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人工智能在娛樂領域的應用場景舉例說明

8g3K_AI_Thinker ? 2017-12-20 17:17 ? 次閱讀

人工智能是眼下最熱門的話題之一,人們對于機器翻譯、自動駕駛、NLP 和 CV 等技術將會帶給我們的影響也是各執一詞。樂觀主義者們暢想著有朝一日「司機」一詞成為歷史,而悲觀主義者們則擔憂數以百萬計的卡車司機即將面臨失業的風險。

在過去,人工智能常被表現為類似《終結者》影片中的天網效果。其實,人工智能目前在娛樂行業就有非常真實的落地產品。下面我們就列舉一些令人激動的項目。

睡前「閱讀」

人工智能的觸角已經伸向了娛樂生活的方方面面,甚至是持續千百年的家庭傳統,它能輔助父母給孩子朗讀睡覺故事。比如,Novel Effect 等公司已經研發出的語言內容交互系統,當父母講述《野獸家園》故事時,可以配以各種小動物的聲效。

展望未來,8i 等公司研發的互動全息技術可以讓大家看到兒童劇中的 Seussian 成為可互動的角色。Earplay 是另一家技術公司,他們在移動設備研發的技術則解放了媽媽們的時間。待孩子上床之后,錄音機就開始模仿媽媽的聲音給孩子們講故事。

充滿想象力的霍頓聽到關于自己的故事

迪士尼樂園

迪士尼樂園曾是連接現實生活和童年幻想的橋梁地帶,人工智能技術在這里也大顯身手。說到主題公園,迪士尼一直處于領先地位。迪士尼研究院與主題公園的創意工程師團隊密切配合,設計出了許多我們熟知和喜愛的游樂設施及景點。

如果利用 Zippy.ai 公司的技術,在迪士尼樂園即將開放的星球大戰主題園放一臺半自動的 R2D2 機器人怎么樣呢?有自動導航技術做支持,自動駕駛的機器人在孩子們之間移動便非常安全。

或者,是否可以通過更深層次的交互技術讓迪士尼動畫的角色越出紙外,融入現實生活呢?米老鼠是否可以用她特有的聲音與賓客交談,互動回答孩子們的問題呢?

名人模仿

人工智能不僅用于合成娛樂聲效,還能模仿名人的聲音,包括人物的語音、語調和語氣。舉個例子,如果你輸入一些內容,機器可以模仿泰勒·斯威夫特的聲音朗讀出來,效果惟妙惟肖。同樣,人們很容易聯想到將此技術遷移到智能助手中,假如用摩根·弗里曼的音色回答天氣查詢,誰不樂意呢?

將來人們不必再閱讀紙質版的《紐約時報》,而是聽安德森·庫珀讀新聞,并且向 Siri 或是 Alexa 大腦拋出一大堆問題,當然安德森是虛擬。Google Home、Apple 即將發布的 HomePod 等語音交互產品,北美地區今年估計接近 2000 萬臺,到 2020 年預計將達到 1.4 億臺,這意味著大部分人都將有機會接觸此類產品。

重要的是,使用這些設備的人越多,底層的算法就越智能。每一個問題,每一條指令,其實都是一條訓練數據,都能讓模型聰明一點點。

名人模仿并不局限于聲音。由華盛頓大學計算機科學與工程學院的 Paul G. Allen 制作的數字奧巴馬證實了制作以假亂真人物視頻的能力。當然,創新的技術也會存在黑暗的一面,政治傾向分化的大眾沉迷于各種假新聞,媒體被虛假視頻所利用。圖謀不軌的人可能在視頻中設計一些對話,然后配上語音、面部動畫和肢體語言,從而復制一段以假亂真、令人信服的對話視頻。據實際觀察發現,幾乎沒人懷疑這不是奧巴馬總統親自發表的一次真實演講視頻。

虛擬現實

如果你曾幻想逃離到另一個宇宙,那么人工智能技術將能幫你實現:融入人工智能技術的虛擬現實使其各方面效果更可信,感覺更身臨其境。假設你不希望逃往的后啟示錄世界渺無人跡,那么算法會為你的虛擬現實世界添加多維度的虛擬人物。

Rain AI 引擎已經被全球 10 萬名游戲開發者所使用,競爭對手的理論已經在這個領域取得了長足的進步。Limitless 公司用自己平臺制作的一段交互式虛擬角色短片,Gray 和 Gull,征服了 2016 游戲開發者大會的參會者們。同樣,SIGGRAPH 大會近期也吸引了大批該領域的參與者。

由于人工智能技術的進步,故事情節本身也變得更加錯綜復雜。根據玩家個人經驗訓練的神經網絡模型可以將已有情節按照玩家口味偏好進行改編。

Massive Software 在其人群仿真算法中已經加入人工智能因素。而他們預設計的人工智能代理可以直接加入場景中,視覺工程師們根據故事情節稍作裁剪即可使用,節省了原來生成 CGI 角色的時間。

動畫電影

動畫行業也吸引了人工智能技術的加盟,Midas Touch 公司已經開發了一款自動設計二維動畫角色的工具。幕后制作者是 Pixar 動畫的元老,他曾通過 WALL-E 機器人把人工智能技術搬到現實生活中。Pixar 公司本身也踏著 AI 浪潮乘勢而上,將深度學習技術應用于檢測和剔除質量差的圖像幀,顯著提升動畫制作效率。去年,谷歌也憑借 Pixar 的產品給人工智能增添了一絲幽默感。

廣告

人工智能不僅在視覺和交互方面改善了我們的體驗,它還能理解用戶的偏好和情感,為用戶提供個性化的內容定制服務。Netflix 細膩的推薦算法已經讓人眼前一亮,而基于情感識別和面部識別技術的視頻運營商更是可以基于用戶的心情推薦視頻。iPhone X 的前置攝像頭捕捉用戶面部畫面,通過計算機視覺算法解鎖手機。試想一下蘋果公司廣告投放的新技術,當你在手機上瀏覽內容時,攝像頭通過跟蹤你眼球的活動方向,在屏幕相應的位置給你推送廣告。攝像頭可以分析知道用戶在觀看屏幕的哪一塊區域,以及觀看時的情緒狀態。不久的將來,媒體評級機構 Nielsen 會被這些創新技術所取代。

市面上已有多家公司將這些新技術投入實際產品:TVision Insights 公司通過分析「真實觀看人數」衡量電視節目的觀眾喜愛度。Affectiva 公司借助計算機視覺和深度學習技術分析用戶的面部表情,從而判斷用戶情緒。游戲工作室 Flying Mollusk 使用 Affectiva 的軟件開發了一款新游戲,實時根據用戶的恐慌程度調整游戲難度。更進一步,當用戶心情悲傷、喜悅或是興奮,智能助手可以為主人挑選播放不同的音樂。

小結

相信大家已經見識到了,人工智能在娛樂領域的應用場景千姿百態。人們每一次使用 AI 輔助的娛樂設備休息、聊天或是玩游戲,都在為算法提供訓練數據,讓算法更深刻地理解用戶習慣,更好地為用戶提供娛樂服務。各位讀者體會到了變化嗎?


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原文標題:盤點 AI 在娛樂行業最佳應用場景

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