Как ИИ используется в сфере развлечений? Варианты использования, примеры и инструменты

Индустрия развлечений становится все более разнообразной и сложной, охватывая различные сектора, такие как кино, телевидение, музыка, игры и спорт. Границы между этими сегментами становятся менее четкими, но все они преследуют одну общую цель: предоставление увлекательного контента, который можно монетизировать.

Что определяет, будет ли данный развлекательный продукт прибыльным или останется ниже черты? Это всегда зависит от нескольких факторов, в том числе от выбора каналов сбыта, эффективности рекламы и спонсорства, уровня потребительского спроса. Отсюда и стремительный рост интереса к ИИ в индустрии развлечений: эта технология может охватывать большинство из этих областей сразу.

Как ИИ используется в сфере развлечений? В статье мы рассмотрим ответ на этот вопрос через призму трех ключевых направлений бизнеса:

1. Улучшение создания и производства контента,
2. Персонализация опыта аудитории,
3. Улучшение монетизации.

Кроме того, мы проанализируем наиболее распространенные применения ИИ в индустрии развлечений на основе опыта ключевых игроков, таких как Netflix, Disney, Ubisoft и Spotify. Затем мы обсудим технологии, тенденции, а также конкретные инструменты, используемые в различных сферах развлечений — от музыки до игр. Давай начнем!

Как ИИ используется в сфере развлечений : примеры использования

Согласно Глобальному индексу внедрения ИИ IBM (2022 г.), охватывающему компании из различных отраслей по всему миру, ИИ в настоящее время чаще всего используется для автоматизации ИТ и бизнес-процессов, обеспечения безопасности и обнаружения угроз, маркетинга и продаж, а также бизнес-аналитики или аналитики.

Сектор СМИ и развлечений не является исключением из этой тенденции. Компании в этой отрасли часто используют инструменты на основе ИИ, которые помогают в цифровом ускорении, создавая системы рекомендаций, ускоряя создание контента, разрабатывая собственные чат-боты для целей CRM, анализ аудитории и модерацию контента, особенно в социальных сетях. Давайте подробнее рассмотрим каждое из этих приложений и посмотрим, какие известные компании их используют.

Системы рекомендаций на основе ИИ

ИИ широко используется на развлекательных платформах, таких как YouTube, Netflix и Amazon Prime Video, для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Анализируя пользовательские предпочтения, историю просмотров и поведение, алгоритмы ИИ могут предлагать фильмы, телепередачи, музыку, книги и другой контент, который может понравиться пользователям.

Системы рекомендаций собирают данные о пользователях, анализируют их профили, просматривают и просматривают историю, а также выявляют сходства и модели поведения. С помощью алгоритмов машинного обучения эти системы изучают исторические данные и создают модели, которые могут предсказывать предпочтения пользователей. Впоследствии они генерируют персонализированные рекомендации, постоянно обновляют и улучшают их на основе отзывов и взаимодействий пользователей. Эта петля обратной связи повышает точность и актуальность рекомендаций с течением времени.

Персональные рекомендации в Netflix

Netflix, ведущая мировая стриминговая платформа, использует алгоритмы искусственного интеллекта для предоставления персонализированных рекомендаций своим подписчикам. Анализируя пользовательские данные, привычки просмотра и исторические предпочтения, механизм рекомендаций Netflix предлагает контент с учетом индивидуальных вкусов, повышая вовлеченность и удовлетворенность пользователей.

Мы знаем, что иногда у участников есть какие-то мысли, когда они посещают службу, поэтому мы предоставляем сложную возможность поиска, чтобы найти нужные видео для наших участников. Это включает в себя решение проблем, связанных с обработкой множества языков и механизмов ввода с различных устройств, включая пульты дистанционного управления телевизорами и средства голосового управления. Мы используем множество широкомасштабных алгоритмов машинного обучения и рекомендаций для персонализации и поиска.

Персонализация и поиск от Netflix Research

ИИ в индустрии развлечений для создания контента

ИИ в бизнесе также используется для задач по созданию контента, включая написание сценариев, создание музыки и создание визуальных эффектов. Технологии на основе искусственного интеллекта могут анализировать обширные наборы данных и перепрофилировать старый контент для создания новых историй, диалогов или даже полноценных сценариев. Они также могут помочь в сочинении музыки, определяя модели и стили, наблюдаемые в существующих композициях. Более того, известные компании используют инструменты визуальных эффектов на основе ИИ, которые автоматизируют улучшение или изменение изображений и видео. Давайте посмотрим, какие известные компании используют решения ИИ для генерации и создания контента.

Генерация процедурного контента на основе искусственного интеллекта от Ubisoft

Как искусственный интеллект используется в индустрии развлечений? Ubisoft, ведущий разработчик видеоигр, использует искусственный интеллект для процедурной генерации контента (PCG). Алгоритмы PCG анализируют огромные объемы данных, включая карты, текстуры и игровые механики, для автоматического создания разнообразного и динамичного игрового контента. Такой подход позволяет Ubisoft создавать обширные игровые миры, генерировать реалистичные ландшафты и наполнять их интерактивными элементами, сокращая при этом ручные усилия, необходимые для создания контента. В результате Ubisoft способна обеспечить иммерсивные игровые возможности , которые очаровывают игроков постоянно развивающимся контентом.

Алгоритм на основе искусственного интеллекта, который создает реалистичные виртуальные миры в No Man’s Sky

В игровой индустрии алгоритмы ИИ могут генерировать реалистичные виртуальные миры, населять их разумными неигровыми персонажами (NPC) и даже создавать процедурные системы повествования (то есть системы, в которых игра реагирует на действия игрока). Одним из наиболее впечатляющих примеров использования ИИ в индустрии развлечений является видеоигра No Man's Sky от Hello Games, в которой алгоритм на основе ИИ автоматически создает различные галактики и планеты в реальном масштабе.

В No Man's Sky игроки отправляются в путешествие по исследованию космоса, пересекая практически бесконечную вселенную, состоящую из миллиардов галактик, каждая из которых содержит бесчисленное количество планет. Что делает игру действительно исключительной, так это то, что каждая планета со своей уникальной средой, ландшафтом, флорой и фауной генерируется процедурно в реальном масштабе. Это означает, что алгоритм искусственного интеллекта игры создает целую вселенную на лету, когда игроки исследуют ее, обеспечивая бесконечное разнообразие открытий.

Анимация и визуальные эффекты Disney на основе искусственного интеллекта

Disney, пионер анимации и визуальных эффектов, также внедрила корпоративный ИИ для улучшения своих творческих процессов. С приобретением Джорджем Лукасом (ILM) таких компаний, как Pixar и Industrial Light & Magic, Disney интегрировала ИИ в свои рабочие процессы анимации и визуальных эффектов (VFX). Инструменты на базе искусственного интеллекта помогают аниматорам в анимации персонажей, отслеживании движения и рендеринге, оптимизируя время и затраты на производство. Автоматизируя определенные аспекты анимации и визуальных эффектов, Disney может сосредоточиться на расширении творческих границ и предоставлении визуального контента аудитории по всему миру.

Взаимодействие с аудиторией и реклама

Технологии искусственного интеллекта позволяют развлекательным компаниям лучше понимать свою аудиторию и адаптировать свой контент. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) могут анализировать тенденции, комментарии и настроения в социальных сетях, чтобы оценивать общественное мнение и реакцию на определенные фильмы, телепередачи или события. Эту информацию можно использовать для улучшения маркетинговых стратегий, разработки целевых рекламных кампаний и взаимодействия со зрителями в режиме реального времени через платформы социальных сетей.

Реклама на основе ИИ

Реклама — одно из наиболее распространенных применений ИИ в индустрии развлечений . Используя исторические данные, компании могут принимать более взвешенные решения в отношении персонализированных креативов и охвата нужной аудитории. По данным IBM, ключевые преимущества ИИ по сравнению с традиционными методами рекламы заключаются в его возможностях машинного обучения и использовании больших данных и аналитики. Во-первых, компьютерные алгоритмы анализируют новую информацию о потребителях на основе соответствующих исторических данных и автоматически улучшают качество обслуживания. Во-вторых, маркетологи, использующие большие данные, могут отслеживать, насколько их усилия приносят пользу по разным каналам, и постоянно оптимизировать свои стратегии на основе соответствующих выборок исследований.

ИИ в рекламе и маркетинге — обычная практика, используемая известными компаниями индустрии развлечений. Например, Disney+ использует таргетированную рекламу на основе искусственного интеллекта, чтобы показывать более релевантную рекламу своим подписчикам. Используя пользовательские данные, включая демографические данные, предпочтения и привычки просмотра, алгоритмы ИИ могут определять определенные сегменты аудитории и показывать рекламу с учетом их интересов. Такой целенаправленный подход повышает эффективность рекламных кампаний и улучшает взаимодействие с пользователем за счет показа рекламы, которая с большей вероятностью найдет отклик у зрителей.

Анализ настроений

Как искусственный интеллект используется в сфере развлечений для получения информации об аудитории? Анализ настроений — это метод, используемый для определения настроений или эмоций, выраженных в фрагменте текста, например сообщениях в социальных сетях, обзорах или новостных статьях. В индустрии СМИ и развлечений анализ настроений может быть полезен для понимания общественного мнения, оценки реакции аудитории и принятия решений на основе данных. Например, медиа- и развлекательные компании анализируют настроения, чтобы получить представление о реакции аудитории на их контент.

Отслеживая разговоры, комментарии и обзоры в социальных сетях, они могут выявлять тенденции, изменения настроений и общую удовлетворенность аудитории. Анализ настроений также помогает брендам отслеживать и управлять своей онлайн-репутацией. Анализируя настроения на различных платформах, компании могут заблаговременно выявлять негативные настроения и оперативно решать проблемы клиентов. Этот метод широко используется, особенно крупными узнаваемыми брендами, работающими на различных офлайн- и онлайн-платформах.

Анализ отзывов о Диснейленде с помощью НЛП

Диснейленд использует анализ настроений для отслеживания отзывов посетителей в режиме реального времени на платформах социальных сетей, обзорных веб-сайтов и опросов клиентов. Этот метод позволяет им быстро определять положительные и отрицательные настроения, обеспечивая быструю реакцию и решение.

Анализ настроений позволяет Диснейленду также сегментировать своих посетителей на основе настроений и предпочтений. Классифицируя посетителей по разным группам, таким как семьи, любители острых ощущений или энтузиасты Диснея, Диснейленд может адаптировать маркетинговые кампании, предложения и впечатления к конкретным сегментам аудитории.

Это всего лишь несколько примеров того, как ИИ используется в индустрии развлечений и медиа. Эта область быстро развивается, и технологии искусственного интеллекта продолжают изменять различные аспекты создания, распространения и взаимодействия с пользователем контента. Теперь давайте перейдем к обсуждению конкретных инструментов, которые используются в сфере СМИ и развлечений.

ИИ в индустрии развлечений : инструменты

Искусственный интеллект трансформирует индустрию развлечений, предоставляя инструменты, которые автоматизируют задачи, оптимизируют рабочие процессы и открывают новые творческие возможности. Области развлечений, в которых ИИ чаще всего используется в этом отношении, включают написание сценариев и рассказывание историй, редактирование видео, пост-продакшн, анимацию, визуальные эффекты, анализ аудитории и рекомендации.

Инструменты ИИ для написания сценариев и сторителлинга

Инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как Scriptbook и HyperWrite, обладают впечатляющим потенциалом в написании сценариев и рассказывании историй. Scriptbook использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа огромного количества существующего контента и создания последовательных повествований путем выявления шаблонов и структур. Он предоставляет писателям идеи и предложения по оптимизации их работы и открытию новых возможностей в повествовании. С другой стороны, HyperWrite предлагает сотни мини-инструментов искусственного интеллекта для создания текста, улучшения письма и ускорения рабочего процесса от идеи до окончательного варианта.

Инструменты для редактирования видео и постобработки

Что касается редактирования видео и постобработки, инструменты искусственного интеллекта, такие как Adobe Sensei и Magisto, оказывают значительное влияние. Adobe Sensei, интегрированный в Adobe Premiere Pro, использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа визуального контента, обеспечивая такие функции автоматического редактирования видео, как интеллектуальное обнаружение вырезания сцен, цветокоррекция и заливка с учетом содержимого. Это помогает редакторам оптимизировать рабочий процесс и эффективно добиваться высококачественных результатов. Magisto, платформа для редактирования видео на базе искусственного интеллекта, автоматизирует весь процесс постобработки, анализируя отснятый материал, выбирая лучшие кадры, применяя фильтры и добавляя музыку. Он предназначен как для профессиональных редакторов, так и для обычных пользователей, что делает редактирование видео доступным для более широкой аудитории.

Инструменты для анимации и визуальных эффектов

Maya от Autodesk с Bifrost и технологии глубокого обучения на основе искусственного интеллекта от NVIDIA преображают анимацию и визуальные эффекты. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, Maya с Bifrost позволяет художникам имитировать сложные эффекты, такие как вода, огонь и ткань. Эти алгоритмы анализируют физику реального мира и создают реалистичную анимацию, экономя время и ресурсы. Технологии глубокого обучения NVIDIA, в том числе GAN и нейронные сети, позволяют художникам улучшать текстуры, освещение и композитинг, создавая потрясающие визуальные эффекты с повышенной эффективностью.

Инструменты для анализа аудитории и рекомендации

Индустрия развлечений в значительной степени полагается на персонализацию взаимодействия с аудиторией для повышения вовлеченности и создания запоминающихся взаимодействий. Инструменты на основе ИИ, такие как Canvs и Zefr, обеспечивают мощные возможности анализа аудитории и рекомендаций. Canvs использует искусственный интеллект для анализа разговоров в социальных сетях, предоставляя создателям и производителям контента ценную информацию о настроениях и предпочтениях аудитории. Это помогает им понять, как зрители взаимодействуют с их контентом, и принимать решения на основе данных.

Amazon Personalize — это сервис машинного обучения, который помогает компаниям предоставлять персонализированные рекомендации клиентам. Он использует данные, собранные в результате взаимодействия с пользователем, для создания индивидуальных рекомендаций, таких как фильмы, телешоу или музыка, на основе их предпочтений.

ИИ в индустрии развлечений: основные прогнозы на будущее

Искусственный интеллект произвел революцию в создании и производстве контента в различных секторах развлечений. От игр до разработки музыкальных приложений, фильмов и творческого письма, инструменты ИИ улучшают творческий процесс и раздвигают границы возможного, позволяя создателям контента исследовать новые художественные территории с головокружительной скоростью.

Алгоритмы ИИ могут помочь генерировать идеи и вдохновлять. Они также преуспевают в автоматизации повторяющихся задач и предлагают улучшения производительности, позволяя художникам сосредоточиться на более творческих аспектах своей работы. Кроме того, рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта улучшают персонализированный подбор контента, позволяя пользователям находить новые фильмы, музыку и книги с учетом их предпочтений. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных и прогнозировать предпочтения аудитории позволяет создателям контента создавать более увлекательные и увлекательные развлечения. В целом, искусственный интеллект в сфере развлечений обладает огромным потенциалом, чтобы произвести революцию в индустрии и предоставить зрителям беспрецедентное участие и удовольствие.

Несомненно, использование ИИ в сфере развлечений вызывает различные споры и этические дебаты. Одна серьезная проблема связана с потенциальным влиянием ИИ на рынок труда, особенно для творческих профессионалов. По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более искусными в создании музыки, произведений искусства и даже сценариев, возникают вопросы относительно будущего человеческого творчества и потенциального смещения художников и исполнителей. Этические последствия технологии глубокого подделки, которая позволяет манипулировать аудио и видео для создания реалистичного, но сфабрикованного контента, также вызывают обеспокоенность по поводу дезинформации, нарушения конфиденциальности и подрыва доверия к СМИ.

В целом, использование ИИ в сфере развлечений приносит как захватывающие возможности, так и спорные вопросы , требующие тщательного рассмотрения и регулирования. В ближайшие годы крайне важно создать прозрачные и подотчетные рамки для решения таких проблем, как конфиденциальность, предвзятость и ответственное использование контента, созданного ИИ. Затем индустрия развлечений сможет использовать весь свой потенциал, чтобы предлагать зрителям по всему миру увлекательные и захватывающие впечатления, используя искусственный интеллект для инноваций и творчества, соблюдая этические стандарты.