Навряд чи сьогодні когось здивуєш використанням високих технологій у кінематографі. З року в рік за їхньою допомогою картинка стає дедалі насиченішою, звук - гармонійнішим, а рухи персонажів на екрані - природнішими і милішими для пересічного глядача. Але як би ви відреагували, коли на вулиці до вас підійшов би чоловік, відрекомендувався як колишній аналітик із НАСА та розповів, що за допомогою новітніх технологічних розробок він може взяти і передбачити бокс-офіс вашого фільму, хоча він іще на стадії написання сценарію?
Саме про це ми сьогодні й поговоримо, позаяк такі твердження лунали на одному із заходів KYIV MEDIA WEEK, і тепер саме час розібратися, як це працює.
Знайомтеся: той самий колишній аналітик НАСА, а нині - співзасновник компанії Cinelytic Дев Сен. Напевно ви вже здогадалися, що саме йому належать цікаві, утім, поки не дуже зрозумілі сентенції про те, що штучний інтелект (далі - ШІ) та машинне навчання (далі - МН) можуть допомогти у створенні успішних стрічок. Причому, якщо вірити Сену, можливо це не в якомусь теоретичному майбутньому, а вже сьогодні.
Почати, мабуть, слід із визначення дефініцій. Адже, як показала практика, навіть медійники не завжди правильно оцінюють можливості та функціонал ШІ: наприклад, коли Сен завів розмову про те, що все це - величезні масиви математичних формул, багато хто на KMW почав вставати зі своїх місць і йти з залу. І цілком даремно.
«Напевно, коли ви чуєте про ШІ, уявляєте собі щось на кшталт «Термінатора» або «Стартрека». Почасти це так. Але насправді ШІ - щось набагато більше», - змогли почути від Дева ті, хто не злякалися формул і залишилися на лекції.
Сен визнає, що відразу дати визначення ШІ складно, однак, якщо таки спробувати, виявиться, що загалом це - здатність машини до навчання та самонавчання.
«Ми ділимо ШІ на сильний і слабкий. І якщо перший наразі дійсно є чимось фантастичним і відповідає тому, що ви знаєте з фільмів та серіалів (коли машина здатна мислити й усвідомлювати себе. - MBR), то другий пояснити набагато простіше: за його допомогою працюють голосові помічники, приміром Siri або Alexa, він використовується в автопілотах Tesla і багато в чому іншому. Саме його ми залучаємо у своїй роботі», - коротко пояснив суть доповіді Дев.
Таким чином спікер підвів слухачів до того, що потрібне трактування ШІ, яке сьогодні обговорюватимуть, - це програми зі здатністю навчатись, а МН - піднабір алгоритмів, за допомогою яких вони це роблять. «Суть МН у тому, що для навчання машини не потрібно прописувати окремі програми, адже воно відкриває можливості для їхнього самонавчання», - уточнив Сен.
Наразі в реальному світі безліч прикладів того, про що говорить Дев: це і розшифрування мови, котру той самий Google рік у рік удосконалює, і системи розпізнавання осіб, які використовуються в різних країнах. Вам напевно неодноразово траплялося визначення «нейромережа» - так от, це найяскравіший приклад ШІ та МН в одному флаконі.
Працювати з усім цим Сену доводилося в НАСА, де він керував цілою командою аналітиків. Одним із їхніх завдань було моделювання ситуацій, пов'язаних із безпекою космічних польотів. Причому проекти, над якими вони працювали, були розраховані на 30-40 років вперед. Природно, без використання високих технологій Дев та компанія не могли обійтися. «Я дуже люблю кіно, тому якоїсь миті замислився, чи можна застосувати ШІ та МН, котрі ми використовували, в цій сфері. Чи можна за їхньою допомогою, приміром, на ранніх етапах передбачити успіх або провал того чи іншого проекту? Чи можна прорахувати, який актор принесе більше грошей?» - впритул наблизився спікер до головної точки своєї доповіді.
Якщо коротко відповісти на питання Сена, то так, можна, і це доводить існування його компанії протягом ось уже шести років. Якщо ж зупинитися на цьому моменті докладніше, що ми і зробимо, то за допомогою високих технологій сьогодні можна здійснювати неймовірні речі, які ще десять років тому здавалися фантастикою. Наприклад, аби спрогнозувати майбутній бокс-офіс будь-якої стрічки, алгоритми Cinelytic ретроспективно обробляють дані десятків тисяч уже реалізованих проектів, а точність їхніх прогнозів часом перевищує 90%. «І ми це робимо не за два тижні до релізу, а на дуже ранніх етапах розробки», - хвалиться Дев. Також компанія створює алгоритми, що заздалегідь визначають, який актор допоможе майбутньому фільму стати успішним, а який, навпаки, цьому завадить. «Звичайно, технологія не замінить повноцінного кастингу, проте допоможе зробити його тоншим та ефективнішим», - зазначив спікер.
Що, до речі, можна застосувати і на телебаченні: аналітичні підходи Cinelytic допоможуть мовникам із вибором рекламного слота для того чи іншого бренду, а брендам - визначитися з тим, який канал або конкретний проект швидше прокладе їм шлях до сердець споживачів.
Як усе це працює? З одного боку, відповідь проста: за допомогою нейромереж. З іншого - не завадило б розібратися, що це взагалі таке. І тут нам на допомогу знову прийде Сен.
«Спочатку ми беремо фотографію будь-якого об'єкта і «згодовуємо» її нейромережі. Вона аналізує кожний піксель на зображенні, після чого у неї є, грубо кажучи, мільйон вхідних точок - нулів і одиниць - на першому шарі. На проміжних шарах відбувається магія, а потім нейромережа може відповісти на запитання, яке ви ставили їй на самому початку: на знімку зображений, приміром, кіт. Або пес», - не втомлюючи програмними подробицями, пояснює логіку процесу Дев.
Якість роботи кожної конкретної нейромережі залежатиме від того, скільки вхідних даних ви їй надасте: що більше - то краще. Ці принципи у своїй роботі використовують усі технологічні гіганти, зокрема Google та Facebook, і саме тому їхнім алгоритмам вдається визначати, скільки на фотографіях, завантажених користувачами, зображено людей, що вони роблять і т. ін.
Аналітика - це, звісно, здорово й корисно, але ШІ цілком можна застосувати і для створення контенту. Найяскравіші приклади використання таких технологій простежуються у створенні візуальних ефектів, і цей рік подарував нам цілі три кейси, як це працює.
З першим із них ви напевно добре знайомі, і звуть його Танос. Так-так, той самий лиходій-екотерорист із «Месників», якому так кортіло одним помахом знищити половину всесвіту.
«Для втілення Таноса на екрані Marvel використовувала МН. За його допомогою оброблялись відскановані рухи актора, його вирази обличчя тощо. Параметри комп'ютерної моделі за потреби можна змінювати вручну, а МН дозволяє автоматизувати процес. Тобто ви один раз вносите необхідні корективи, нейромережа це розуміє і в подальшому видає результати вже з урахуванням коректив», - описує процес Дев Сен.
Зрозуміти, що взагалі відбувається, найпростіше, переглянувши ролик про створення фіолетового здорованя:
Другий кейс - нещодавній live-action римейк «Короля Лева», і тут творці використовували іншу технологію, яка прийшла зі світу комп'ютерних ігор.
«Найдивовижніше, що відразу дуже складно усвідомити: тварини у стрічці несправжні - так реалістично вони зроблені. Творцям вдалося домогтись цього завдяки використанню ігрового двигуна Unity», - уточнив Сен.
А створення світу і персонажів мало ось такий вигляд:
Щодо третього кейса, то фінального результату ви ще не бачили - фільм Gemini Man із Віллом Смітом вийде на екрани лише в жовтні.
Але вже зараз Дев Сен знає, які технології були задіяні в його виробництві: «Тут творці обрали дуже цікавий шлях для «омолодження» Сміта. Нейромережі «згодували» всі наявні матеріали з актором у потрібному віці, і його молодий клон був повністю створений за допомогою графіки, включаючи емоції, рухи та інші нюанси».
Наочно роботу зі створення ефектів продемонстрував сам Вілл Сміт:
Але й це ще не все про позитивний вплив ШІ, МН та інших високих технологій на створення контенту. Одні нейромережі здатні самостійно визначати, які сцени вже готової стрічки будуть найкращими для трейлера, інші пишуть сценарії та знімають власні фільми.
За словами Дева Сена, все це - приклади роботи високих технологій на благо. «На мою думку, вони наразі роблять і робитимуть надалі індустрію креативнішою. За їхньою допомогою заощаджується час людей, котрі замість рутинних справ можуть зосередитися на більш творчих завданнях», - з оптимізмом резюмує він.
Цей матеріал недаремно присвячений «світлій» стороні сили ШІ у створенні контенту: в той час як одні використовують високі технології на благо, інші з таким самим успіхом можуть застосовувати їх на шкоду. Детальніше про це ми поговоримо з вами завтра, тож набирайтеся терпіння і стежте за оновленнями - буде страшно, але цікаво!
