Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w rozrywce? Przypadki użycia, przykłady i narzędzia

Branża rozrywkowa staje się coraz bardziej zróżnicowana i złożona, obejmując różne sektory, takie jak film, telewizja, muzyka, gry i sport. Granice między tymi segmentami stają się coraz mniej wyraźne, ale wszystkie mają jeden wspólny cel: dostarczanie wciągających treści, na których można zarabiać.

Co decyduje o tym, czy dany produkt rozrywkowy jest opłacalny, czy pozostaje poniżej granicy? Zależy to zawsze od kilku czynników, w tym od wyboru kanałów dystrybucji, skuteczności reklamy i sponsoringu oraz poziomu popytu konsumentów. Stąd rosnące zainteresowanie sztuczną inteligencją w branży rozrywkowej: ta technologia może jednocześnie zająć się większością tych obszarów.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w rozwoju rozrywki? W artykule rozważymy odpowiedź na to pytanie przez pryzmat trzech kluczowych obszarów biznesowych:

1. usprawnienie tworzenia i produkcji treści,
2. Personalizacja doświadczeń odbiorców,
3. Poprawa monetyzacji.

Ponadto przeanalizujemy najczęstsze zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze przemysłu rozrywkowego w oparciu o doświadczenia kluczowych graczy, takich jak Netflix, Disney, Ubisoft czy Spotify. Następnie omówimy technologie, trendy, a także konkretne narzędzia wykorzystywane w różnych sektorach rozrywki – od muzyki po gaming. Zaczynajmy!

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w rozrywce : przypadki użycia

Według IBM Global AI Adoption Index (2022), obejmującego firmy z różnych branż na całym świecie, AI jest obecnie najczęściej wykorzystywana w automatyzacji procesów IT i biznesowych, wykrywaniu bezpieczeństwa i zagrożeń, marketingu i sprzedaży, a także w analityce biznesowej lub inteligencji.

Sektor mediów i rozrywki nie jest wyjątkiem od tego trendu. Firmy z tej branży często wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają w przyspieszeniu cyfrowym, tworząc systemy rekomendacji, przyspieszając tworzenie treści, opracowując niestandardowe chatboty do celów CRM, analizy odbiorców i moderacji treści – zwłaszcza w mediach społecznościowych. Przyjrzyjmy się bliżej każdej z tych aplikacji i zobaczmy, które znane firmy z nich korzystają.

Systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana na platformach rozrywkowych, takich jak YouTube, Netflix i Amazon Prime Video, w celu dostarczania użytkownikom spersonalizowanych rekomendacji. Analizując preferencje użytkowników, historię przeglądania i zachowanie, algorytmy sztucznej inteligencji mogą sugerować filmy, programy telewizyjne, muzykę, książki i inne treści, które prawdopodobnie spodobają się użytkownikom.

Systemy rekomendacji zbierają dane użytkowników, analizują ich profile, przeglądają i przeglądają historię oraz identyfikują podobieństwa i wzorce zachowań. Za pomocą algorytmów uczenia maszynowego systemy te uczą się na podstawie danych historycznych i tworzą modele, które mogą przewidywać preferencje użytkowników. Następnie generują spersonalizowane rekomendacje oraz stale je aktualizują i ulepszają w oparciu o opinie i interakcje użytkowników. Ta pętla informacji zwrotnych zwiększa dokładność i trafność zaleceń w miarę upływu czasu.

Spersonalizowane rekomendacje w serwisie Netflix

Netflix, wiodąca na świecie platforma streamingowa, wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do dostarczania swoim abonentom spersonalizowanych rekomendacji. Dzięki analizie danych użytkowników, nawyków oglądania i historycznych preferencji, silnik rekomendacji Netflix sugeruje treści dostosowane do indywidualnych gustów, zwiększając zaangażowanie i satysfakcję użytkowników.

Wiemy, że czasami członkowie mają coś na myśli, gdy odwiedzają usługę, dlatego zapewniamy wyrafinowaną funkcję wyszukiwania, aby znaleźć odpowiednie filmy dla naszych członków. Obejmuje to sprostanie wyzwaniom związanym z obsługą wielu języków i mechanizmów wprowadzania danych z różnych urządzeń, w tym pilotów telewizyjnych i sterowania głosem. Używamy wielu algorytmów uczenia maszynowego i rekomendacji działających na dużą skalę, aby usprawnić naszą personalizację i wyszukiwanie.

Personalizacja i wyszukiwanie przez Netflix Research

Sztuczna inteligencja w przemyśle rozrywkowym do tworzenia treści

Sztuczna inteligencja w biznesie jest również wykorzystywana do zadań związanych z tworzeniem treści, w tym pisania scenariuszy, generowania muzyki i tworzenia efektów wizualnych. Technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne zbiory danych i zmieniać przeznaczenie starych treści w celu generowania nowych historii, dialogów, a nawet kompletnych scenariuszy. Mogą również pomagać w komponowaniu muzyki, identyfikując wzorce i style obserwowane w istniejących kompozycjach. Ponadto renomowane firmy przyjęły oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do efektów wizualnych, które automatyzują ulepszanie lub modyfikowanie obrazów i filmów. Sprawdźmy, które znane firmy wykorzystują rozwiązania AI do generowania i tworzenia treści.

Proceduralne generowanie treści oparte na sztucznej inteligencji przez Ubisoft

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w rozrywce przez branżę gier? Ubisoft, wiodący producent gier wideo, wykorzystuje sztuczną inteligencję do proceduralnego generowania treści (PCG). Algorytmy PCG analizują ogromne ilości danych, w tym mapy, tekstury i mechanikę rozgrywki, aby automatycznie generować zróżnicowaną i dynamiczną zawartość gry. Takie podejście pozwala firmie Ubisoft tworzyć ekspansywne światy gier, generować realistyczne krajobrazy i wypełniać je interaktywnymi elementami, jednocześnie zmniejszając wysiłek ręczny wymagany do tworzenia treści. W rezultacie Ubisoft jest w stanie zapewnić wciągające wrażenia w grach , które urzekają graczy stale ewoluującą zawartością.

Algorytm oparty na sztucznej inteligencji, który generuje realistyczne wirtualne światy w No Man's Sky

W branży gier algorytmy sztucznej inteligencji mogą generować realistyczne wirtualne światy, zapełniać je inteligentnymi postaciami niezależnymi (NPC), a nawet tworzyć proceduralne systemy opowiadania historii (tj. systemy, w których gra reaguje na działania gracza). Jednym z najbardziej imponujących przypadków wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle rozrywkowym jest gra wideo „No Man's Sky” firmy Hello Games, w której algorytm oparty na sztucznej inteligencji automatycznie tworzy całe różne galaktyki i planety w rzeczywistej skali.

W „No Man's Sky” gracze wyruszają w eksplorację kosmosu, przemierzając praktycznie nieskończony wszechświat złożony z miliardów galaktyk, z których każda zawiera niezliczone planety. To, co sprawia, że ​​gra jest naprawdę wyjątkowa, to fakt, że każda pojedyncza planeta, z własnym, unikalnym środowiskiem, terenem, florą i fauną, jest generowana proceduralnie w rzeczywistej skali. Oznacza to, że algorytm sztucznej inteligencji gry tworzy cały wszechświat w locie podczas eksploracji przez graczy, zapewniając nieskończoną różnorodność odkryć.

Animacja i efekty wizualne oparte na sztucznej inteligencji Disneya

Disney, pionier animacji i efektów wizualnych, również wykorzystał korporacyjną sztuczną inteligencję do usprawnienia swoich procesów twórczych. Wraz z przejęciem firm takich jak Pixar i Industrial Light & Magic przez George’a Lucasa (ILM), Disney zintegrował sztuczną inteligencję ze swoimi animacjami i efektami wizualnymi (VFX). Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają animatorom w animacji postaci, śledzeniu ruchu i renderowaniu, optymalizując czas i koszty produkcji. Automatyzując niektóre aspekty animacji i efektów wizualnych, Disney może skupić się na przekraczaniu granic kreatywności i dostarczaniu oszałamiających wizualnie treści widzom na całym świecie.

Zaangażowanie odbiorców i reklama

Technologie sztucznej inteligencji umożliwiają firmom rozrywkowym lepsze zrozumienie swoich odbiorców i dostosowanie treści. Algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogą analizować trendy w mediach społecznościowych, komentarze i analizę nastrojów, aby poznać opinię publiczną i reakcje na określone filmy, programy telewizyjne lub wydarzenia. Informacje te mogą być wykorzystywane do ulepszania strategii marketingowych, opracowywania ukierunkowanych kampanii reklamowych i angażowania widzów w czasie rzeczywistym za pośrednictwem platform mediów społecznościowych.

Reklama sterowana sztuczną inteligencją

Reklama to jedno z najczęstszych zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle rozrywkowym . Wykorzystując dane historyczne, firmy mogą podejmować mądrzejsze decyzje dotyczące spersonalizowanych kreacji i docierania do właściwych odbiorców. Według IBM kluczowa przewaga sztucznej inteligencji nad tradycyjnymi metodami reklamowymi polega na możliwościach uczenia maszynowego oraz wykorzystaniu dużych zbiorów danych i analiz. Po pierwsze, algorytmy komputerowe analizują nowe informacje o konsumentach na podstawie odpowiednich danych historycznych i automatycznie poprawiają doświadczenia. Po drugie, marketerzy korzystający z big data mogą monitorować, w jaki sposób ich wysiłki okazują się wartościowe w różnych kanałach i stale optymalizować swoje strategie w oparciu o odpowiednie próbki badawcze.

Sztuczna inteligencja w reklamie i marketingu to powszechna praktyka stosowana przez znane firmy z branży rozrywkowej. Na przykład Disney+ wykorzystuje ukierunkowane reklamy oparte na sztucznej inteligencji, aby dostarczać subskrybentom trafniejsze reklamy. Wykorzystując dane użytkowników, w tym dane demograficzne, preferencje i nawyki oglądania, algorytmy sztucznej inteligencji mogą identyfikować określone segmenty odbiorców i dostarczać reklamy dostosowane do ich zainteresowań. To ukierunkowane podejście zwiększa skuteczność kampanii reklamowych i poprawia wrażenia użytkownika, wyświetlając reklamy, które z większym prawdopodobieństwem będą rezonować z widzami.

Analiza nastrojów

W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w rozrywce do pozyskiwania informacji o odbiorcach? Analiza nastrojów to technika używana do określania nastrojów lub emocji wyrażonych w tekście, takim jak posty w mediach społecznościowych, recenzje lub artykuły prasowe. W branży medialnej i rozrywkowej analiza nastrojów może być cenna dla zrozumienia opinii publicznej, oceny reakcji publiczności i podejmowania decyzji w oparciu o dane. Na przykład firmy medialne i rozrywkowe analizują nastroje, aby uzyskać wgląd w reakcje odbiorców na ich treści.

Monitorując rozmowy, komentarze i recenzje w mediach społecznościowych, mogą identyfikować trendy, zmiany nastrojów i ogólne zadowolenie odbiorców. Analiza nastrojów pomaga również markom monitorować i zarządzać ich reputacją online. Analizując nastroje na różnych platformach, firmy mogą wcześnie wykrywać negatywne nastroje i szybko reagować na obawy klientów. Ta metoda jest szeroko stosowana, zwłaszcza przez duże, rozpoznawalne marki, działające na różnych platformach offline i online.

Analizowanie recenzji Disneylandu za pomocą NLP

Disneyland wykorzystuje analizę nastrojów do monitorowania w czasie rzeczywistym opinii odwiedzających na platformach mediów społecznościowych, witrynach z recenzjami i ankietach klientów. Ta metoda pozwala im szybko zidentyfikować pozytywne i negatywne nastroje, umożliwiając szybką reakcję i rozwiązanie.

Analiza nastrojów umożliwia również Disneylandowi segmentację odwiedzających na podstawie nastrojów i preferencji. Dzieląc odwiedzających na różne grupy, takie jak rodziny, poszukiwacze mocnych wrażeń lub entuzjaści Disneya, Disneyland może dostosowywać kampanie marketingowe, oferty i doświadczenia do określonych segmentów odbiorców.

To tylko kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w branży rozrywkowej i medialnej. Dziedzina ta szybko się rozwija, a technologie sztucznej inteligencji nadal zmieniają różne aspekty tworzenia, dystrybucji treści i doświadczeń użytkowników. Przejdźmy teraz do omówienia konkretnych narzędzi wykorzystywanych w sektorze mediów i rozrywki.

Sztuczna inteligencja w przemyśle rozrywkowym : narzędzia

Sztuczna inteligencja zmienia branżę rozrywkową, dostarczając narzędzia automatyzujące zadania, usprawniające przepływy pracy i otwierające nowe możliwości twórcze. Obszary rozrywki, w których sztuczna inteligencja jest najczęściej wykorzystywana w tym zakresie, to pisanie scenariuszy i opowiadanie historii, edycja wideo, postprodukcja, animacja, efekty wizualne, analiza publiczności i rekomendacje.

Narzędzia sztucznej inteligencji do pisania scenariuszy i opowiadania historii

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Scriptbook i HyperWrite, mają imponujący potencjał w pisaniu scenariuszy i opowiadaniu historii. Scriptbook wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania ogromnych ilości istniejących treści i generowania spójnych narracji poprzez identyfikowanie wzorców i struktur. Dostarcza pisarzom spostrzeżeń i sugestii, aby usprawnić ich pracę i odblokować nowe możliwości opowiadania historii. Z drugiej strony HyperWrite oferuje setki mini narzędzi AI do generowania kopii, udoskonalania pisania i przyspieszania przepływu pracy od pomysłu do ostatecznej wersji roboczej.

Narzędzia do edycji wideo i postprodukcji

Jeśli chodzi o edycję wideo i postprodukcję, narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak Adobe Sensei i Magisto, wywierają znaczący wpływ. Adobe Sensei, zintegrowany z Adobe Premiere Pro, wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania zawartości wizualnej, umożliwiając automatyczne funkcje edycji wideo, takie jak inteligentne wykrywanie cięć scen, gradacja kolorów i wypełnianie uwzględniające treść. Pomaga redaktorom usprawnić przepływ pracy i wydajnie osiągać wyniki wysokiej jakości. Magisto, oparta na sztucznej inteligencji platforma do edycji wideo, automatyzuje cały proces postprodukcji, analizując materiał, wybierając najlepsze ujęcia, stosując filtry i dodając muzykę. Jest przeznaczony zarówno dla profesjonalnych redaktorów, jak i zwykłych użytkowników, dzięki czemu edycja wideo jest dostępna dla szerszej publiczności.

Narzędzia do animacji i efektów wizualnych

Autodesk Maya z Bifrost i oparte na sztucznej inteligencji technologie głębokiego uczenia firmy NVIDIA przekształcają animacje i efekty wizualne. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, Maya z Bifrost pozwala artystom symulować złożone efekty, takie jak woda, ogień i tkaniny. Algorytmy te analizują rzeczywistą fizykę i generują realistyczne animacje, oszczędzając czas i zasoby. Technologie głębokiego uczenia firmy NVIDIA, w tym sieci GAN i sieci neuronowe, umożliwiają artystom ulepszanie tekstur, oświetlenia i kompozycji, tworząc oszałamiające wizualnie efekty o zwiększonej wydajności.

Narzędzia do analizy i rekomendacji odbiorców

Branża rozrywkowa w dużym stopniu polega na personalizacji doświadczeń odbiorców, aby zwiększyć zaangażowanie i stworzyć niezapomniane interakcje. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Canvs i Zefr, zapewniają zaawansowane możliwości analizy odbiorców i rekomendacji. Canvs wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania rozmów w mediach społecznościowych, zapewniając twórcom i producentom treści cenny wgląd w nastroje i preferencje odbiorców. Pomaga im zrozumieć, w jaki sposób widzowie angażują się w ich treści i podejmować decyzje na podstawie danych.

Amazon Personalize to usługa uczenia maszynowego, która pomaga firmom dostarczać spersonalizowane rekomendacje dla klientów. Wykorzystuje dane zebrane z interakcji użytkowników do generowania zindywidualizowanych rekomendacji, takich jak filmy, programy telewizyjne lub muzyka, w oparciu o ich preferencje.

Sztuczna inteligencja w rozrywce: kluczowe prognozy na przyszłość

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała sposób tworzenia i produkcji treści w różnych sektorach rozrywki. Od gier po tworzenie aplikacji muzycznych, filmów i kreatywnego pisania, narzędzia AI usprawniają proces twórczy i przesuwają granice tego, co jest możliwe – umożliwiając twórcom treści odkrywanie nowych artystycznych terytoriów z zawrotną prędkością.

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą pomóc w generowaniu pomysłów i dostarczaniu inspiracji. Doskonale radzą sobie również z automatyzacją powtarzalnych zadań i sugerowaniem ulepszeń produktywności, pozwalając artystom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach ich pracy. Co więcej, systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji usprawniają spersonalizowaną selekcję treści, umożliwiając użytkownikom odkrywanie nowych filmów, muzyki i książek dostosowanych do ich preferencji. Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania ogromnych ilości danych i przewidywania preferencji odbiorców umożliwia twórcom treści dostarczanie bardziej urzekających i wciągających wrażeń rozrywkowych. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja w rozrywce ma ogromny potencjał, by zrewolucjonizować branżę i zapewnić widzom bezprecedensowe zaangażowanie i rozrywkę.

Niewątpliwie wykorzystanie AI w rozrywce budzi różne kontrowersje i debaty etyczne. Jedna istotna obawa dotyczy potencjalnego wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy, zwłaszcza w przypadku kreatywnych profesjonalistów. Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej biegłe w generowaniu muzyki, grafiki, a nawet scenariuszy, pojawiają się pytania dotyczące przyszłości ludzkiej kreatywności i potencjalnego wyparcia artystów i wykonawców. Etyczne implikacje technologii deep fake, która umożliwia manipulację audio i wideo w celu tworzenia realistycznych, ale sfabrykowanych treści, również budzą obawy dotyczące dezinformacji, naruszenia prywatności i erozji zaufania do mediów.

Ogólnie rzecz biorąc, włączenie sztucznej inteligencji do rozrywki zapewnia zarówno ekscytujące możliwości, jak i kontrowersyjne kwestie , które wymagają starannego rozważenia i uregulowania. W nadchodzących latach kluczowe znaczenie ma ustanowienie przejrzystych i odpowiedzialnych ram w celu rozwiązania problemów związanych z prywatnością, uprzedzeniami i odpowiedzialnym wykorzystaniem treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Następnie branża rozrywkowa będzie mogła w pełni wykorzystać swój potencjał, aby dostarczać fascynujące i wciągające wrażenia widzom na całym świecie, wykorzystując sztuczną inteligencję do innowacji i kreatywności przy jednoczesnym przestrzeganiu standardów etycznych.