基于AI技術(shù)的內(nèi)容管理、參與式故事構(gòu)建和沉浸式VR/AR/MR 世界

20年前，娛樂行業(yè)由少數(shù)幾家制片公司和單一的廣播公司主導，是一個幾乎被壟斷的市場。如今，娛樂業(yè)由物質(zhì)現(xiàn)實走向數(shù)字虛擬，講故事的人和媒體數(shù)量激增，這僅僅是個開始。

柰飛（Netflix）公司幾乎一夜之間顛覆了娛樂業(yè)，2010年，影片出租商百視達（Blockbuster）公司申請破產(chǎn)，而Netflix公司的市值卻從同年的80億美元增長到8年后的1856億美元。今年，預計該公司僅在內(nèi)容方面的投入就達到150億美元。與此同時，像谷歌Daydream和Oculus這樣的VR平臺才剛剛開始行動，混合現(xiàn)實玩家如Dreamscape將改變我們體驗故事、漫游異國的方式，甚至是未來教室的呈現(xiàn)形式。

用IAC董事長、福克斯和派拉蒙前高管巴里·迪勒（ Barry Diller）的話來說，“好萊塢現(xiàn)在已經(jīng)無關緊要了?！?/p>

在接下來分為兩部分的系列文章中，我將深入探討娛樂業(yè)未來發(fā)展的三個趨勢：基于人工智能的內(nèi)容管理、參與式故事構(gòu)建和沉浸式VR/AR/MR 世界。今天，我將分享的是人工智能在生產(chǎn)按需定制內(nèi)容以及與創(chuàng)意人員協(xié)作方面所扮演的創(chuàng)新性角色。

人工智能娛樂助理

從漫威的賈維斯到《2001：太空漫游》中的HAL 9000，對于我們大多數(shù)人來說，電影讓我們對人工智能的概念變得鮮活起來。50多年后的今天，人工智能為故事賦予了更多生命。隨著虛擬現(xiàn)實的崛起，人工智能開始被用于創(chuàng)設擁有復雜故事線的配角，甚至能夠讓馬龍·白蘭度、艾米·懷恩豪斯重返大屏幕。

盡管人工智能還處于初級階段，但其已被用來呈現(xiàn)虛擬化身，不久以后，你甚至能夠根據(jù)個人喜好來定制這種虛擬化身。在未來，人工智能在娛樂業(yè)將扮演更多的角色。你可能已經(jīng)看到了復雜算法所帶來的變化，算法可以預測出你在Netflix上觀看一部電影或電視劇的確切幾率，還可以在Spotify上為你建立了一個經(jīng)過優(yōu)化、個性化的歌曲推薦列表。

而人工智能娛樂助理的發(fā)展才剛剛起步。

就像谷歌助理或華為的小藝，人工智能的發(fā)展進步很快就會讓AI助理基于用戶的心情來搜索歌曲或挑選電影，甚至是基于用戶的闖關層級來個性化其游戲角色。此外，AI助理的應用還延展到家居環(huán)境，利用面部識別技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，數(shù)字化設備即時做出個性化的響應，從而滿足用戶的需要。

策劃內(nèi)容生成

然而，除了個性化推薦，人工智能現(xiàn)在還可以進行內(nèi)容生成，如增加音樂曲目、開發(fā)全新的情節(jié)線，甚至讓你最喜歡的演員重返屏幕。

以人工智能運動遷移技術(shù)為例。加州大學伯克利分校的一組研究人員利用生成對抗網(wǎng)絡(GAN)的機器學習子集開發(fā)了一種人工智能運動轉(zhuǎn)移技術(shù)，可以將專業(yè)人士的舞蹈動作疊加到任何業(yè)余人士(“目標”)的無縫視頻中。

Caroline Chan和她的團隊首先將目標的動作映射到一個“火柴人”上，創(chuàng)建了一個框架數(shù)據(jù)庫，每個框架都與“火柴人”的姿勢相關聯(lián)。然后，他們使用這個數(shù)據(jù)庫來訓練GAN，從而根據(jù)給定的“火柴人”的姿勢生成目標人物的圖像。將源視頻中的一系列姿勢逐幀映射到目標，很快，任何人都可能像邁克爾·杰克遜那樣太空漫步，像金吉·羅杰斯那樣舞動，或者在虛擬舞臺上加入傳奇舞者的行列。

這有點讓人想起人工智能生成的“換臉技術(shù)（deepfakes）”，在電影中使用生成式對抗網(wǎng)絡可能會極大地影響娛樂業(yè)發(fā)展，讓傳奇演員重返銀幕，讓任何人都能成為虛擬明星。

隨著數(shù)字藝術(shù)家們越來越多地使用高保真三維掃描技術(shù)來增強計算機生成圖像(CGI)技術(shù)的準確再現(xiàn)，人工智能即將給CGI帶來重大升級。

輸入數(shù)不清的連續(xù)鏡頭，人工智能系統(tǒng)可以被訓練，從而完善角色面部動作和表情的呈現(xiàn)效果，以便在任何CGI模型上復制它們，無論是新生成的面孔，還是你最喜歡的演員的迭代。

想讓瑪麗蓮·夢露出演一部新創(chuàng)作的《速度與激情》電影嗎？這不再是一個難題。Digital Domain這樣的公司，正努力為這樣的未來鋪平道路，該公司的視覺效果藝術(shù)家已經(jīng)使用了專有的人工智能系統(tǒng)將人類角色集成到CGI角色設計中。

正如Digital Domain的主管達倫·漢德勒所解釋的那樣，“我們實際上可以把演員的表演（尤其是面部表演）轉(zhuǎn)換到數(shù)字角色上。近期，AI-CGI的聯(lián)合在電影《復仇者聯(lián)盟4：終局之戰(zhàn)》的視覺效果呈現(xiàn)中就占據(jù)了中心位置，無縫地重現(xiàn)了反派滅霸的面部表情。

甚至在電子游戲領域，升級算法也被用來復興兒童時期的經(jīng)典電子游戲。Topaz Labs是一家已將人工智能升級技術(shù)商業(yè)化的公司。盡管仍需要一些手工制作，但GANs的使用極大地加快了這一過程，并有望對游戲視覺效果產(chǎn)生非同尋常的影響。

然而，這些生成對抗網(wǎng)絡是如何工作的呢?在對數(shù)百萬對低分辨率和高分辨率圖像進行GAN訓練后，算法的一部分嘗試從低分辨率圖像中構(gòu)建高分辨率的幀，而第二部分則對輸出進行評估。由于生成和評估的反饋循環(huán)驅(qū)動GAN的改進，隨著時間的推移，升級過程只會變得更有效。想象一下，在未來，我們可以通過點擊一個按鈕來轉(zhuǎn)換任何低分辨率的電影或圖像，并賦予其顯著的細節(jié)。

由人工智能所助推升級的不只是電影和游戲產(chǎn)業(yè)。如今，從個性化曲目到旋律創(chuàng)作，人工智能詞曲作者正在音樂產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)生重大影響。

AI詞曲作者和創(chuàng)意合作者

雖然人工智能初創(chuàng)公司并不打算取代你最喜歡的歌手，但它們正躍上音樂舞臺，籌集了數(shù)百萬美元的風險投資，幫助音樂人創(chuàng)作新穎的旋律和節(jié)拍……

以Flow Machines為例，這是一種已經(jīng)投入使用的歌曲創(chuàng)作算法。如今，F(xiàn)low Machines已被眾多音樂藝術(shù)家用作創(chuàng)意助手，甚至出現(xiàn)在Spotify播放列表和頂級音樂排行榜上。初創(chuàng)公司也在迅速跟進，包括Amper、Popgun、Jukedeck和Amadeus Code等。

然而，這些算法是如何工作的呢?通過處理數(shù)千首特定類型的歌曲或藝術(shù)家的混合播放列表，歌曲創(chuàng)作算法能夠優(yōu)化和輸出特定風格的定制旋律和和弦進程。這些反過來又幫助人類藝術(shù)家提煉曲調(diào)，獲得新的節(jié)拍，并以以往無法想象的規(guī)模提升創(chuàng)作能力。

正如Amadeus Code的創(chuàng)始人福山泰史所解釋的那樣，“歷史告訴我們，音樂領域的新興技術(shù)導致了藝術(shù)的爆炸。對于人工智能歌曲創(chuàng)作，我相信這只是合適的創(chuàng)作者圍繞著它聚集起來制造下一次文化爆炸的時間問題。”

人工智能：下一個創(chuàng)新革命

在未來的十年里，娛樂業(yè)將經(jīng)歷其最偉大的革命。隨著人工智能與虛擬現(xiàn)實的融合以及與大眾化數(shù)字平臺的碰撞，我們將很快見證一系列事物的崛起，從教育娛樂到基于互動游戲化的故事講述，以及沉浸式的場景體驗，再到人工智能角色和按需定制的情節(jié)線等等。

我們已經(jīng)看到了娛樂業(yè)的數(shù)字虛擬化發(fā)展，隨著技術(shù)進步以及行業(yè)融合，流媒體席卷全球。

人工智能則帶來了下一個重大顛覆，這種影響甚至上升到藝術(shù)創(chuàng)造力的新高度，內(nèi)容輸出成倍增長，讓任何藝術(shù)家都能專注提升自己的技藝。人工智能技術(shù)進步為內(nèi)容生產(chǎn)和后期創(chuàng)意實現(xiàn)提供了便利，而AR/VR硬件提升了我們的沉浸式體驗，二者相輔相成，共同優(yōu)化虛擬世界的場景體驗。