IBM Watsonシステムには、腫瘍学の分野での問題の解決から、単一地域で起こりうる自然災害の予測まで、多くの機能があります。 現在、IBM Watsonは20世紀フォックスと一緒に映画に挑戦しています。 認知システムは、映画「モーガン」の予告編を作成するよう依頼されました。 映画の筋書きは、人々を向上させる技術と、そのような技術を使用して作成された人に結び付けられています。 視聴者を引き付けるために、IBM Watsonは、写真の中で最も刺激的な瞬間を短い予告編で収集する必要がありました。
プロの監督であっても、映画の最も繊細な心理的瞬間を判断することはそれほど簡単ではありません。 映画の世界への旅を始めたばかりのコグニティブシステムであるIBMワトソンについて言うべきこと。 しかし、サービスはそのタスクに対処したようです。
トレーラーを作成するために、IBM Watsonは、死への恐怖、外国人嫌い、痛みなどを含む、人の最も奥深い恐怖を分析しました。 さらに、視聴者が映画に行くために、予告編は視聴者をストーリーラインと否定に導く瞬間を示す必要があります。 失敗しますが、すべての秘密を明らかにしません。 予告編の仕事は、人に興味を持たせ、映画とプロットの可能な展開について考えさせることです。 まあ、人工人についての予告編が人工知能によって作成されている場合、これは視聴者の注意を写真に引き付ける追加の要因として機能します。
人間の精神そのものの多くの側面をコンピュータが把握することは難しいことは明らかです。 認知システムを助けるために、それは訓練される必要があります。 IBM Watsonの開発者は、ホラー映画の予告編を視覚教材として使用してトレーニングを実施しました。 彼らは1つまたは2つのトレーラーではなく、100のトレーラーを使用しました。 トレーニングの効果を高めるために、各トレーラーは別々のフラグメントに分割されました。 これらのフラグメントは、多くの基準に従って分析されました。 3つの主要な基準があります。
1つ目は、個々のキャラクターと関連オブジェクトの調査によるビデオシーケンスの分析です。 人々の感情に特に注意が払われました。 認知システムは24の感情を識別しています。 さらに、コンテンツにタグが付けられました。 2つ目はオーディオ分析で、システムは人間の声や音楽などの周囲の音を調べて特定しようとしました。 3番目の基準は、フレームの構成です。 IBM Watsonは、照明のダイナミクスとカメラの位置を分析しました。
IBM Watsonコグニティブシステムは、一度に大量のデータを処理できます。 予告編の作成時に、特定の各シーンの分析が使用されました。 個々のフレームと一連のフレームの両方を調査しました。
その結果、IBMWatsonは何日ものトレーニングの後、映画全体から最も感情的な10の瞬間を強調することができました。 これらのうち、6分間続くトレーラーが作成されました。 トレーラー自体は次のとおりです。
IBM Watsonに映画の映画撮影を教えることを任された認知システム開発者は、コンピューターの選択に影響を与えることはできませんでした。 確かに、システムは映画の個々のセクションの時間を示すことしかできず、予告編ビデオのレイアウトを処理できませんでした。 トレーラーのビデオ編集を行う必要がありました。 しかし、これにより、ビデオの準備時間を大幅に短縮することもできました。 通常、映画の予告編を作成するには約1か月かかります。 IBM Watsonのおかげで、作業は1日で完了しました。
この映画の予告編がすでに作成されていることは注目に値します。 ただし、前のバージョンは20世紀フォックススタジオの従業員によって作成されました。
誰かがマシンによって作成されたバージョン、誰かが好きだということは明らかです-人によって行われた作業。 おそらく近い将来、認知システムは人々が映画の予告編と映画自体の両方を作成するのを積極的に支援するでしょう。