Вряд ли сегодня кого-то удивишь использованием высоких технологий в кинематографе. Из года в год с их помощью картинка становится все насыщеннее, звук - гармоничнее, а движения персонажей на экране - естественнее и милее глазу зрителя-обывателя. Но как бы вы отреагировали, если бы на улице к вам подошел человек, представился бывшим аналитиком из НАСА и рассказал, что с помощью новейших технологических разработок он может взять и предсказать бокс-офис вашего фильма, хотя он еще находится на стадии написания сценария?
Именно об этом мы сегодня и поговорим, ведь подобные утверждения звучали на одном из мероприятий KYIV MEDIA WEEK, и теперь пришло время разобраться, как это работает.
Знакомьтесь: тот самый бывший аналитик НАСА, а ныне - сооснователь компании Cinelytic Дев Сен. Наверняка вы уже догадались, что именно ему принадлежат любопытные, но пока не очень понятные сентенции о том, что искусственный интеллект (далее - ИИ) и машинное обучение (далее - МО) могут помочь в создании успешных картин. Причем, если верить Сену, возможно это не в каком-нибудь теоретическом будущем, а уже сегодня.
Начать, пожалуй, следует с определения дефиниций. Ведь, как показала практика, даже медийщики не всегда правильно оценивают возможности и функционал ИИ: например, когда Сен завел разговор о том, что все это - огромные массивы математических формул, многие на KMW начали вставать со своих мест и покидать зал. Совершенно, между прочим, зря.
«Наверняка многие из вас, когда слышат об ИИ, представляют себе что-то вроде «Терминатора» или «Стартрека». Отчасти это действительно так. Но на самом деле ИИ - нечто намного большее», - смогли услышать от Дева те, кто не испугался формул и остался на лекции.
Сен признает, что сходу дать определение ИИ сложно, но если все же попытаться, то в самых общих чертах окажется, что это - способность машины к обучению и самообучению.
«Мы делим ИИ на сильный и слабый. И если первый пока действительно из области фантастики и соответствует тому, что вы знаете из фильмов и сериалов (когда машина обретает способность мыслить и осознавать себя. - MBR), то второй объяснить намного проще: с его помощью работают голосовые помощники, например Siri или Alexa, он используется в автопилотах Tesla и многом другом. Именно его мы задействуем в своей работе», - коротко описал суть доклада Дев.
Таким образом спикер подвел слушателей к тому, что нужная трактовка ИИ, которую сегодня предстоит обсудить, - это программы со способностью обучаться, а МО - поднабор алгоритмов, с помощью которых они это делают. «Суть МО в том, что для обучения машины не нужно прописывать отдельные программы, поскольку оно открывает возможности для их самообучения», - уточнил Сен.
На сегодняшний день в реальном мире полно примеров того, о чем говорит Дев: это и расшифровка речи, которую тот же Google совершенствует с каждым годом, и системы распознавания лиц, используемые в разных странах. Вам наверняка не раз и не два встречалось определение «нейросеть» - так вот, это самый красочный пример ИИ и МО в одном флаконе.
Работать со всем этим Сену приходилось в НАСА, где он руководил целой командой аналитиков. В их задачи входило моделирование различных ситуаций, связанных с безопасностью космических полетов. Причем проекты, над которыми они трудились, были рассчитаны на 30-40 лет вперед. Естественно, без использования высоких технологий Деву и компании было не обойтись. «Я очень люблю кино, поэтому в какой-то момент задумался, можно ли применить ИИ и МО, которые мы использовали, в этой сфере. Можно ли с их помощью, например, на ранних этапах предсказать успех или провал того или иного проекта? Можно ли просчитать, какой актер принесет больше денег?» - вплотную приблизился спикер к главной точке своего доклада.
Если коротко ответить на вопросы Сена, то да, можно, и это доказывает существование его компании в течение вот уже шести лет. Если же остановиться на данном моменте подробнее, что мы и сделаем, то с помощью высоких технологий сегодня можно совершать невероятные вещи, которые еще десять лет назад казались фантастикой. К примеру, чтобы спрогнозировать будущий бокс-офис какой-либо картины, алгоритмы Cinelytic ретроспективно обрабатывают данные десятков тысяч уже вышедших проектов, а точность их прогнозов порой превышает 90%. «Причем мы это делаем не за две недели до релиза, а на очень ранних этапах разработки», - хвастает Дев. Также компания создает алгоритмы, которые заранее определяют, какой актер поможет будущему фильму стать успешным, а какой, напротив, этому помешает. «Конечно, технология не заменит полноценного кастинга, но поможет сделать его тоньше и эффективнее», - отметил спикер.
Что, кстати, применимо и на телевидении: аналитические подходы Cinelytic могут помочь вещателям с выбором рекламного слота для того или иного бренда, а брендам - определиться с тем, какой канал или конкретный проект быстрее проложит им путь к сердцам потребителей.
Как все это работает? С одной стороны, ответ прост: с помощью нейросетей. С другой - не помешало бы разобраться, что это вообще такое. И тут нам на помощь снова придет Сен.
«Сначала мы берем фотографию какого-либо объекта и «скармливаем» ее нейросети. Она анализирует каждый пиксель на изображении, после чего у нее есть, грубо говоря, миллион входных точек - нулей и единиц - на первом слое. На промежуточных слоях происходит магия, а затем нейросеть может ответить на вопрос, который вы задавали ей в самом начале: на снимке изображен, например, кот. Или собака», - не утомляя программными подробностями объясняет логику процесса Дев.
Качество работы каждой конкретной нейросети будет зависеть от того, сколько входных данных вы ей предоставите: чем больше - тем лучше. Эти принципы в своей работе используют все технологические гиганты, включая Google и Facebook, и именно поэтому их алгоритмам удается определять, сколько на фотографиях, загруженных пользователями, изображено людей, что они делают и т. д.
Аналитика - это, конечно, здорово и полезно, но ИИ вполне применим и в области создания контента. Самые яркие примеры использования таких технологий просматриваются в создании визуальных эффектов, и нынешний год подарил нам целых три кейса, как это работает.
С первым из них вы наверняка хорошо знакомы, и зовут его Танос. Да-да, тот самый злодей-экотеррорист из «Мстителей», которому так хотелось уничтожить половину вселенной одним щелчком пальцев.
«Для воплощения Таноса на экране Marvel использовала МО. С его помощью обрабатывались отсканированные движения актера, его выражения лица и тому подобное. Параметры компьютерной модели при необходимости можно менять вручную, а МО позволяет автоматизировать процесс. То есть вы один раз вносите нужные коррективы, нейросеть это понимает и в дальнейшем выдает результаты уже с учетом корректив», - описывает процесс Дев Сен.
Понять, что вообще происходит, проще всего, посмотрев ролик о создании фиолетового здоровяка:
Второй кейс - недавний live-action ремейк «Короля Льва», и здесь создатели использовали другую технологию, пришедшую из мира компьютерных игр.
«Самое удивительное, что сходу очень сложно осознать: животные в картине ненастоящие - настолько реалистично они сделаны. Создателям удалось добиться этого благодаря использованию игрового движка Unity», - уточнил Сен.
А выглядело создание мира и персонажей вот так:
Что касается третьего кейса, то финального результата вы еще не видели - фильм Gemini Man с Уиллом Смитом выйдет на экраны только в октябре.
Но уже сейчас Дев Сен знает, какие технологии были задействованы в его производстве: «Здесь создатели выбрали очень интересный путь для «омоложения» Смита. Нейросети «скормили» все доступные материалы с актером в нужном возрасте, и его молодой клон был полностью создан с помощью графики, включая эмоции, движения и прочие нюансы».
Наглядно работу по созданию эффектов продемонстрировал сам Уилл Смит:
Но и это еще не все, что касается положительного влияния ИИ, МО и прочих высоких технологий на создание контента. Одни нейросети способны самостоятельно определять, какие сцены уже готовой картины лучше всего подойдут для трейлера, другие пишут сценарии и снимают собственные фильмы.
По словам Дева Сена, все это - примеры работы высоких технологий на благо. «На мой взгляд, они делают и продолжат делать индустрию более креативной. С их помощью экономится время людей, которые вместо рутинных дел могут сосредоточиться на более творческих задачах», - с оптимизмом резюмирует он.
Этот материал неспроста посвящен «светлой» стороне силы ИИ в создании контента: в то время как одни используют высокие технологии на благо, другие с таким же успехом могут применять их во вред. Подробнее об этом мы поговорим с вами завтра, так что набирайтесь терпения и следите за обновлениями - будет страшно, но интересно!
