当AI预测走进影视业会发生什么
“长久以来烂片轮番上映，几乎将观众的观影慾望消耗完全。”但是关于什么是好电影这个问题，对制片商而言，答案是能赚到钱的就是好片，因此能够捕捉观众的口味是十分重要的。然而观众口味并不是容易就能捉摸，在经过过多次成功与失败后，片商开始用ai来决定制作什么电影。
尽管过去十几年好莱坞的流水线大片一直赢得大量观众的追捧，但近几年开始却出现观众审美疲劳的情况。于是，在美国已经有多家为制片商提供分析服务的ai公司，位於洛杉矶的新创公司“cinelytic”就是其中一家，据悉这家公司能基於机器学习来分析历史电影的数据库，进而预测不同剧本和演员对於一部电影票房的影响。
cinelytic共同创办人兼ceo tobias queisser举了一个用ai预测剧本、演员和票房变化的例子，假设拍一部以艾玛．华森为主角大片，可以用cinelytic的软件来看到如果把主角换成珍妮佛．劳伦斯会对票房产生什么变化。
目前ai仍无法进行无误差预测
ai可以从不同的维度来对比两位演员，比如设计不同场景，看看这两位演员对电影的影响，看看哪个情况下谁能带来更好的效果。
cinelytic的员工大都不是来自电影行业，tobias queisser来自金融行业，而cto dev sen曾为nasa设计风险评估模型，但queisser相信决策几百亿美元投资的技术对电影行业同样有帮助。
类似的ai公司还有不少，比利时的scriptbook表示其算法可以透过分析剧本来预测电影是否会成功。
scriptbook展示了对过去两年上映的一些电影的算法预测，结果显示其算法对於一部电影是否盈利的预测准确率高达86%，而影视行业的准确率只有44%。
不过这些ai公司都拒绝为即将上映的电影进行预测，因此到底ai是不是真的能比人类作出更正确的决策，还是在害怕预测结果和实际情况打脸，也许这些ai的预测还没能站稳脚步。
同时有研究人员指出此类ai的算法存在缺陷，这些算法只能根据过去的数据进行分析，可能难以适应随时更迭的流行潮流和观众口味。
例如scriptbook的算法在分析2017年的票房黑马《逃出绝命镇》时，虽然成功预测了这部电影会盈利，但预测票房结果远远不及实际票房。算法给出了5,600万美元的预测，实际上该片最终票房达到了1.76亿美元。
虽然ai的预测未必准确，但越来越多应用於影视行业的ai技术已经被开发出来。
ai怎么预测你看电影时什么时候会笑
麻省理工学院曾公布过一项研究成果，可以通过机器学习训练电脑来识别视频中的情绪变化，依靠深度神经网络分析了数千部不同类型的影音，包括电影、电视剧和短影音等。
研究人员用“感情弧线”为指标来评估视频的不同片段引起的情绪是积极还是消极，这种“感情弧线”的数值被研究人员称为视觉效价（visual valence），并以此绘制了视频中每个场景的情绪变化曲线图。
这项ai技术可以更为准确地分析观众的笑点和泪点，这对影视制作方来说十分有帮助。
好莱坞大厂还没完全接纳
迪士尼研究中心（disney research）也曾公布了一项用於观察分析电影院中观众反应的技术。这项技术能透过捕捉电影院中观众的表情，来分析观众的情绪，甚至在观察某个观众十分钟后还能预测他接下来的反应。
此外被迪士尼收购的20世纪福克斯，去年和google合作开发了一套电影预测和推荐系统merlin，通过ai技术分析电影预告的每个镜头后，将标记的物体场景信息与数据库比对，从而预测观众感兴趣的电影。
然而好莱坞还没完全接纳这样的新技术，很多传统制片商认为这些冰冷的算法只会损坏电影的艺术价值。尽管scriptbook的客户中不乏知名的好莱坞电影公司，这些公司都会要求签署保密协议，隐蔽他们使用了ai预测这个事实 。
相比之下，串流媒体的态度则更加开放。netflix当年一战成名的《纸牌屋》，就是采取了以大数据为主导的电视剧制作模式，netflix曾表示这套基於用户习惯的个性化推荐系统，除了有效提高了观看率，每年还能为netflix节约10亿美元。
但随着北美电影市场疲软，传统制片商对这种技术也透露出需求。《好莱坞报导者》的一篇文章指出，面对阴晴不定的电影市场，好莱坞制片厂的高层们正面临一个问题：
究竟是将电影放到院线上映，还是将其卖给netflix。
不过，ai预测之所以不能够达到100%的准确率，也是因为电影本身还是一门充满不确定的艺术，从没有一套保证成功的模型和公式。
没有人知道当年威尔史密斯要是接拍了《黑客任务》还会不会成为科幻经典，谁也无法预测如果《霸王别姬》选了尊龙而非张国荣，会在大银幕留下一个怎样的程蝶衣。
这种阴差阳错造就的经典，也是电影的魅力之一。而算法要做的，恰恰是尽量消除所有不确定性。
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尽管过去十几年好莱坞的流水线大片一直赢得大量观众的追捧，但近几年开始却出现观众审美疲劳的情况。于是，在美国已经有多家为制片商提供分析服务的ai公司，位於洛杉矶的新创公司“cinelytic”就是其中一家，据悉这家公司能基於机器学习来分析历史电影的数据库，进而预测不同剧本和演员对於一部电影票房的影响。
cinelytic共同创办人兼ceo tobias queisser举了一个用ai预测剧本、演员和票房变化的例子，假设拍一部以艾玛．华森为主角大片，可以用cinelytic的软件来看到如果把主角换成珍妮佛．劳伦斯会对票房产生什么变化。
目前ai仍无法进行无误差预测
ai可以从不同的维度来对比两位演员，比如设计不同场景，看看这两位演员对电影的影响，看看哪个情况下谁能带来更好的效果。
cinelytic的员工大都不是来自电影行业，tobias queisser来自金融行业，而cto dev sen曾为nasa设计风险评估模型，但queisser相信决策几百亿美元投资的技术对电影行业同样有帮助。
类似的ai公司还有不少，比利时的scriptbook表示其算法可以透过分析剧本来预测电影是否会成功。
scriptbook展示了对过去两年上映的一些电影的算法预测，结果显示其算法对於一部电影是否盈利的预测准确率高达86%，而影视行业的准确率只有44%。
不过这些ai公司都拒绝为即将上映的电影进行预测，因此到底ai是不是真的能比人类作出更正确的决策，还是在害怕预测结果和实际情况打脸，也许这些ai的预测还没能站稳脚步。
同时有研究人员指出此类ai的算法存在缺陷，这些算法只能根据过去的数据进行分析，可能难以适应随时更迭的流行潮流和观众口味。
例如scriptbook的算法在分析2017年的票房黑马《逃出绝命镇》时，虽然成功预测了这部电影会盈利，但预测票房结果远远不及实际票房。算法给出了5,600万美元的预测，实际上该片最终票房达到了1.76亿美元。
虽然ai的预测未必准确，但越来越多应用於影视行业的ai技术已经被开发出来。
ai怎么预测你看电影时什么时候会笑
麻省理工学院曾公布过一项研究成果，可以通过机器学习训练电脑来识别视频中的情绪变化，依靠深度神经网络分析了数千部不同类型的影音，包括电影、电视剧和短影音等。
研究人员用“感情弧线”为指标来评估视频的不同片段引起的情绪是积极还是消极，这种“感情弧线”的数值被研究人员称为视觉效价（visual valence），并以此绘制了视频中每个场景的情绪变化曲线图。
这项ai技术可以更为准确地分析观众的笑点和泪点，这对影视制作方来说十分有帮助。
好莱坞大厂还没完全接纳
迪士尼研究中心（disney research）也曾公布了一项用於观察分析电影院中观众反应的技术。这项技术能透过捕捉电影院中观众的表情，来分析观众的情绪，甚至在观察某个观众十分钟后还能预测他接下来的反应。
此外被迪士尼收购的20世纪福克斯，去年和google合作开发了一套电影预测和推荐系统merlin，通过ai技术分析电影预告的每个镜头后，将标记的物体场景信息与数据库比对，从而预测观众感兴趣的电影。
然而好莱坞还没完全接纳这样的新技术，很多传统制片商认为这些冰冷的算法只会损坏电影的艺术价值。尽管scriptbook的客户中不乏知名的好莱坞电影公司，这些公司都会要求签署保密协议，隐蔽他们使用了ai预测这个事实 。
相比之下，串流媒体的态度则更加开放。netflix当年一战成名的《纸牌屋》，就是采取了以大数据为主导的电视剧制作模式，netflix曾表示这套基於用户习惯的个性化推荐系统，除了有效提高了观看率，每年还能为netflix节约10亿美元。
但随着北美电影市场疲软，传统制片商对这种技术也透露出需求。《好莱坞报导者》的一篇文章指出，面对阴晴不定的电影市场，好莱坞制片厂的高层们正面临一个问题：
究竟是将电影放到院线上映，还是将其卖给netflix。
不过，ai预测之所以不能够达到100%的准确率，也是因为电影本身还是一门充满不确定的艺术，从没有一套保证成功的模型和公式。
没有人知道当年威尔史密斯要是接拍了《黑客任务》还会不会成为科幻经典，谁也无法预测如果《霸王别姬》选了尊龙而非张国荣，会在大银幕留下一个怎样的程蝶衣。
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