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AI的守望,電影的回眸

文 | 楊蘇穎

來源 | 智能相對論(ID:aixdlun)

2017年, 是中國電影市場回歸“快車道”, 繼續昂首前進的一年。 藝術片《岡仁波齊》、小眾國漫《大護法》、以及主旋律《戰狼2》等各類影片票房的集中突破甚至說爆發,

無疑給中國影業注入了一針強心劑。 電影市場是一塊巨大的蛋糕, 無論是在國外還是國內都吸引了無數圍觀者。 那麼當人工智慧也開始關注電影, 會在現實世界裡演繹出什麼樣的故事情節呢?

不久前, IBM的人工智慧系統Watson為福克斯的科幻電影《Morgan》操刀了一支電影預告片。 工程師們首先給Watson輸入100部恐怖電影預告片進行學習, 主要分析了預告片的畫面、聲音、創作構成, 並貼上對應的情感標籤, 這是基於人工智慧系統可以識別預告片中人物的語調、聲音、背景音樂與此時人類相對應的情感類型。 在Watson的幫助之下, 電影工作人員製作預告片的時間從10天—1個月的週期縮減到了24小時。

AI的電影之路, 少不了跌跌撞撞

Waston學習的結果對於電影工作人員來說確實可喜, 但是AI技術入侵一直由人類主導的藝術領域—電影, 真的可以把路走得漂漂亮亮嗎?智能相對論(ID:aixdlun)分析師楊蘇穎認為電影在人工智慧上之路至少還存在三個障礙。

一、語言邏輯,

尚未“刮骨”的硬傷

2016年, 在倫敦科幻電影節的48小時電影創作挑戰單元上, 紐約大學AI研究人員奧斯卡·夏普和羅斯·古德溫利用AI創造了一個9分鐘的小電影。 他們開發了一個名叫“Benjamin”的遞迴神經網路, 將包括《星際穿越》、《超時空聖戰》、《捉鬼敢死隊》等幾十個科幻電影劇本輸入之後, Benjamin便能夠開始一行行地進行劇本創作。

不過, 雖然AI創作的速度很快, 但是品質卻並不能夠令人滿意。 至少, 這是一個暫時還沒有人能夠看懂的故事。 在Benjamin創造的電影故事當中, 情節混亂, 前言不搭後語是常態。 每一個獨立的句子看上去基本都還算通順, 不過前後連起來就讓人完全一頭霧水。 儘管有句話說, “一千個觀眾就有一千個哈姆雷特”, 但是這並不能夠成為為AI語言邏輯硬傷開脫的理由。 因為生產電影的終極目的還是為了給予人們一定意義層面上的啟示, 可以或深或淺, 但絕不是在看完之後仍然頭頂問號, 不知所云。

而且要理解人類的自然語言, 其實對於AI來說並不是一件容易的事情, 我們可以簡單列舉它所面對的幾個挑戰。

首先, 語言是不完全有規律的事物, 存在許多意外, 這些意外往往是AI程式裡面所無法全面覆蓋的;再者, 語言是開源的, 人們可以無止盡地對其進行創造, 並利用比喻等方式去進行聯繫;而且, 理解語言的前提還需要有共通的符號空間, 也就是相似的社會生活背景和文化背景。 所以, 綜合這幾點, 從理論上來說, AI必須要擁有和人腦幾乎接近的結構才能靈活使用語言。 而這樣的人腦模型能否用AI的數學模型去實現還是個大大的問號。

二、換臉技術代替摳圖, 成為演員“搖錢樹”?

這樣的換臉技術如果成熟,當然比人工後期去摳圖更高效,而且由於人工的不完美,觀眾總能從影像的邊邊角角發現摳圖的漏洞,因此,AI換臉比起摳圖可能是更難識別的存在。那麼,在明星越來越注重自己的商業價值而頻繁曝光在各大綜藝、廣告拍攝的情況之下,他們本應投入大量時間和精力的影視表演有可能會通過尋找替身演員,然後偷偷利用AI換臉技術的方式來完成。如果明星們偷懶到使用AI技術進行“搖錢”,那麼相信市場是絕不會買單的。因為AI的視覺“戲法”,不僅欺騙觀眾,更會極大擾亂電影產業。

三、“工業複製品”,可能並不是人類期待的結局

眾所周知,機器更適合做一些簡單重複的工作,而人類則更適合從事創造性的工作,目前AI入侵藝術創作的結果不是把作品搞砸,就是讓作品失去靈韻。

《暮光之城》90後女主角斯圖爾特在康奈爾大學的論文分享平臺上發表了一篇有關人工智慧的論文,討論神經風格轉移(Neural Style Transfer)技術在電影中的應用。主要通過畫面內容比例的調整來限制電影每一幀風格的強度,試圖製作出“斯圖爾特”式的電影。

無獨有偶,騰訊AI Lab也提出了一個即時視頻藝術濾鏡的演算法,能夠基於前饋神經網路轉換素材的藝術風格。應用到電影領域,換句話來說,就是“電影濾鏡”。如果想製作類似《至愛梵古·星空之謎》這部油畫電影風格的作品,在手機設備上應用這款電影濾鏡就可以完成。

誠然,AI可以説明完成電影產品,但是就像慈文傳媒集團董事長馬中駿說的,“好的作品不等於好的產品,好的產品也不等於好的作品”。藝術作品的創作思維要求考慮對人內心以及整個社會意識層面的影響力,每一個人都能夠在藝術作品中表達不一樣的觀點和情緒,這是人類精神家園的歸屬。但如果為了追求某一位電影大師的風格,而去迎合大眾,那麼不僅這種風格會變成毫無生機的工業複製品,藝術創作的源泉也會逐漸枯竭。

那麼AI與電影的緣分出口在哪?

既然直接把AI運用到電影創作上會造成很多麻煩,智慧相對論(ID:aixdlun)分析師楊蘇穎認為不如轉換思維,嘗試把AI與電影產業當中的其他環節相結合,形成AI與電影緣分的新出口。

一是在電影製成後,上映前的環節。2017年3月1日《電影產業促進法》正式實施,其中有提倡藝人德藝雙馨的內容和懲處偷漏瞞報票房的規定等等,不過電影法雖然能夠對電影產業的規範運行起到一定的約束作用,但是卻無法從根本上切斷湧入產業的“惡水”。因為法律只能管壞片,例如違反八條禁止規定的電影,卻不能管爛片。在中國電影市場中,一年生產上百部的爛片是市場常態,而“爛片叢生”亦是一個公開的秘密。

雖然法律管不了爛片,但是AI利用大資料預測爛片率或許可以給電影內容的創作者們敲響一記警鐘。例如,一個導演如果總是拍爛片,或者啟用一些爛片率高的演員,那麼AI在電影上映前給出的爛片預測值就會很高。這給予了觀眾們提前用腳投票的機會,不僅可以讓觀眾真正接觸到更好的影片,避免無意識的爛片消費,更可以促使電影製作方,包括投資人、導演、編劇、演員對電影創作更加用心,畢竟我們的電影跟西方好萊塢式電影的真正區別並不是在票房的高低上。

二是在電影上映形成傳播效應之後的環節。模仿迪士尼,做電影實景娛樂這塊一直是行業大佬們躍躍欲試的遊戲,各大影視製作公司“去電影化”策略已經越來越明顯。但與這種行業熱情相對比的是,作為中國北方最大的影視節目外景和後期製作基地,星美今晟影城在拍攝了多部經典的影視作品之後,如今已經鮮有人問津。去年陳凱歌導演的《妖貓傳》按一比一的比例在湖北襄陽還原了一座“唐城“,當地本想借這個IP開發出特有的旅遊風景區,但是在電影上映之後線下二次消費卻陷入僵局。電影實景娛樂是塊大餅沒錯,想想迪士尼在全球的風光就知道這個項目能做成絕對會賺得盆滿缽滿,現在缺乏的是怎麼去做好的方法。

前端時間上映的電影《頭號玩家》中,哈利迪開發了一款虛擬實境(VR)遊戲“綠洲”,讓玩家實現全天候沉浸式遊戲。那麼在電影實景娛樂這一塊的開發,企業除了可以提高IP運營能力之外,採用VR、機器人等這樣的黑科技進行點綴也是一個不錯的選擇。因為國外的差距並不全在IP的大小,中國也有類似《仙劍奇俠傳》、《古劍奇譚》、《誅仙》這樣的大IP,關鍵缺乏的可能是讓遊客進入夢幻場景體驗,完全脫離現實,沉浸到電影故事發生世界的場景化氣氛的營造。

AI是科技的產物,是想像力落地後綻放的花朵。而電影又是人類最天馬行空的世界之一,這兩者天生相得益彰,未來它們的緣分之路一定會越走越寬,越走越長。

【完】

智能相對論(微信id:aixdlun):深挖人工智慧這口井,評出鹹淡,講出黑白,道出vb深淺。重點關注領域:AI+醫療、機器人、智慧駕駛、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的晶片、演算法、人機交互等。

這樣的換臉技術如果成熟,當然比人工後期去摳圖更高效,而且由於人工的不完美,觀眾總能從影像的邊邊角角發現摳圖的漏洞,因此,AI換臉比起摳圖可能是更難識別的存在。那麼,在明星越來越注重自己的商業價值而頻繁曝光在各大綜藝、廣告拍攝的情況之下,他們本應投入大量時間和精力的影視表演有可能會通過尋找替身演員,然後偷偷利用AI換臉技術的方式來完成。如果明星們偷懶到使用AI技術進行“搖錢”,那麼相信市場是絕不會買單的。因為AI的視覺“戲法”,不僅欺騙觀眾,更會極大擾亂電影產業。

三、“工業複製品”,可能並不是人類期待的結局

眾所周知,機器更適合做一些簡單重複的工作,而人類則更適合從事創造性的工作,目前AI入侵藝術創作的結果不是把作品搞砸,就是讓作品失去靈韻。

《暮光之城》90後女主角斯圖爾特在康奈爾大學的論文分享平臺上發表了一篇有關人工智慧的論文,討論神經風格轉移(Neural Style Transfer)技術在電影中的應用。主要通過畫面內容比例的調整來限制電影每一幀風格的強度,試圖製作出“斯圖爾特”式的電影。

無獨有偶,騰訊AI Lab也提出了一個即時視頻藝術濾鏡的演算法,能夠基於前饋神經網路轉換素材的藝術風格。應用到電影領域,換句話來說,就是“電影濾鏡”。如果想製作類似《至愛梵古·星空之謎》這部油畫電影風格的作品,在手機設備上應用這款電影濾鏡就可以完成。

誠然,AI可以説明完成電影產品,但是就像慈文傳媒集團董事長馬中駿說的,“好的作品不等於好的產品,好的產品也不等於好的作品”。藝術作品的創作思維要求考慮對人內心以及整個社會意識層面的影響力,每一個人都能夠在藝術作品中表達不一樣的觀點和情緒,這是人類精神家園的歸屬。但如果為了追求某一位電影大師的風格,而去迎合大眾,那麼不僅這種風格會變成毫無生機的工業複製品,藝術創作的源泉也會逐漸枯竭。

那麼AI與電影的緣分出口在哪?

既然直接把AI運用到電影創作上會造成很多麻煩,智慧相對論(ID:aixdlun)分析師楊蘇穎認為不如轉換思維,嘗試把AI與電影產業當中的其他環節相結合,形成AI與電影緣分的新出口。

一是在電影製成後,上映前的環節。2017年3月1日《電影產業促進法》正式實施,其中有提倡藝人德藝雙馨的內容和懲處偷漏瞞報票房的規定等等,不過電影法雖然能夠對電影產業的規範運行起到一定的約束作用,但是卻無法從根本上切斷湧入產業的“惡水”。因為法律只能管壞片,例如違反八條禁止規定的電影,卻不能管爛片。在中國電影市場中,一年生產上百部的爛片是市場常態,而“爛片叢生”亦是一個公開的秘密。

雖然法律管不了爛片,但是AI利用大資料預測爛片率或許可以給電影內容的創作者們敲響一記警鐘。例如,一個導演如果總是拍爛片,或者啟用一些爛片率高的演員,那麼AI在電影上映前給出的爛片預測值就會很高。這給予了觀眾們提前用腳投票的機會,不僅可以讓觀眾真正接觸到更好的影片,避免無意識的爛片消費,更可以促使電影製作方,包括投資人、導演、編劇、演員對電影創作更加用心,畢竟我們的電影跟西方好萊塢式電影的真正區別並不是在票房的高低上。

二是在電影上映形成傳播效應之後的環節。模仿迪士尼,做電影實景娛樂這塊一直是行業大佬們躍躍欲試的遊戲,各大影視製作公司“去電影化”策略已經越來越明顯。但與這種行業熱情相對比的是,作為中國北方最大的影視節目外景和後期製作基地,星美今晟影城在拍攝了多部經典的影視作品之後,如今已經鮮有人問津。去年陳凱歌導演的《妖貓傳》按一比一的比例在湖北襄陽還原了一座“唐城“,當地本想借這個IP開發出特有的旅遊風景區,但是在電影上映之後線下二次消費卻陷入僵局。電影實景娛樂是塊大餅沒錯,想想迪士尼在全球的風光就知道這個項目能做成絕對會賺得盆滿缽滿,現在缺乏的是怎麼去做好的方法。

前端時間上映的電影《頭號玩家》中,哈利迪開發了一款虛擬實境(VR)遊戲“綠洲”,讓玩家實現全天候沉浸式遊戲。那麼在電影實景娛樂這一塊的開發,企業除了可以提高IP運營能力之外,採用VR、機器人等這樣的黑科技進行點綴也是一個不錯的選擇。因為國外的差距並不全在IP的大小,中國也有類似《仙劍奇俠傳》、《古劍奇譚》、《誅仙》這樣的大IP,關鍵缺乏的可能是讓遊客進入夢幻場景體驗,完全脫離現實,沉浸到電影故事發生世界的場景化氣氛的營造。

AI是科技的產物,是想像力落地後綻放的花朵。而電影又是人類最天馬行空的世界之一,這兩者天生相得益彰,未來它們的緣分之路一定會越走越寬,越走越長。

【完】

智能相對論(微信id:aixdlun):深挖人工智慧這口井,評出鹹淡,講出黑白,道出vb深淺。重點關注領域:AI+醫療、機器人、智慧駕駛、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的晶片、演算法、人機交互等。

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