人工智能如何用于娱乐？ 用例、示例和工具

娱乐业变得越来越多样化和复杂，涵盖电影、电视、音乐、游戏和体育等各个领域。 这些细分市场之间的界限越来越不明显，但它们都有一个共同的目标：提供可以货币化的引人入胜的内容。

是什么决定了给定的娱乐产品是盈利还是保持在线下？ 它总是取决于几个因素，包括分销渠道的选择、广告和赞助的有效性以及消费者需求的水平。 因此，娱乐行业对 AI 的兴趣高涨：这项技术可以同时解决其中的大部分领域。

AI如何应用于娱乐开发？ 在本文中，我们将通过三个关键业务领域的棱镜来思考这个问题的答案：

1. 加强内容创作和制作，
2. 个性化观众体验，
3. 改善货币化。

此外，我们将根据 Netflix、迪士尼、育碧和 Spotify 等主要参与者的经验，分析 AI 在娱乐行业中最常见的应用。 然后，我们将讨论技术、趋势以及用于各种娱乐领域（从音乐到游戏）的特定工具。 让我们开始！

人工智能如何用于娱乐：用例

根据 IBM 全球人工智能采用指数（2022 年），涵盖全球各行各业的公司，人工智能目前最常用于 IT 和业务流程自动化、安全和威胁检测、营销和销售以及业务分析或情报。

媒体和娱乐行业也不例外。 该行业的公司经常利用基于 AI 的工具，通过创建推荐系统、加速内容创建、开发用于 CRM 目的的自定义聊天机器人、受众分析和内容审核来帮助数字加速——尤其是在社交媒体中。 让我们仔细看看这些应用程序中的每一个，看看哪些知名公司在使用它们。

基于人工智能的推荐系统

AI广泛应用于YouTube、Netflix、Amazon Prime Video等娱乐平台，为用户提供个性化推荐。 通过分析用户偏好、浏览历史和行为，人工智能算法可以推荐用户可能喜欢的电影、电视节目、音乐、书籍和其他内容。

推荐系统收集用户数据，分析他们的个人资料，浏览和查看历史记录，并识别行为的相似性和模式。 在机器学习算法的帮助下，这些系统从历史数据中学习并创建可以预测用户偏好的模型。 随后，他们生成个性化推荐，并根据用户反馈和交互不断更新和改进。 随着时间的推移，此反馈循环会提高建议的准确性和相关性。

Netflix 中的个性化推荐

Netflix 是全球领先的流媒体平台，它利用人工智能算法为其订阅者提供个性化推荐。 通过分析用户数据、观看习惯和历史偏好，Netflix 的推荐引擎会推荐适合个人口味的内容，从而提高用户参与度和满意度。

我们知道，有时会员在访问该服务时会想到一些事情，因此我们提供了先进的搜索功能来为我们的会员提供合适的视频。 这涉及处理来自不同设备（包括电视遥控器和语音控制）的多种语言和输入机制的挑战。 我们使用大量大规模运行的机器学习和推荐算法来推动我们的个性化和搜索体验。

Netflix Research 的个性化和搜索

人工智能在娱乐行业的内容创作

商业中的人工智能也被用于内容创作任务，包括剧本创作、音乐生成和视觉效果创作。 基于 AI 的技术可以分析庞大的数据集并重新利用旧内容来生成新的故事、对话，甚至是完整的剧本。 他们还可以通过识别现有作品中观察到的模式和风格来协助创作音乐。 此外，知名公司已经采用了人工智能驱动的视觉效果工具，可以自动增强或修改图像和视频。 让我们探讨一下哪些知名公司使用 AI 解决方案来生成和创建内容。

Ubisoft 的 AI 驱动程序内容生成

人工智能如何被游戏行业用于娱乐？ Ubisoft 是一家领先的视频游戏开发商，它利用 AI 进行程序化内容生成 (PCG)。 PCG 算法分析大量数据，包括地图、纹理和游戏机制，以自动生成多样化和动态的游戏内容。 这种方法允许 Ubisoft 创建广阔的游戏世界，生成逼真的景观，并在其中填充交互元素，同时减少内容创建所需的手动工作。 因此，育碧能够提供身临其境的游戏体验，以不断发展的内容吸引玩家。

基于 AI 的算法在无人深空中生成逼真的虚拟世界

在游戏行业，AI 算法可以生成逼真的虚拟世界，用智能非玩家角色 (NPC) 填充它们，甚至可以创建程序化的叙事系统（即游戏对玩家的行为做出反应的系统）。 AI 在娱乐行业中最令人印象深刻的用例之一是 Hello Games 的视频游戏“无人深空”，其中基于 AI 的算法自动创建了真实规模的完全不同的星系和行星。

在《无人深空》中，玩家将踏上太空探索之旅，穿越由数十亿个星系组成的近乎无限的宇宙，每个星系又包含无数行星。 真正让这款游戏与众不同的是，每个星球都有其独特的环境、地形、植物群和动物群，都是在真实规模上按程序生成的。 这意味着游戏的 AI 算法会在玩家探索的过程中即时创建整个宇宙，从而确保有无穷无尽的发现。

迪士尼的人工智能动画和视觉效果

动画和视觉效果先驱迪士尼也采用了企业人工智能来增强其创作过程。 随着乔治卢卡斯 (ILM) 对皮克斯和工业光魔等公司的收购，迪士尼已将 AI 集成到其动画和视觉效果 (VFX) 工作流程中。 AI 驱动的工具可帮助动画师进行角色动画、运动跟踪和渲染，从而优化制作时间和成本。 通过自动化动画和 VFX 的某些方面，迪士尼可以专注于突破创意界限并为全球观众提供视觉上令人惊叹的内容。

观众参与和广告

人工智能技术使娱乐公司能够更好地了解他们的观众并定制他们的内容。 自然语言处理 (NLP) 算法可以分析社交媒体趋势、评论和情绪分析，以衡量公众舆论和对特定电影、电视节目或事件的反应。 这些信息可用于改进营销策略、开展有针对性的广告活动以及通过社交媒体平台与观众实时互动。

人工智能驱动的广告

广告是人工智能在娱乐行业最常见的用途之一。 通过利用历史数据，公司可以就个性化创意和吸引合适的受众做出更明智的决策。 据 IBM 称，人工智能相对于传统广告方法的主要优势在于其机器学习能力以及对大数据和分析的利用。 首先，计算机算法根据相关历史数据分析新的消费者信息并自动改进体验。 其次，使用大数据的营销人员可以监控他们的努力如何在不同渠道证明价值，并根据适当的研究样本不断优化他们的策略。

广告和营销中的人工智能是娱乐行业知名公司采用的常见做法。 例如，Disney+ 利用人工智能驱动的定向广告向其订阅者投放更相关的广告。 通过利用用户数据，包括人口统计、偏好和观看习惯，人工智能算法可以识别特定的受众群体，并根据他们的兴趣投放量身定制的广告。 这种有针对性的方法通过展示更有可能引起观众共鸣的广告来增强广告活动的有效性并改善用户体验。

情绪分析

人工智能如何用于娱乐以获取观众的洞察力？ 情感分析是一种用于确定一段文本（例如社交媒体帖子、评论或新闻文章）中表达的情感或情感的技术。 在媒体和娱乐行业，情绪分析对于理解公众舆论、衡量观众反应和做出数据驱动的决策非常有价值。 例如，媒体和娱乐公司分析情绪以深入了解观众对其内容的反应。

通过监控社交媒体对话、评论和评论，他们可以识别趋势、情绪变化和整体受众满意度。 情绪分析还可以帮助品牌监控和管理他们的在线声誉。 通过分析各种平台的情绪，公司可以及早发现负面情绪并及时解决客户的担忧。 这种方法被广泛使用，尤其是在各种离线和在线平台上运营的大型知名品牌。

使用 NLP 分析迪士尼乐园评论

迪士尼乐园采用情绪分析来监控来自社交媒体平台、评论网站和客户调查的访客的实时反馈。 这种方法让他们能够迅速识别正面和负面情绪，从而实现快速响应和解决。

情绪分析使迪士尼乐园还可以根据情绪和偏好对游客进行细分。 通过将游客分为不同的群体，例如家庭、寻求刺激的人或迪士尼爱好者，迪士尼乐园可以为特定的受众群体量身定制营销活动、优惠和体验。

这些只是 AI 如何在娱乐和媒体行业中使用的几个例子。 该领域正在迅速发展，人工智能技术不断重塑内容创建、分发和用户体验的各个方面。 现在，让我们继续讨论媒体和娱乐领域使用的特定工具。

娱乐业中的人工智能：工具

人工智能正在通过提供自动化任务、简化工作流程和释放新的创意可能性的工具来改变娱乐业。 人工智能在这方面最常使用的娱乐领域包括剧本写作和讲故事、视频编辑、后期制作、动画、视觉效果、观众分析和推荐。

用于编剧和讲故事的 AI 工具

Scriptbook 和 HyperWrite 等人工智能工具在编剧和讲故事方面具有巨大的潜力。 Scriptbook 利用人工智能算法分析大量现有内容，并通过识别模式和结构生成连贯的叙述。 它为作家提供见解和建议，以简化他们的工作并开启讲故事的新可能性。 另一方面，HyperWrite 提供了数百个迷你 AI 工具来生成副本、改进写作并加快从想法到最终草案的工作流程。

视频编辑和后期制作工具

在视频编辑和后期制作方面，Adobe Sensei 和 Magisto 等人工智能工具正在产生重大影响。 集成到 Adob​​e Premiere Pro 中的 Adob​​e Sensei 使用 AI 算法分析视觉内容，实现自动视频编辑功能，例如智能场景剪切检测、颜色分级和内容感知填充。 它可以帮助编辑人员简化工作流程并高效地获得高质量的结果。 Magisto 是一个基于人工智能的视频编辑平台，它通过分析镜头、选择最佳镜头、应用滤镜和添加音​​乐来自动化整个后期制作过程。 它同时满足专业编辑和临时用户的需求，使更广泛的受众可以进行视频编辑。

动画和视觉效果工具

Autodesk 的 Maya with Bifrost 和 NVIDIA 基于 AI 的深度学习技术正在改变动画和视觉效果。 通过利用 AI 算法，带有 Bifrost 的 Maya 允许艺术家模拟复杂的效果，例如水、火和布料。 这些算法分析现实世界的物理并生成逼真的动画，从而节省时间和资源。 NVIDIA 的深度学习技术，包括 GAN 和神经网络，使艺术家能够增强纹理、照明和合成，以更高的效率创造视觉上令人惊叹的效果。

受众分析和推荐工具

娱乐业严重依赖个性化的观众体验来增强参与度并创造令人难忘的互动。 Canvs 和 Zefr 等 AI 驱动的工具提供了强大的受众分析和推荐功能。 Canvs 利用 AI 分析社交媒体对话，为内容创作者和制作人提供有关受众情绪和偏好的宝贵见解。 它可以帮助他们了解观众如何参与他们的内容并做出数据驱动的决策。

Amazon Personalize 是一种机器学习服务，可帮助企业提供个性化的客户推荐。 它使用从用户交互中收集的数据，根据用户的喜好生成个性化推荐，例如电影、电视节目或音乐。

娱乐中的人工智能：未来的主要预测

人工智能彻底改变了各种娱乐领域的内容创建和制作方式。 从游戏到音乐应用程序开发、电影和创意写作，人工智能工具增强了创作过程并突破了可能的界限——让内容创作者能够以极快的速度探索新的艺术领域。

人工智能算法可以帮助产生想法和提供灵感。 他们还擅长自动执行重复性任务并提出提高生产力的建议，让艺术家能够专注于他们工作中更具创造性的方面。 此外，基于人工智能的推荐系统改进了个性化内容管理，使用户能够发现根据他们的喜好量身定制的新电影、音乐和书籍。 AI 分析大量数据和预测观众偏好的能力使内容创作者能够提供更加迷人和引人入胜的娱乐体验。 总的来说，娱乐中的 AI具有彻底改变行业并为观众提供前所未有的参与和享受的巨大潜力。

毫无疑问，在娱乐中使用人工智能会引发各种争议和伦理争论。 一个重要的担忧围绕着人工智能对就业市场的潜在影响，尤其是对创意专业人士。 随着 AI 算法越来越擅长于生成音乐、艺术甚至剧本，关于人类创造力的未来以及艺术家和表演者的潜在替代的问题出现了。 深度伪造技术使音频和视频操纵能够创建逼真的但捏造的内容，其伦理影响也引发了对错误信息、隐私侵犯和媒体信任度下降的担忧。

总的来说，将人工智能融入娱乐既带来了令人兴奋的可能性，也带来了需要仔细考虑和监管的有争议的问题。 在未来几年，至关重要的是建立透明和负责任的框架，以解决隐私、偏见和负责任地使用 AI 生成内容等问题。 然后，娱乐业可以充分利用其潜力，通过利用 AI 进行创新和创造力，同时坚持道德标准，为全球观众提供引人入胜的沉浸式体验。