在愛范兒此前的的一篇文章中提到，中國的電影院越來越多，觀眾卻越來越少，留言區(qū)最高贊的一條評(píng)論是：
長(zhǎng)久以來的爛片轟炸透支了觀眾的觀影欲望。
到底什么是好電影，每個(gè)人的標(biāo)準(zhǔn)都不一樣。對(duì)于制片商來說，能賺到錢的就是好片，因此捕捉觀眾的口味變得十分重要。
過去十幾年好萊塢的流水線大片屢試不爽，但近幾年開始讓觀眾審美疲勞。國內(nèi)電影這兩年流行的「大 IP+ 流量明星」的模式甚至成為了爛片的標(biāo)配。
▲ 《西游伏妖篇》劇照
當(dāng)影視行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)不好使后，一些片商開始悄悄用 AI 來決定制作什么電影。
在美國已經(jīng)有多家為制片商提供分析服務(wù)的 AI 公司，位于洛杉磯的初創(chuàng)公司 Cinelytic 就是其中一家，據(jù)悉這家公司能基于機(jī)器學(xué)習(xí)來分析歷史電影的數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而預(yù)測(cè)不同劇本和演員對(duì)于一部電影票房的影響。
▲ Cinelytic 分析界面
Cinelytic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Tobias Queisser 舉了一個(gè)例子，假設(shè)拍一部以艾瑪 · 沃特森為主角大片，可以用 Cinelytic 的軟件來看到如果把主角換成詹妮弗 · 勞倫斯會(huì)有什么變化。
AI 可以從不同的維度來對(duì)比兩位演員，比如設(shè)計(jì)不同場(chǎng)景，看看這兩位演員對(duì)電影的影響，看看不同情況下哪位演員能帶來更好的效果。
Cinelytic 的員工大都不是來自電影行業(yè)，Tobias Queisser 來自金融行業(yè)，而 CTO Dev Sen 曾為 NASA 設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，Queisser 相信決策幾百億美元投資的技術(shù)同樣對(duì)電影行業(yè)有用。
類似的 AI 公司還有不少，比利時(shí)的 ScriptBook 表示可以其算法可以通過分析劇本來了預(yù)測(cè)電影是否會(huì)成功。
ScriptBook 展示了對(duì)過去兩年上映的一些電影的算法預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示算法對(duì)于一部電影是否能盈利的預(yù)測(cè)正確率高達(dá) 86%，而影視行業(yè)的準(zhǔn)確率只有 44%。
不過這些 AI 公司在接受采訪時(shí)都拒絕為即將上映的電影進(jìn)行預(yù)測(cè)，到底這些 AI 是不是真的能比人類作出更正確的決策，依然存疑。
有研究人員指出這類 AI 的算法存在缺陷，而且算法只能根據(jù)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可能難以預(yù)測(cè)不斷更迭的流行文化和觀眾口味。
比如 ScriptBook 的算法在分析 2017 年的票房黑馬《逃出絕命鎮(zhèn)》時(shí)，雖然成功預(yù)測(cè)了這部電影會(huì)盈利，但卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估了它的票房，給出了 5600 萬美元的預(yù)測(cè)，實(shí)際上該片最終票房達(dá)到了 1.76 億美元。
▲《逃出絕命鎮(zhèn)》劇照
雖然 AI 的預(yù)測(cè)未必準(zhǔn)確，但越來越多應(yīng)用于影視行業(yè)的 AI 技術(shù)已經(jīng)被開發(fā)出來。
麻省理工學(xué)院曾公布過一項(xiàng)研究成果，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練電腦來識(shí)別視頻中的情緒變化，依靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了數(shù)千部不同類型的視頻，包括電影、電視劇和短視頻等。
研究人員以一種「感情弧線」為指標(biāo)來評(píng)估視頻的不同片段引起的情緒是積極還是消極，這種「感情弧線」的數(shù)值被研究人員稱為視覺效價(jià)（visual valence），并繪制了視頻中每個(gè)場(chǎng)景的情緒變化曲線圖。
這項(xiàng) AI 技術(shù)可以更為準(zhǔn)確地分析觀眾的笑點(diǎn)和淚點(diǎn)，這對(duì)影視制作方來說十分有幫助。
迪士尼研究中心（Disney Research）也曾公布了一項(xiàng)用于觀察分析電影院中觀眾反應(yīng)的技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)能通過捕捉電影院中觀眾的表情，來分析觀眾的情緒，甚至在觀察某個(gè)觀眾十分鐘后還能預(yù)測(cè)他接下來的反應(yīng)。
▲ 你看電影時(shí)的微笑，屬于哪個(gè)區(qū)間？圖自：Disney Research
此外被迪士尼收購的 20 世紀(jì)福克斯，去年和 Google 合作開發(fā)了一套電影預(yù)測(cè)和推薦系統(tǒng)Merlin，通過 AI 技術(shù)分析電影預(yù)告的每個(gè)鏡頭，將標(biāo)記的物體場(chǎng)景信息與數(shù)據(jù)庫比對(duì)，來預(yù)測(cè)觀眾感興趣的電影。
▲ Merlin 預(yù)測(cè)看過《金剛狼 3》的觀眾還感興趣的 20 部電影
但好萊塢還沒完全接納這種新新技術(shù)，在很多傳統(tǒng)制片商看來這些冰冷的算法可能會(huì)損壞電影的藝術(shù)價(jià)值。盡管 ScriptBook 的客戶中不乏知名的好萊塢電影公司，但這些公司都會(huì)要求簽署嚴(yán)格的保密協(xié)議，不希望人們知道他們使用了 AI 。
相比之下，流媒體的態(tài)度則更加開發(fā)。 Netflix 當(dāng)年一戰(zhàn)成名的《紙牌屋》，就是采取了以大數(shù)據(jù)來主導(dǎo)電視劇制作的模式，Netflix 曾表示這套基于用戶習(xí)慣的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，有效提高了觀看率，每年能為 Netflix 節(jié)約 10 億美元。
隨著北美電影市場(chǎng)疲軟，傳統(tǒng)制片商對(duì)這種技術(shù)其實(shí)也有需求。《好萊塢報(bào)道者》的一篇文章指出， 面對(duì)陰晴不定的電影市場(chǎng)，好萊塢制片廠的高層們正面臨一個(gè)問題：
究竟是將電影碰碰運(yùn)氣放到院線上映，還是將其賣給 Netflix。
不過，電影本身還是一門充滿不確定的藝術(shù)，從沒有一套保證成功的模型和公式。
沒有人知道當(dāng)年威爾 · 史密斯要是接拍了《黑客帝國》還會(huì)不會(huì)成為科幻經(jīng)典，誰也無法預(yù)測(cè)如果《霸王別姬》選了尊龍而非張國榮，會(huì)在大銀幕留下一個(gè)怎樣的程蝶衣。
這種陰差陽錯(cuò)造就的經(jīng)典，也是電影的魅力之一。而算法要做的，恰恰是盡量消除所有不確定性。
【來源：愛范兒】
