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AI的守望,电影的回眸

导读: 工程师们首先给Watson输入100部恐怖电影预告片进行学习,主要分析了预告片的画面、声音、创作构成,并贴上对应的情感标签,这是基于人工智能系统可以识别预告片中人物的语调、声音、背景音乐与此时人类相对应的情感类型。

AI的守望,电影的回眸

图片来自“123rf.com.cn”

2017年,是中国电影市场回归“快车道”,继续昂首前进的一年。艺术片《冈仁波齐》、小众国漫《大护法》、以及主旋律《战狼2》等各类影片票房的集中突破甚至说爆发,无疑给中国影业注入了一针强心剂。电影市场是一块巨大的蛋糕,无论是在国外还是国内都吸引了无数围观者。那么当人工智能也开始关注电影,会在现实世界里演绎出什么样的故事情节呢?

不久前,IBM的人工智能系统Watson为福克斯的科幻电影《Morgan》操刀了一支电影预告片。工程师们首先给Watson输入100部恐怖电影预告片进行学习,主要分析了预告片的画面、声音、创作构成,并贴上对应的情感标签,这是基于人工智能系统可以识别预告片中人物的语调、声音、背景音乐与此时人类相对应的情感类型。在Watson的帮助之下,电影工作人员制作预告片的时间从10天—1个月的周期缩减到了24小时。

AI的电影之路,少不了跌跌撞撞

Waston学习的结果对于电影工作人员来说确实可喜,但是AI技术入侵一直由人类主导的艺术领域—电影,真的可以把路走得漂漂亮亮吗?智能相对论分析师杨苏颖认为电影在人工智能上之路至少还存在三个障碍。

语言逻辑,尚未“刮骨”的硬伤

2016年,在伦敦科幻电影节的48小时电影创作挑战单元上,纽约大学AI研究人员奥斯卡·夏普和罗斯·古德温利用AI创造了一个9分钟的小电影。他们开发了一个名叫“Benjamin”的递归神经网络,将包括《星际穿越》、《超时空圣战》、《捉鬼敢死队》等几十个科幻电影剧本输入之后,Benjamin便能够开始一行行地进行剧本创作。

AI的守望,电影的回眸

不过,虽然AI创作的速度很快,但是质量却并不能够令人满意。至少,这是一个暂时还没有人能够看懂的故事。在Benjamin创造的电影故事当中,情节混乱,前言不搭后语是常态。每一个独立的句子看上去基本都还算通顺,不过前后连起来就让人完全一头雾水。尽管有句话说,“一千个观众就有一千个哈姆雷特”,但是这并不能够成为为AI语言逻辑硬伤开脱的理由。因为生产电影的终极目的还是为了给予人们一定意义层面上的启示,可以或深或浅,但绝不是在看完之后仍然头顶问号,不知所云。

而且要理解人类的自然语言,其实对于AI来说并不是一件容易的事情,我们可以简单列举它所面对的几个挑战。首先,语言是不完全有规律的事物,存在许多意外,这些意外往往是AI程序里面所无法全面覆盖的;再者,语言是开源的,人们可以无止尽地对其进行创造,并利用比喻等方式去进行联系;而且,理解语言的前提还需要有共通的符号空间,也就是相似的社会生活背景和文化背景。所以,综合这几点,从理论上来说,AI必须要拥有和人脑几乎接近的结构才能灵活使用语言。而这样的人脑模型能否用AI的数学模型去实现还是个大大的问号。

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