也延伸到電影產業,看來人工智慧的潛力挖不完呀!

而今天的Python課程,久違地又介紹了人工智慧與電影之間的強大關聯性!

隨著影視特效、技術的進步,拍片的門檻降低,也大幅增加了影片的產量。在此同時,雷片的數量也隨之增加。同一系列的電影、劇本,會因為導演、選角、取景的差異而有著截然不同的結果。

例如蝙蝠俠系列電影:2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 ,磅礡的氣勢和高端的質感,與 1994 年搭配大卡司卻粗製濫造的 《蝙蝠俠4:極凍人》 ,兩者形成極端對比;而票房與風評俱佳的 1984 年經典科幻片 《銀翼殺手》 獲獎連連,但在2017 年重拍的續集卻票房失利,並沒有因更高成本、名導與高科技的加持而成為後起之秀。

但說到底,在影片開拍前,又有誰能準確預測如何選角才能拍出最好的效果呢?因此,有一些新創公司,如洛杉磯的 Cinelytic,就研發為電影片商提供分析服務的 人工智慧系統。

 


同樣是蝙蝠俠的主題,2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 的質感、票房、影評成績遠遠高於 1997 年充斥著大卡司的 《蝙蝠俠4:極凍人》

 

同部電影,換角結果如何?AI幫你預測!

 

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票房分析AI人工智慧系統 Cinelytic (圖片出處:翻攝自 Cinelytic 官網畫面)

 

洛杉磯的新創公司 Cinelytic 研發的AI人工智慧,會藉由機器學習來研究往年的電影歷史數據庫,再根據這些電影的主題、特色等資訊,交叉分析出這些數據背後隱藏的模式(Pattern)。使用者用這套 AI系統分析時,就像是玩球隊經營模擬遊戲一樣有趣:可以指定角色將 A 演員換成 B 演員,例如把女主角從艾瑪華森換成「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等,再看看會產生什麼樣的變化、預測的票房等。Cinelytic 的 CEO 兼共同創辦人 Tobias Queisser 就舉了一個例子,假設拍攝一部以艾瑪華森為主角的電影,可以用 Cinelytic 的 AI 軟體看看若主角換成珍妮佛勞倫斯會如何。

Python課程的老師另外補充道:其實除了 Cinelytic 之外,做出此類電影票房預測系統的,還有創立於以色列的 Vault 以及比利時的 ScriptBook 等。 前者能藉著追蹤電影預告片的線上回饋,預測出哪些族群將會看這部電影;後者能藉由演算法來分析劇本,預測電影票房是否會獲利。不過根據外媒報導:這些 AI 公司在接受採訪時,都會拒絕為即將上映的電影進行預測,也許是因為這些 AI 預測的準確度,仍有不少進步空間。

 

 

低估黑馬電影票房 AI仍無法神準預測


票房成績被AI低估的2017年驚悚電影《逃出絕命鎮》

 

對此,有研究人員指出:這樣的 AI 演算法,只能透過機器學習,根據過去的數據分析判斷,但是觀眾的口味與流行文化是不斷改變的,所以對於票房的預測也不見得符合時下潮流。例如 ScriptBook 的演算法曾分析 2017 年的驚悚片 《逃出絕命鎮》,雖然成功預測這部電影會獲利,但卻遠遠低估了它的票房 ── ScriptBook 預測該電影有 5600 美元的票房,實際上該片票房最終達到了 1.76 億美元!它也曾低估了 2003 年的獨立電影 《房間》,預測它票房只有一千萬美元,但最後這部電影的票房卻有 2100 萬美元。

 


20世紀福斯影業和Google 合作的大數據系統「Merlin」分析電影《羅根》最合適的標籤,令人汗顏。 (圖片出處:the Verge)

 

除了專注於人工智慧的新創公司之外,去年 20 世紀福斯影業也和 Google 合作開發了一套電影預測和推薦系統「Merlin」,也是根據電影的預告片來分析觀眾會喜歡看甚麼樣的電影。他們使用 2017 年的「金鋼狼」電影 《羅根》 作案例分析。大家都知道 《羅根》 是非典型的英雄電影,但是晦澀黯淡的題材,吸引到的也不會是傳統的漫威粉絲。「Merlin」能分析到這些族群嗎? 很遺憾地,「Merlin」掃描過它的預告片後,只分析到了「樹」、「臉孔_頭髮」、「車」、「男人」、「森林」等。而 Merlin 預測看過 《羅根》 的觀眾還感興趣的 20 部電影除了 X 戰警系列的電影外,還有 《瘋狂麥斯:憤怒道》、 《飢餓遊戲》 等。

 

Netflix:AI預測為我們省下10億美元

儘管 AI 分析票房的技術仍未成熟,Netflix 當年一戰成名的 《紙牌屋》,就是採取了以大數據來主導電視劇製作的模式,Netflix 曾表示:這套基於用戶習慣的推薦系統,有效提高了收視率,每年能為 Netflix 省下 10 億美元。

不過電影本身,終究是一門藝術,究竟用了哪些編劇、演員,會產生哪些化學反應,也是其有趣之處。若當年威爾史密斯同意演出了 《駭客任務》 的 Neo 一角, 《駭客任務》 是否還是電影史上的科幻經典呢?若當時 《樂來越愛你》 的女主角沒從艾瑪華森換成艾瑪史東,是否還會得到奧斯卡最佳女主角獎?這種陰差陽錯造就的經典,也是電影的魅力之一。而 AI 人工智慧所能發揮的最大功用,應該就是當作參考、另外也消除一些不必要的風險!

 

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