الكاميرا ، المحرك ، البيانات الكبيرة: كيف تبحث استوديوهات الأفلام عن أفلام جديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن التنبؤ بنجاح المنتجات الجديدة في جمهور من خلال التعلم الآلي. في السنوات الأخيرة ، تم استخدام طريقة التنبؤ هذه أيضًا في صناعة الأفلام. حول كيفية معرفة بمساعدة AI ما إذا كان الأمر يستحق إصدار فيلم جديد وكيفية الإعلان عنه ، في مراجعة Binary District.

لماذا استوديوهات الفيلم لمنظمة العفو الدولية

أصبحت مشكلة اختيار السيناريوهات وترويج الأفلام في السنوات الأخيرة حادة بشكل خاص في البلدان المتقدمة. وفقًا لجمعية السينما الأمريكية (MPAA) ، بلغ حجم سوق توزيع الأفلام الأوروبية في عام 2017 10.1 مليار دولار ، وعاد تقريبًا إلى مستوى عام 2011 (10.6 مليار).

وصل سوق الولايات المتحدة وكندا أيضًا إلى مرحلة النضج: فقد ارتفع في عام 2015 إلى 11.1 مليار دولار وبقي على نفس المستوى بحلول نهاية عام 2017. في الوقت نفسه ، يستمر إنتاج الأفلام في النمو: في عام 2017 ، تم إطلاقها بنسبة 8٪ أكثر من الماضي.

واحدة من أكبر الإخفاقات في عام 2018 كان فيلم والت ديزني "هان سولو". بميزانية قدرها 250 مليون دولار في شباك التذاكر العالمي ، حصل على 213 مليون دولار فقط. يقولون أن السبب كان في التسويق: خرج التشويق في وقت متأخر ، وحصلت الحملة الإعلانية بكامل طاقتها قبل شهر واحد فقط من العرض الأول للصورة.

إن مسألة كيفية تجنب مثل هذه الإخفاقات لا تهم المنتجين فحسب ، بل أيضًا المخرجين وكتاب السيناريو والعلماء ورجال الأعمال الذين يحاولون معرفة ذلك بمساعدة التعلم الآلي. لقد اخترنا أفضل ثلاثة أمثلة لهذه التجارب.

كيفية جعل منظمة العفو الدولية تقرأ بين السطور

كان تحليل النصوص النصية أحد الطرق الأولى للتنبؤ بنجاح فيلم في المستقبل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. استفاد من شركة ScriptBook ، التي تأسست في أنتويرب في عام 2015. بعد مرور عام ، جذبت الشركة الناشئة 1.4 مليون دولار من الاستثمارات ، وفي صيف عام 2018 - قدمت تقنيتها في مهرجان كارلوفي فاري السينمائي.

مبدأ التشغيل بسيط: يتم تحميل ملف PDF مع برنامج نصي في النظام ، وبعد خمس دقائق يقدم تقريرًا مفصلاً. تتنبأ الآلة بالتقييم العمري ، وتحلل الشخصيات ، وتشير إلى الأبطال والخصوم ، وتقدر عاطفية كل شخصية ، وتتنبأ بجمهور المشروع - بما في ذلك الجنس والعرق ، بالإضافة إلى تقييم شباك التذاكر المحتمل.


تحليل فيلم "الركاب" باستخدام ScriptBook

حلل برنامج ScriptBook الأفلام التي تم إصدارها منذ عام 2015. وفقًا للمطورين ، فقد استطاع أن يفرد المشاريع غير الواعدة بثلاثة أضعاف أفضل مما فعله الناس. للقيام بذلك ، سمحت منظمة العفو الدولية بدراسة 62 من أفلام Sony التي تم إصدارها خلال هذا الوقت ، وفشل 32 منها في شباك التذاكر.

اتضح أن الخسارة في معظم "الأفلام الخاسرة" كان يمكن توقعها: توقع ScriptBook الفشل في 22 من هذه الأفلام الـ 32. وبالنسبة لجميع الأفلام الـ 30 التي حققت أداءً جيدًا في شباك التذاكر ، أعطى النظام ضوءًا أخضر. قبل ذلك ، تمكنت منظمة العفو الدولية من تدريب 6500 سيناريوهات حالية وحددت نجاح المشروعات التي تم إصدارها بالفعل بدقة 84٪.

حققت الخوارزمية أفضل نتيجة لفيلم الركاب ، الذي تم عرضه لأول مرة في الولايات المتحدة الأمريكية في ديسمبر 2016. لم يرتكب الذكاء الاصطناعي أي خطأ في النتيجة المالية: الدراما حول رحلة المركبة الفضائية في المستقبل اكتسبت 110 مليون دولار بدلاً من 118 المتوقع.

لكن الفيلم "La La Land" الموسيقي ، قلل من تقديره تقريبًا 8 مرات: فيلم رومانسي مع ريان جوسلينج في دور البطولة الذي جمع في شباك التذاكر 446 مليون دولار بدلاً من 59 مليونًا متوقعة. صحيح أن ScriptBook أعطاه الضوء الأخضر على أي حال ، بفضل ميزانية إنتاج صغيرة تبلغ 30 مليون دولار فقط.


"مكان هادئ" ، إطار من الفيلم.

يخشى الكثيرون أن تقتل مثل هذه الأنظمة أفلام حقوق الطبع والنشر ، والتي قد لا تكون مربحة للغاية والابتعاد عن الأنماط المألوفة. ولكن ، كما يشير المطورون على مدونة ScriptBook ، فإن الشيء الرئيسي الذي يجب تحليله ليس الإيرادات ، ولكن العائد على الاستثمار. في هذا الصدد ، يبدو فيلم Quiet Place ، الذي حقق 163 مليون دولار بميزانية قدرها 17 مليون دولار ، أكثر ربحية من Fast and the Furious ، الذي جذب مليار دولار في شباك التذاكر لكنه تكلف 250 مليون دولار.

لماذا مشاهدة المقطورات مع منظمة العفو الدولية

ومع ذلك ، لا يكفي أحد السيناريوهات لفهم من الذي قد يعجبه الفيلم وأي جمهور من الأفضل أن يعلن عنه. المقطورات هي مسألة أخرى ، وفقا ل 20th Century Fox. كان هذا التطوير ، الذي قدمه الاستوديو في نوفمبر 2018 ، يسمى Merlin Video. هذه شبكة عصبية تقوم بتوزيع مقطورات لأفلام مختلفة في فئات وتحلل عدد المرات التي توجد فيها نفس الأشياء في هذه الأفلام. نتيجةً لذلك ، وفقًا لاستوديو الأفلام ، تمنح AI تصنيفًا جمهورًا مفصلًا يفوق ضعف جميع الأساليب الأخرى.

تحدث المسؤولون التنفيذيون في فريق Twenty Century Fox Data Science حول كيفية عمل كل شيء في مقالة علمية على موقع المدونة الإلكترونية لجامعة كورنيل. على سبيل المثال ، أخذوا فيلم "Logan" - وهو الفيلم الثالث والأخير من أفلام Marvel Action عن مقاتلة صارمة تدعى ولفيرين ، والتي تم إصدارها في عام 2017 وجمعت 600 مليون دولار في شباك التذاكر (كانت ميزانية الفيلم أقل بست مرات).

ما هي الأفلام الأخرى التي يمكن أن تذهب إلى المشاهدين الذين يحبون هذه اللوحات؟ ماذا يحب البطل الكثير عن الجمهور؟ أجبت الشبكة العصبية على هذا السؤال بعد أن تمكنت من تحديد الكائنات التي يتم العثور عليها غالبًا في المقطورة. كما لاحظت ميرلين ، فإن الشيء الرئيسي في ولفيرين هو اللحية. من بين العلامات الأخرى "الشجرة" و "شعر الوجه" و "السيارة" و "الرجل".

بالإضافة إلى تكرار تكرار التفاصيل ، تأخذ الشبكة العصبية في الاعتبار الوقت على الشاشة. من المرجح أن تكون المقطورات ذات المقرب الطويل من الشخصيات مميزة للأفلام الدرامية. لكن مؤلفي المشروع أشاروا إلى أن المقطورات ذات التغييرات السريعة والمتكررة في المشهد مخصصة لأفلام الحركة.

بعد ذلك ، جمعت ميرلين بيانات عن شعبية الأفلام وشباك التذاكر وعدد وجهات نظرهم على الإنترنت وشرعت في المقارنة. وفقًا لهذه الخوارزمية ، قام استوديو الأفلام بدمج العشرين فيلمًا التي من المحتمل أن تدخل مشجعي لوجان بنتائج استطلاعات الرأي للمشاهدين الحقيقيين. في نصف الحالات ، خمنت منظمة العفو الدولية.



من بين المصادفات لم تكن الأفلام الخارقة فقط - مثل X-Men: Apocalypse ، و Doctor Strange ، و Batman v Superman: Dawn of Justice. لم تتجاهل ميرلين الإثارة الإجرامية "جون ويك 2" - في الفيلم هو نفسه كما في فيلم "لوجان" ، البطل الوحشي ذو المظهر المعذب.

ومع ذلك ، كانت التناقضات أكثر كشفًا: على سبيل المثال ، اعتبرت الخوارزمية أن جمهور لوغان يجب أن يعجب به طرزان ، ويرجع ذلك على ما يبدو إلى وفرة الأشجار في السينما. لكنه افتقد توصيات واضحة مثل Ant-Man و Deadpool - كانت مقطوراتهما أقل درامية.

بدأت الخوارزمية يتم استخدامها باستمرار في فوكس 20th القرن بعد إطلاق المسرحية الموسيقية The Greatest Showman في نوفمبر 2017. يشتمل النموذج الذي صممه المطورون ، بالإضافة إلى تحليل المقطوعات باستخدام Merlin Video ، أيضًا على دراسة نص البرنامج النصي باستخدام Merlin Text (المزيد حول هذا الموضوع في مقالة على موقع جامعة كورنيل).

يمكن إعداد التوقعات الخاصة بجمهور الفيلم لكل من الأشرطة التي تم إصدارها بالفعل ، وتلك التي لا تزال قيد الإعداد - من 6 إلى 8 أشهر قبل إصدارها الرسمي. لمعرفة كيف تزامنت هذه التوقعات مع الواقع ، يتم استخدام بيانات مبيعات تذاكر السينما. الآن يتم استكمال التحليل بالبيانات التي يقوم المستخدمون بشراء الأفلام واستئجارها عبر الإنترنت.

كيفية معرفة من سيكون أفضل إعلان فيلم

الإعلانات التجارية والبرامج النصية ليست هي الشيء الوحيد الذي يمكنه تحديد النجاح المالي للأفلام. اكتشف متخصصون من جامعة أيوا في عام 2015 أنه كان من الممكن خفض ميزانية الفيلم - وتحسين ربحيته - حتى في مرحلة الإنتاج. لتحليل البيانات ، أنشأ العلماء قاعدة بيانات تضم 4000 فيلم تم إصدارها في الفترة 2000-2010 ، ودربوا البرنامج للبحث عن إشارات شائعة لأشرطة مربحة تجاريًا عليها.

تتكون مجموعة العلامات من أربع مجموعات:

• "من" - شملت هذه المجموعة معايير نجاح المدير والممثلين ؛
• "ماذا" - تصنيف الفيلم وعمره ؛
• "متى" - في أي وقت من السنة تم إصدار الفيلم ومدى نجاحه هذا العام في صناعة السينما ؛
• مجموعة لها "سمات هجينة": على سبيل المثال ، وجهت دعوة إلى الممثلين الذين قاموا بنجمة من قبل أو ظهرت في نوع معين من قبل.

علاوة على ذلك ، وبمساعدة الذكاء الاصطناعي ، حاول الباحثون تحديد العلامات التي ترتبط بشكل ملحوظ بعائد الاستثمار. لتقدير المعلمة الأخيرة ، تم استخدام القيمة (الإيرادات - الميزانية) / الميزانية.

اتضح أن علامة النجاح الرئيسية هي شهرة المخرج وعائدات أفلامه السابقة. ضمنت نجمة الجهات الفاعلة نمو الإيرادات بنحو النصف (46 ٪) ، ولكن العائد على الاستثمار لم يكن أكثر من 17 ٪. بالطبع ، من المرجح أن يذهب المشاهدون إلى السينما مع ممثلين مشهورين ، لكن لدعوتهم ، تحتاج إلى إنفاق المزيد من المال ، كما يشير الباحثون.

لم تأخذ الدراسة في الاعتبار أن شركات السينما قد يكون لها مصادر دخل أخرى غير بيع تذاكر السينما في دور السينما. على سبيل المثال ، تبيع ديزني الألعاب وغيرها من المنتجات بناءً على أنجح الأشرطة. لكن هذا الدخل يعتمد أيضًا على شعبية الفيلم بين الجمهور.

لمعرفة كيفية استخدام التعرف على الوجوه والشبكات العصبية والتعلم الآلي في الأعمال ، يمكنك أن تأخذ دورة مكثفة في AI for Business . سيخبرك متحدثو الدورة التدريبية من Microsoft و Nanosemantics و Home Credit Bank بكيفية استخدام أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي والأدوات المتاحة لهذا الغرض. ستعقد أقرب مكثفة في 30-31 مارس.