微信号:ai-front

介绍:面向AI爱好者、开发者和科学家,提供最新最全AI领域技术资讯、一线业界实践案例、搜罗整理业界技术分享干货、最新AI论文解读。每周一节技术分享公开课,助力你全面拥抱人工智能技术。

《复联3》票房不俗,可是AI却早已看穿一切!

2018-05-12 12:00 Vincent



策划&编译 | Vincent

AI 前线导读:让中国观众心心念念的《复仇者联盟 3:无限战争》终于在大陆上映了!作为漫威十周年的献礼作品,官方在宣传的时候可以说是做足了功夫。大陆的观众已经忍受了将近两周不被剧透的生活,现在终于可以放心看了。对于电影行业,最令人揪心的就是票房,纵然是漫威这样的大公司也仍然会对票房担忧。不过在 AI 时代,利用机器学习,这个问题将不再成为问题。

更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front)

《复仇者联盟: 无限战争》(Avengers: Infinity War) 在上映第一周的周末,美国的票房收入达到了 2.58 亿美元的纪录,狠狠的填满了 Marvel Studios 母公司迪士尼 (Disney) 的口袋。而在中国,根据猫眼数据显示,截至 5 月 11 号早上 7 点,《复仇者联盟 3》的票房已达到了 2.45 亿。

不过,并非每一部好莱坞大片都有漫威系列这样的家底:拥有连续 10 年的系列创作和 18 部独立电影积累出来的收益与粉丝数量。其他的电影公司试图追上迪士尼(已将漫威收购),但却没有办法提前预测自己最新的影片是会成为票房炸弹还是票房毒药。

票房好不好?问问 AI 提前知晓

十年前也许没法预测,今天可完全不一样。

机器学习无处不在,人工智能不再仅仅是科幻电影里才出现的东西。现在,亚马逊可以实际预测你家里什么时候需要买卫生纸,而 Netflix 可以预测下一部戳爆你 high 点的电影,所以好莱坞将开始使用 AI 来预测下一个重磅炸弹,或者至少提高它成为一部大片的可能性。事实上,有几家公司已经在研究预测票房结果的算法。不过,算法在挑选大片方面是否胜于工作室高管是另一回事,因为还有一些问题尚未解决。

Clearlink 公司的数据科学负责人 Landon Starr 说:“电影制作人越来越清楚观众到电影院想看什么,这要归功于以前票房收入数据训练出的神经网络。” 利用机器学习帮助公司理解和预测消费者行为,“尽管这项技术尚有些问题需要解决,但以人工智能为动力的预测可能比过去使用的人类计算更强大。”

成立于 2015 年的以色列创业公司 Vault 正在开发基于 30 年票房数据、近 40 万个剧本中的故事特征以及电影预算和观众人口统计等数据的神经网络算法,以评估电影首周上映的周末票房。该公司虽然只成立了几年的时间,但创始人大卫史蒂夫最近告诉记者,大约有 75%的 Vault 的预测与电影的实际票房增速非常接近。

Scriptbook 采用了类似的方法,使用自己的 AI 平台仅基于剧本预测电影的成功。安特卫普初创公司的人工智能系统分析了 2015 年和 2016 年的 62 部电影,并声称它能够成功预测票房失败或成功,该系统将 30 部电影正确判断为盈利,22 部电影正确判断为不盈利。

受 Netflix 的“下一个看什么(what`s next)”系统的启发,位于波士顿的 Pilot 公司将潜在的电影项目与过去 30 年左右广泛发布的电影信息数据库进行了比较。考虑到诸如演员,导演、编剧、预算和剧情总结等变数,Pilot 的系统预测了第一个周末总票房和全部票房收入。该公司声称,其结果在电影发布后的两年时间里,准确率达到了 70%,而在电影的第一部预告片发布后,这一比例达到了 80%。

另有一家名为 Silver Logic Labs (SLL) 的工作室,它利用人工智能来获取消费者对某个影片的间接,而这在此前是绝对无法做到的。好莱坞通过这些公司,了解到用户所填写的问卷调查并不总是真实的。而通过机器学习能够分析人们在观看电影或者片段之后的反应,SLL 能够确定人类对某部电影或者特定场景的实际感受。

与传统的问卷调查相比,这些数据能够更精准、更实用地预测电影票房。这家公司在官网上表示,只需要提供一段脚本就能预估电影票房成绩:“我们只分析了电影的一个片段,我们预测《Passengers》在美国的票房成绩为 1.181 亿美元。而票房 Mojo 结果显示《Passengers》在美国票房成绩为 1 亿美元。”

虽然大多数电影公司仍然依靠传统的方式在座位广告牌、电视广告和大明星的绯闻上投入热忱,有一家制作公司也在寻求大数据来改善其最大投资电影的销售方式和销量,以及销售这些电影的人员。

传奇影业(Legendary Pictures, Inc.),这家拍摄过《哥斯拉》和《魔兽》等大制作电影的公司,在 2013 年迎来了 Matthew Marolda 成为其首席分析官。凭借他在体育分析和市场营销方面的背景,Marolda 确定 传奇影业没有收集有关其潜在观众的正确数据(《魔兽》的票房失败就是个例子),更好的信息可以让传奇影业在使用传统方法的工作室中占上风。

“我们已经制作了数十种人工智能工具,通过市场营销改善电影的前景,”Marolda 说。“这些工具的范围很广,从发展观众购买电影票的角度出发,通知电影预告片剪辑或图片制作方,以最理想的视觉效果进行宣传推送,优化媒体组合,从而最大化每次展示的价值。”

与好莱坞以外的初创公司不同的是,传奇影业的方法不是预测电影制作前的潜在成功。

相反,他们关注的是优化已开发项目的成功,利用分析来决定何时以及如何发布预告片,并确定如何为不同的潜在受众定制展示次数,甚至可以根据潜在的参与者的可能性对潜在的电影观众进行特定的电影评级。到目前为止,其他电影公司在创作过程中还没有使用这些信息来优化电影以迎合尽可能多的观众,但相信很快就会有了。

AI 只是辅助,核心仍然在人类

当然,所有关于人工智能、分析、深度学习和大数据的讨论都遗漏了电影制作过程的一个主要组成部分:创意。显然,电影公司想要在他们的大片中获得最大的利润,像《无限战争》这样的大 IP 电影当然会取得成功,那些知名度不如漫威的电影该怎么办呢?

值得一提的是,《无限战争》曾经就是这些没什么知名度的电影之一。十年前,一个名不见经传的演员主演的超级英雄漫画电影横空出世(即《钢铁侠》第一部),但是它取得的成功带来了巨大的惊喜,现在漫威电影每年都会将推出新的系列影片,小罗伯特唐尼也成为了史以来收入最高的演员之一。这样的成功难道是靠 Vault 或 Pilot 或 Scriptbook 的预测才得到的吗?

全国剧院业主协会媒体和研究负责人 Phil Contrino 对 AI 预测系统持怀疑态度:“人工智能流程可以在生产过程开始之前查看诸如像脚本、演员等等因素,假如它判断电影能够因为这些因素获得成功,就可以做出很好的假设,“他说。“但是,电影必须依靠制作。仅仅因为一些编剧的剧本,或者演员曾经在历史上取得成功,并不意味着在一部新的电影里同样会取得成功,好编剧、好演员也会出烂片。”

即使是最依赖数据的职业体育专区,也需要良好的运动“化学反应”才能赢得冠军。比如电影《点球成金》中,各项数据可能都显示奥克兰队会在比赛中取得巨大的成功,然而在比赛中,冠军却是波士顿红袜队,球员顶住了压力,用实际行动对抗所谓的“数据分析”并打破了数据分析的预测。

智能时代下,电影产业也希望与时俱进,如果好莱坞想要利用人工智能进行数据分析,最需要考虑的因素是:人,一部好的电影是由人类编写剧本,人类完成拍摄,人类去电影院观看,而人类恰恰又是最充满不定性的元素。与其用大把时间研究怎么讨好观众,不如多花心思在打磨剧本和表演上,在电影这个行业里,人工智能只是辅助,不能替代。

参考链接:

https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-box-office-predictions/

AI前线
紧跟前沿的AI技术社群

┏(^0^)┛欢迎点赞和分享,明天见!

 
AI前线 更多文章 为防中国夺走AI老大地位,美国白宫出手了 数据领域最强编程语言Python和R要合作了! 给你打电话的可能不是人!谷歌Duplex颠覆智能助手 Build大会没有了Windows,微软祭出哪些AI杀手锏? Netflix 20年拼杀史:推荐系统捧起来的千亿美金公司
猜您喜欢 pt-osc改表导致数据不一致案例分析 传智播客Java名师答疑:面试题中常见的String类问题 程序源如何才能年薪百万? Vim 学习卡和提鞋的问题(下) 大数据】十张图看懂未来的大数据世界