27 сентября, 2020
В мире завтрашнего дня не только вы будете смотреть фильмы, но и они за вами. 

В мире завтрашнего дня не только вы будете смотреть фильмы, но и они за вами.

Когда вы находитесь в темном кинотеатре, то ваши реакции на происходящее на экране чаще всего остаются незамеченными другими. Вот вы широко открываете глаза при неожиданном повороте сюжета, буквально подпрыгиваете в кресле от страшной сцены или пускаете слезу под мелодраматичную музыку – все эти эмоции, вероятнее всего, будут направлены не более чем в пластиковую спинку впереди стоящего кресла. Но только лишь в том случае, если этот кинотеатр не оснащен «компьютерным зрением». Если вам когда-нибудь выдастся шанс побывать в одном из таких, то будьте уверены, пока вы будете смотреть фильм, фильм будет смотреть за вами.
Компьютерную программу, основная задача которой заключается именно в том, о чем написано выше, разработала компания Silver Logic Labs. Ее генеральный директор Джеримая Хамон – эксперт в области прикладной математики, специализирующийся на теории чисел. Он много лет проработал в стенах таких гигантов, как Amazon, Microsoft, а также в Гарвардской медицинской школе, занимаясь различными вопросами, связанными с человеческой потребительской природой. Однако его основным интересом всегда было понять, как искусственный интеллект (ИИ) сможет помочь лучше предугадывать одну из самых сложных наших особенностей – человеческое поведение.
Исследуя алгоритмы ИИ для анализа человеческих реакций на восприятие различных видов медиа, Хамон понял, что это может принести пользу не только в научном плане, но и коммерческом. Его система работает следующим образом: ИИ-алгоритм следит за аудиторией, которая смотрит фильм, отмечая эмоции на лицах людей, проявляющиеся даже через самые едва заметные изменения (так называемые микровыражения), а затем генерирует на основе этой информации нужные данные для последующего анализа.
Хамон серьезно углубился в подобные исследования около трех лет назад и, хотя результаты его работы для медиаиндустрии выглядят пока очень сыро, большой интерес к данной теме они, безусловно, привлекли. В значительной степени потому, что обещают надежные результаты, так как поведение людей может быть таким же предсказуемым, как и работа программного обеспечения, по крайней мере в видении самого Хамона. ИИ, в свою очередь, а также используемые им технологии компьютерного зрения помогут производить сбор информации о том, как люди реагируют на те или иные фильмы и телевизионные передачи, гораздо эффективнее любой фукус-группы. Как только ИИ обучат сбору нужного набора данных, он сможет обеспечивать быстрый, последовательный и детальный анализ этой информации. Для тех сфер индустрии, которым приходится работать с этими данными – новость просто замечательная. Ведь благодаря более грамотному и эффективному анализу человеческих желаний и предпочтений они смогут улучшать свои продукты и сервисы, приносящие деньги.
Рейтинги – один из важнейших и показательных аспектов, обеспечивающих успех той или иной телевизионной программе или фильму. К удивлению тех, кто следил за процессом, текущая версия программного обеспечения Хамона смогла предсказать рейтинги Nielsen, Rotten Tomatoes и IMDB с точностью от 84 до 99 процентов. Разность в показателях связана с тем, что некоторые объекты рейтинга являются «мультимодальными», то есть рассчитаны на более широкую аудиторию, поэтому их, как правило, бывает сложнее предсказать. Вообще, когда речь идет о ТВ, то уже сама по себе попытка предсказать популярность той или иной передачи не может не впечатлять.
«Когда я только начинал, все говорили мне, что я никогда не смогу предсказывать подобное, потому что никто не может», — поделился Хамон в разговоре с порталом Futurism.
Но при наличии математики нет ничего невозможного. Ведь, по мнению Хамона, с помощью математических методов можно отмечать многие нюансы, которые отметить без их использования просто невозможно.
«Мы взяли эмоциональные реакции на визуальную и звуковую стимуляцию аудитории и конвертировали их в цифровые значения. А когда что-то приобретает форму цифрового значения, то это рано или поздно приобретает форму нужного уравнения, задача которого в нашем случае сводится к тому, чтобы узнать, насколько действительно вам понравилось (или понравится) то или иное шоу», — говорит Хамон.
Исследователь сообщает, что здесь проводится широкий статистический анализ, но при этом отказывается сообщать какие-либо детали о том, какое же уравнение он использует для расчета, указывая на то, что таким образом он пытается защитить «секретный ингредиент» своей программы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *