الذكاء الصناعي يتنبأ بأكثر الأفلام تحقيقاً للإيرادات

قامت شركة 20th Century Fox لصناعة الأفلام السينمائية باستخدام نظام ذكاء صناعي للتكهن بالأفلام التي يتوقع أن يقبل الجمهور على مشاهدتها وتحقق أعلى الإيرادات، بحسب موقع “The Verge”.

وفى هذا الصدد، نشر باحثون من شركة 20th Century Fox تقريرا مؤخرا يشرح كيفية قيام الذكاء الصناعي بتحليل محتوى مقاطع الفيديو الدعائية، أو ما يسمى المقتطفات الترويجية أو “تريللرز”.

ويوضح الباحثون أن أنظمة رؤية آلية تقوم بمسح وفحص فيديو لقطات المقطع الترويجي واحدة تلو الأخر، وتضع العلامات على الأشياء والأحداث، ثم تقوم بمقارنة ذلك بالبيانات التي تم دمجها لمقاطع ترويجية أخرى.

وبسب قناة “العربية” السعودية، يقول الباحثون إن الفكرة تعتمد ببساطة على أن الأفلام، التي توضع على مقاطعها الترويجية مجموعات متماثلة من العلامات، سوف تجذب مجموعات متماثلة من المشاهدين.

بديل للأساليب التقليدية

ويشرح تقرير الباحثين أن هذا التحليل للبيانات يلبي احتياجات شركات إنتاج الأفلام في هوليوود، والتي تقوم بإجراء الكثير من تحليل البيانات المماثلة ولكن باستخدام الأساليب التقليدية مثل المقابلات والاستبيانات.

ويؤكد الباحثون “أن الفهم المفصل لتكوين جمهور المشاهدين وما يعجبهم ويستهويهم يعتبر أمرا مهما لشركات صناعة الأفلام، التي تستثمر في إنتاج أفلام، ولا تعرف على وجه اليقين ما هو مردودها تجاريا.”

ويعتقد الباحثون أنه من الأفضل أن يتم تقسيم تركيبة جمهور المشاهدين إلى شرائح أصغر حجماً، وأكثر دقة. وطبقوا هذا الأسلوب على فيلم “لوغان” لعام 2017، موضحين أنه فيلم عن البطل الخارق، ولكنه يحتوي على موضوعات درامية مأساوية وحبكة تجتذب جمهورًا مختلفًا بعض الشيء.

شراكة مع غوغل

ومن أجل نشاء “نظام تجريبي للتنبؤ بمدى إقبال جمهور المشاهدين على الأفلام والتوصيات المطلوبة”، والذي يُسمى Merlin، عقدت شركة 20th Century Fox شراكة مع غوغل لاستخدام خوادم الشركة وإطار الذكاء الصناعي TensorFlow مفتوح المصدر، وهو النظام الذي أنشأته شركة غوغل لتصميم وبناء نماذج التعلم الآلي العميق.

وتم إرفاق منشور من مدونة، إلى تقرير باحثي شركة 20th Century Fox، يشرح كيفية تحليل TensorFlow من غوغل متمثلا في النظام التجريبي Merlin لتحليل فيلم “لوغان”.

ويوضح المنشور أن نظام Merlin يقوم بمسح المقطع الترويجي، ووضع العلامات على الأشياء مثل “شعر الوجه” و”السيارة” و”الغابة”.

وعلى الرغم من أن الرسم البياني يسجل فقط تكرار هذه العلامات، فإن البيانات الفعلية التي يتم إنشاؤها تكون أكثر تعقيدًا، مع الأخذ في الاعتبار احتساب المدة التي يستغرقها ظهور هذه العناصر على الشاشة، وتوقيت عرض المقطع الترويجي للفيلم.

ويشرح مهندسو شركة 20th Century Fox مدى ارتباط المعلومات وفائدتها بحسب نوع كل فيلم. “فعلى سبيل المثال، يتم كتابة سيناريو يتضمن الكثير من اللقطات التي تركز على ملامح وتعبيرات الوجوه عند إعداد فيديو ترويجي لفيلم درامي، أما الفيديو الترويجي لأفلام الحركة فيجب أن يتوخى عرض لقطات سريعة ومتكررة”.

وينطبق الأمر على فيلم “لوغان”، حيث يعرض التريللر الخاص به الكثير من اللقطات البطيئة لشخصية هيو جاكمان، بينما ينزف من جروح أصيب بها جراء تعرضه للضرب.

ومن خلال مقارنة هذه المعلومات مع تحليلات التريللرز الأخرى، يمكن لنظام Merlin أن يحاول التنبؤ بالأفلام، التي يمكن أن تهم الأشخاص الذين شاهدوا فيلم “لوغان”.

أفضل 5 اختيارات

ويوضح الرسم البياني أكثر 20 فيلمًا حضرها الجمهور الذي حرص على الذهاب إلى دور العرض لمشاهدة فيلم “لوغان”.

ويظهر العمود الموجود على اليمين تنبؤات Merlin، ويعرض العمود الموجود على اليسار البيانات الفعلية، التي يفترض أنه تم جمعها باستخدام طريقة ما قبل الذكاء الصناعي وهو “استطلاع رأي المشاهدين”.

وأثبتت النتائج والتجارب أن نظام Merlin ينجح على الأقل في تحديد أفضل 5 اختيارات، حتى ولو فشل في وضعها في نفس الترتيب من الأهمية.[ads3]