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    【AI 做什麼】被爛片嚇怕 荷里活用 AI 決定拍什麼電影

    Andrew
    Andrew
    號稱"周身刀無張利"的多媒體創作人。 很喜歡樂天熊仔的怪叔叔。

    華為手機在通話突然爆炸 英男子輕微燒傷

    手機因為電池問題出現過熱甚至爆炸的事件偶有發生,不過新買的手機發生類似事故就較為少見。根據《愛爾蘭太陽報》的報導,一位愛爾蘭男子在使用一部華為手機在打電話時,手機突然發生爆炸,男子的手部輕微燒傷。爆炸雖然令屏幕的玻璃也碎裂,幸好未有傷及眼和面部。

    Black Friday 優惠 Playstation Plus 會籍限時 75 折優惠 !

    每年到了11 月底 Black Friday 就代表年末銷售季即將展開,Playstation 特別推出 Playstation Plus 會籍限時 75 折優惠,由於即日至 11 月 30 日前,各位可以港幣 $231 訂閱 Playstation Plus 12 個月的服務 (原價 $308),免費下載每月指定的免費精選遊戲,或是下載最新的遊戲試玩。

    隨身消毒神器 Moshi Deep Purple 手提式 UV-C 消毒盒

    Moshi 最近推出全新 Deep Purple 手提式 UV-C 消毒盒,外觀採優質 Vegan 皮革結構設計,可以輕鬆摺合起來方便收藏。摺合時,整個盒大小和 A5 紙差不多,厚度只有 2cm。打開後的尺寸為 13cm (深) x 21.7cm(寬) x 6.1cm(高),寬廣空間可以放得下遊戲機手掣、銀包、手機及口罩等等。盒內採用 360° UV-C 滅菌光線設計,讓光線能照射到盒內每個角落,更配備紫外線反應塗料指示器,能清晰辨識物品是否已徹底清潔。

    到底什麼是好的電影,每人標準都不同。當然對於片商來說能賣座的就是好電影。不過,過去亦有一些非常賣座,但負評不絕的所謂大作,例如《變形金剛》系列。亦有一些爛到不行但反而成為經典的奇葩,例如《The Room》。可想而知觀眾的口味往往會超乎製作人的想像,所以有片商開始利用 AI 來決定開拍什麼電影,但這樣真的可行嗎 ?

    變形金剛系列雖然賣座,但亦負評不絕。
    變形金剛系列雖然賣座,但亦負評不絕。

    被公認為爛片之王的 The Room 反而成為經典。
    被公認為爛片之王的 The Room 反而成為經典。

    洛杉磯的新創公司 Cinelytic 是美國其中一家為製片商提供人工智能分析服務的公司。 透過機器學習分析電影資料庫,預測不同劇本和演員配搭對電影票房的影響。Cinelytic 的 CEO Tobias Queisser 舉了一個例子,假設如果電影《美女與野獸》 由 Emma Watson 改為以 Jennifer Lawrence 當主角會出現什麼變化。然後 AI 會從不同角度比較兩位演員,例如設計不同場景,看看這兩位演員對電影的影響,預測及分析那位演員會有更好的票房效果,但這些分析真的準確嗎 ?

    《美女與野獸》 不是 Emma Watson 主演
    《美女與野獸》 不是 Emma Watson 主演會怎樣呢 ?

    同樣使用人工智能位製片商提供分析服務的比利時公司 ScriptBook 曾表示可用演算法透過分析劇本預測電影是否成功。他們利用演算法預測過去兩年上映的電影,結果電腦對電影是否賣座的預測正確率高達 86%,同一時間,電影行內分析的準確率原來只有 44%。驟看來 ScriptBook 的分析可能比起電影行內分析準確,不過始終難以預測觀眾口味的變化,例如 ScriptBook 曾經分析 2017 年上映的驚慄電影《Get Out 訪 ‧ 嚇》最多只有 5,000 萬美元的票房,但結果竟然有 2.25 億美元。而且更贏得奧斯卡最佳原創劇本的殊榮。

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    2017 年上映的驚慄電影《Get Out 訪 ‧ 嚇》起初沒有看好,但結果竟然有 2.25 億美元票房,而且更贏得奧斯卡最佳原創劇本的殊榮。

    雖然利用人工智能來預測票房未必準確,但電影業的使用人工智能技術來分析和學習人物的情緒變化的系統,就有相當的成績。其中
    迪士尼研究中心(Disney Research)就利用類似的人工智能觀察及分析電影院觀眾反應,透過捕捉電影院觀眾的表情,來分析觀眾的情緒,甚至在預測某個觀眾 10 分鐘後的情緒反應,當然有關的系統亦有助於改良電腦動畫的製作。

    Netflix 以大數據主導的製作方向,造就了紙牌屋的出現。亦令政治題材的電視劇受歡迎起來。
    Netflix 以大數據主導的製作方向,造就了紙牌屋的出現。亦令政治題材的電視劇受歡迎起來。

    Netflix 就和荷里活主流製作公司唱反調,採用以大數據主導製作的模式。這是一套基於用戶習慣的個性化建議的系統,事實證明以大數據分析用戶喜好和習慣,投其所好的製作模式的確能有效提高內容的收視率,每年能更能為 Netflix 節約 10 億美元的開支。

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