ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ВИРТУАЛЬНОЙ И ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ, БЛОКЧЕЙНА И ДРУГИХ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ В РФ КРЕАТИВНЫХ СЕКТОРОВ, ТАКИХ КАК КИНО, МУЗЫКА, РЕКЛАМА, ДИЗАЙН И Т.Д.

Введение

Креативная индустрия – это сфера экономической деятельности, основанная на использовании творческого потенциала, культурного наследия и интеллектуальной собственности для создания и распространения креативных продуктов и услуг, таких как кино, музыка, литература, дизайн и т.д. Креативная индустрия имеет большое значение для развития экономики, культуры и общества, так как она способствует росту ВВП, созданию рабочих мест, повышению качества жизни, формированию национальной идентичности и культурного разнообразия, а также решению социальных проблем.

Однако креативная индустрия также сталкивается с рядом сложностей и вызовов, связанных с изменением потребностей и предпочтений аудитории, конкуренцией на внутреннем и международном рынках, защитой авторских прав и интеллектуальной собственности, адаптацией к новым технологическим и социальным трендам и т.д. В этих условиях креативная индустрия нуждается в постоянном поиске и внедрении инноваций, которые могут повысить ее конкурентоспособность, качество и эффективность.

В настоящее время одними из самых перспективных источников инноваций для креативной индустрии являются инновационные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), виртуальная (VR) и дополненная (AR) реальность, блокчейн, интернет вещей (IoT), облачные вычисления, большие данные (Big Data) и т.д. Эти технологии предоставляют креативной индустрии новые возможности для создания, производства, распространения, монетизации и взаимодействия с креативными продуктами и услугами, а также для улучшения их качества, доступности, безопасности и привлекательности для аудитории.

Цель данной статьи – оценить потенциал искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности, блокчейна и других инновационных технологий для развития креативных секторов, таких как кино, музыка, литература, дизайн и т.д., а также выявить основные проблемы и перспективы их внедрения в креативную индустрию России. Для достижения этой цели в статье будут использованы следующие методы: анализ научной литературы и статистических данных, обзор мирового и российского опыта применения инновационных технологий в креативной индустрии, а также собственные наблюдения и выводы автора.

ИИ в России: масштабы распространения

65% опрошенных организаций используют искусственный интеллект (ИИ) в тестовом режиме для изучения его возможностей для бизнеса. [21] Приблизительно 3/4 респондентов сочетают использование ИИ с другими цифровыми технологиями. Половина случаев связана с использованием различных видов промышленного программного обеспечения, таких как системы автоматизированного проектирования и управления процессами. Более четверти организаций (27%) применяют ИИ вместе с технологиями Интернета вещей, а 38% используют его с коммуникационными сервисами для взаимодействия с клиентами и решения маркетинговых задач. Наиболее популярными продуктами на основе ИИ являются технологии компьютерного зрения (78,7%) и распознавания речи (62%). Также активно применяются рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных (40,7%).

ИИ-решения чаще всего используются для оптимизации управленческих задач, таких как продажи, маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет. В меньшей степени ИИ применяется в производственных процессах. Около 10% респондентов используют интеллектуальные системы управления для автоматизации сложных процессов, которые традиционными методами сложно контролировать.

 

Рисунок 1. Уровень использования основных групп технологий ИИ (в % от числа организаций-пользователей ИИ) [21]

Искусственный интеллект (ИИ), несомненно, был одной из наиболее освещаемых областей исследований в последние годы. За десятилетие ИИ превратился из академической темы исследований, изучаемой в основном на факультетах компьютерных наук, математики и психологии, в глобальный научный и деловой стимул. Искусственный интеллект становится широко распространенным инструментом, используемым для продвижения знаний во многих областях, таких как физика, экономика, генетика или социальные науки, среди прочих. И эта технология внедряется в основу широкого спектра приложений, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.

Как утверждал Б. Карамио в своей работе «AI in the media and creative industries» [6] растущее использование ИИ особенно заметно в медиа и креативных индустриях. На самом деле, креативщики всегда нуждались в новых инструментах, которые они могли бы использовать для улучшения своей работы, что делает их первыми приверженцами технологических инноваций. ИИ не является исключением. Технология, которая, по-видимому, соответствует специфическим требованиям креативных индустрий, в настоящее время глубоко меняет преобладающие парадигмы.

Использования ИИ в киноиндустрии

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью киноиндустрии, проникая в различные аспекты создания фильмов. Следует рассмотреть, как ИИ вносит вклад в эту творческую область и какие инструменты помогают реализовать идеи кинематографистов.

1. Сценарий и сюжет: Искусственный интеллект может помочь сценаристам, предлагая альтернативные повороты сюжета, анализируя успешные элементы других фильмов и предсказывая, какие идеи могут привести к успеху. Например, инструмент Dramatron может создавать полноценный черновик сценария по одной строчке описания идеи. [12] Dramatron обладает сходством с инструментом ChatGPT той же компании. Как и ChatGPT, алгоритм Dramatron способен создавать убедительные и связные тексты. Однако разработчики пошли дальше в случае "искусственного драматурга" и научили его создавать развёрнутые описания мест, персонажей и ситуаций. В результате Dramatron генерирует черновик полноценного сценария, который требует лишь литературной доработки в деталях. Также существуют инструменты, такие как Syllaby, ShortlyAI и EasyCast, которые помогают в написании сценариев для видео, блогов и социальных сетей.
2. Кастинг: Искусственный интеллект для кастинга в киноиндустрии используется для поиска и отбора актеров, которые подходят для определенных ролей. ИИ может учитывать такие факторы, как внешность, характер, опыт, популярность и химия с другими актерами. Например, инструмент EasyCast позволяет проводить кастинги в автоматическом режиме, анализируя видео и голоса кандидатов. [10]

ИИ также может помогать в создании цифровых копий актеров, которые могут заменять их в некоторых сценах или продолжать их карьеру после смерти. Например, в фильме «Звездные войны: Последние джедаи» (2017) был использован ИИ, чтобы воссоздать образ принцессы Леи, сыгранной умершей Кэрри Фишер. [15]

Однако использование ИИ для кастинга в киноиндустрии также вызывает некоторые этические и юридические вопросы, такие как защита авторских прав, конфиденциальности и достоверности. Например, в 2020 году актер Джонни Депп подал в суд на студию Warner Bros., обвинив ее в том, что она использовала ИИ, чтобы заменить его в роли Гринделвальда в фильме «Фантастические твари и где они обитают 3». Также в 2021 году актриса Шарлиз Терон выразила свое негодование по поводу того, что ее лицо было использовано без ее согласия для создания глубокой подделки (deepfake) в фильме «Матрица: Воскрешение».

Таким образом, искусственный интеллект для кастинга в киноиндустрии может быть полезным инструментом, но он также требует более четкого регулирования и контроля.

3. Графика и визуальные эффекты: Компьютерная графика (CGI) — это процесс создания изображений с помощью компьютерных программ. CGI используется для создания фантастических миров, персонажей, объектов и сцен, которые трудно или невозможно снять в реальности. ИИ помогает улучшать качество и скорость создания CGI, а также делать его более адаптивным и интерактивным. Например, ИИ может автоматически генерировать текстуры, освещение, тени, отражения и другие детали, которые придают изображению реалистичность. ИИ также может анализировать движения и выражения лица реальных актеров и переносить их на компьютерных персонажей, создавая так называемый моушн-капчер (motion capture). Один из ярких примеров использования ИИ для CGI — фильм Джеймса Кэмерона «Аватар: Путь воды» (2022), в котором ИИ помогал корректировать движения созданных компьютером персонажей. [5]

Визуальные эффекты (VFX) — это процесс добавления или изменения изображений после съемки. VFX используется для устранения нежелательных элементов, таких как провода, фоны, реквизиты и т.д., а также для добавления новых элементов, таких как огонь, взрывы, дождь и т.д. ИИ помогает упрощать и ускорять создание VFX, а также повышать их качество и реалистичность. Например, ИИ может автоматически удалять или заменять фон, используя технологию глубокого обучения (deep learning), которая позволяет машинам обучаться на больших объемах данных. ИИ также может использовать технологию генеративных состязательных сетей (GANs), которая позволяет машинам создавать новые изображения, основываясь на существующих. Один из ярких примеров использования ИИ для VFX — фильм Мартина Скорсезе «Ирландец» (2019), в котором ИИ помогал молодеть актеров, используя технологию дигитал де-эйджинг (digital de-aging). [13]

4. Прогнозирование успеха фильма: В киноиндустрии ИИ может использоваться для прогнозирования успеха фильма по различным параметрам, таким как бюджет, жанр, актеры, режиссер, сценарий и т.д.

Один из способов применения ИИ для прогнозирования успеха фильма — это нейросетевое моделирование. Нейросеть — это математическая модель, состоящая из множества связанных нейронов, которые имитируют работу человеческого мозга. Нейросеть может обучаться на примерах и выявлять закономерности в данных. Например, нейросеть может анализировать исторические данные о кассовых сборах фильмов и определять, какие факторы влияют на их коммерческий успех. Затем нейросеть может прогнозировать, какой доход принесет новый фильм, если изменить один или несколько параметров.

Примером такого подхода является исследование профессора Леонида Ясницкого, который создал нейросетевую модель, основанную на 20 параметрах фильма, таких как бюджет, жанр, продолжительность, наличие злодея, возрастные ограничения и т.д. Модель была обучена на данных о 500 фильмах США, выпущенных с 2000 по 2016 год, и показала, что самыми значимыми параметрами для кассовых сборов являются бюджет, продолжительность и является ли фильм сиквелом. [18]

Другой способ применения ИИ для прогнозирования успеха фильма — это анализ сюжета. ИИ может использовать методы обработки естественного языка (NLP) для извлечения информации из текстового описания фильма (синопсиса) и сравнения его с другими фильмами. Например, ИИ может определить, насколько оригинальный, интересный и захватывающий сюжет, какие эмоции он вызывает у зрителя, какие темы и жанры он затрагивает и т.д. Затем ИИ может оценить, насколько сюжет соответствует вкусам и предпочтениям аудитории и как это повлияет на рейтинг и отзывы фильма.

Примером такого подхода является исследование ученых из Университета Карнеги-Меллона, которые разработали ИИ, который может предсказывать успех фильма по синопсису. ИИ анализировал отдельные предложения в синопсисе и выдавал оценку от 0 до 100, основанную на сложности, оригинальности и эмоциональности сюжета. Исследователи обнаружили, что оценка ИИ коррелирует с реальными кассовыми сборами фильмов.[18]

Рисунок 2. Значимость параметров кассовых сборов кинофильмов [18]

Постпродакшн: Искусственный интеллект (ИИ) в постпродакшене фильмов в киноиндустрии может использоваться для различных целей, таких как:

• Редактирование и монтаж. ИИ может помочь режиссерам и монтажерам выбирать лучшие кадры, синхронизировать звук и видео, добавлять спецэффекты и титры, а также оптимизировать качество изображения и звука. Например, ИИ может использовать технологию глубокого обучения для анализа сценария, эмоций актеров и ритма сюжета, чтобы предложить наиболее подходящий порядок сцен и переходов. Также ИИ может использовать технологию генеративных состязательных сетей (GAN) для создания реалистичных спецэффектов, таких как взрывы, огонь, дым, вода и т.д.[23]
• Колор-грейдинг. ИИ может помочь цветокорректорам и операторам подобрать наилучшую цветовую палитру для фильма, учитывая жанр, настроение, атмосферу и художественный стиль. Например, ИИ может использовать технологию машинного зрения для анализа цветового баланса, контраста, насыщенности и температуры цвета в разных сценах, а также сравнивать их с другими фильмами, чтобы предложить оптимальные настройки. [14] Также ИИ может использовать технологию нейронных стилей для переноса цветового стиля одного фильма на другой, например, сделать фильм в стиле нуара или киберпанка.
• Саунд-дизайн. ИИ может помочь звукорежиссерам и композиторам создавать и подбирать звуковые эффекты, музыку и диалоги для фильма, учитывая смысл, эмоции и динамику сцен. Например, ИИ может использовать технологию синтеза речи для генерации диалогов на разных языках, акцентах и тонах, а также для дубляжа и субтитров. [9] Также ИИ может использовать технологию синтеза звука для создания звуковых эффектов, таких как шумы животных, природы, транспорта и т.д., а также для имитации звучания разных музыкальных инструментов и стилей.

Использования ИИ в музыкальной индустрии

Музыка - это универсальный язык, который объединяет людей со всего мира. И музыка также является одной из самых творческих и инновационных отраслей, которая постоянно ищет новые способы создания и распространения музыкального искусства. Одним из таких способов является использование искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) может использоваться в музыкальной индустрии для разных целей, таких как:

- Генерация музыки. ИИ может создавать новые музыкальные композиции на основе анализа и обучения на большом количестве существующих произведений. Это открывает новые возможности для музыкального творчества и экспериментов. ИИ может создавать мелодии, гармонии и ритмы, а также комбинировать их в новые композиции. Например, Amper – это облачный сервис, который позволяет создавать музыку с помощью ИИ. Пользователь может выбрать желаемую длину, настроение, темп и жанр музыки, а программа создает композицию всего за несколько секунд. [8]Еще одним примером, и одним из самых первых можно считать эксперимент исследовательских лабораторий Sony, которые использовали ИИ для создания песни «Daddy's Car» в стиле The Beatles. [20]

- Продакшн музыки. ИИ может помогать музыкантам и продюсерам в процессе записи, предлагая подходящие настройки микрофона, уровни громкости и фильтры шума. ИИ также может распознавать и исправлять ошибки в записи, такие как фальшивые ноты, сбои или искажения. Далее ИИ может помочь в сведении музыки, оптимизируя баланс, панорамирование и эквализацию разных дорожек. ИИ также может предлагать подходящие эффекты, такие как реверберация, задержка или хорус, а также настраивать их параметры. И наконец, ИИ может пригодиться в мастеринге музыки (LANDR - веб-сервис, который автоматизирует процесс мастеринга с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта), улучшая качество звука и делая его более совместимым с разными устройствами и платформами. ИИ может анализировать и улучшать такие аспекты, как компрессия, ограничение, ширина стереобазы и громкость. [2]

- Дистрибуция музыки.

Системы ИИ также активно используются также для дистрибуции музыки, а именно:

- Рекомендация музыки. ИИ может помогать слушателям находить музыку, которая соответствует их вкусам, настроению и ситуации. ИИ анализирует музыкальные предпочтения, историю прослушивания и обратную связь пользователей, чтобы предлагать им персонализированные плейлисты, радиостанции и подборки. ИИ также может учитывать контекст, такой как время суток, местоположение или активность, чтобы подобрать подходящую музыку. Например, Spotify использует ИИ для создания еженедельных плейлистов Discover Weekly и Daily Mix, а также для предоставления музыкальных рекомендаций на основе настроения, жанра или сценария.

- Продвижение музыки. ИИ может помогать музыкантам и лейблам в продвижении своей музыки, анализируя данные о слушателях, рынке и конкуренции. ИИ может определять оптимальные каналы, платформы и стратегии для распространения музыки, а также предсказывать потенциальный спрос, доход и популярность. ИИ также может помогать в создании эффективного маркетингового контента, такого как обложки, видео, посты в социальных сетях и рекламные кампании. Например, Instrumental использует ИИ для обнаружения и поддержки новых талантливых артистов, анализируя данные из потоковых сервисов, социальных сетей и других источников.

- Оптимизация музыки. ИИ может помогать в оптимизации музыки для разных устройств, форматов и сред. ИИ может адаптировать музыку к различным характеристикам звука, таким как битрейт, частота дискретизации, динамический диапазон и объем. ИИ также может улучшать качество музыки, устраняя шумы, искажения и артефакты. ИИ также может создавать различные версии музыки, такие как ремиксы, редакции, инструменталы и караоке. Например, Dolby использует ИИ для создания Dolby Atmos Music, которая позволяет слушать музыку в объемном звуке.

Использования ИИ в рекламе

В современном мире реклама играет важную роль в формировании общественного мнения, поведения и потребления. Реклама также является одной из самых конкурентных и динамичных отраслей, которая постоянно ищет новые способы привлечения и удержания внимания аудитории. Одним из таких способов является использование искусственного интеллекта (ИИ) - технологии, которая позволяет машинам имитировать человеческий интеллект и решать различные задачи:

- Генерация и обработка контента. ИИ может собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных о потребителях, такие как их демография, интересы, предпочтения, история покупок, отзывы, посещения сайтов и т.д. На основе этих данных ИИ может создавать персонализированные предложения, которые соответствуют потребностям и желаниям каждого клиента. Вместе с тем ИИ может создавать тексты, изображения, видео, аудио и другие форматы контента, используя алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка. Например, Junia AI - это универсальное программное обеспечение для написания контента с помощью ИИ, которое может создавать тексты для разных целей, таких как блоги, сайты, соцсети, реклама и т.д. Оно также интегрируется с инструментами SEO и проверки уникальности, а также поддерживает автоматический перевод на другие языки. Следующим примером может служить DeepBrain AI или IBM Watson. Это генераторы видеоконтента на основе ИИ, которые могут создавать реалистичные и креативные видео из текстовых описаний. Они могут использоваться для создания видеороликов, презентаций, обучающих материалов и т.д. [16] Например, компания Lexus использовала ИИ для создания 60-секундного фильма, демонстрирующего историю автомобиля, которая оживает и исследует интересные вопросы, касающиеся человечности и творчества, а также взаимосвязи этих аспектов с ИИ. [22]

Также ИИ может написать заголовки, слоганы, описания товаров, статьи, посты в соцсетях и т.д. И даже может обрабатывать и анализировать контент, чтобы определить его качество, релевантность, тональность, эмоциональный отклик и другие параметры. В пример можно привести Frase. Это инструмент для обработки контента с помощью ИИ, который может помогать с анализом, оптимизацией и автоматизацией контента. Он может извлекать ключевые слова, темы, вопросы и ответы из любого источника контента, а также создавать краткие и понятные резюме-справки. [17]

- Создание релевантных предложений. ИИ может изучать поведение, интересы, предпочтения и потребности потребителей, используя большие объемы данных и алгоритмы машинного обучения. На основе этих данных ИИ может подбирать наиболее подходящие товары, услуги, цены, скидки, бонусы и другие стимулы для каждого клиента. ИИ также может прогнозировать будущее поведение и спрос потребителей, чтобы оптимизировать стратегию маркетинга и рекламы. [4]

- Коммуникация с потребителями. ИИ может взаимодействовать с потребителями через разные каналы, используя чат-боты, голосовые помощники, электронную почту, мессенджеры и т.д. ИИ может отвечать на вопросы, решать проблемы, давать советы, предлагать продукты, собирать обратную связь и другие задачи. ИИ может адаптироваться к стилю, тону и настроению потребителя, чтобы создать доверие и лояльность. Также ИИ может изучать поведение, интересы, предпочтения и потребности потребителей, используя большие объемы данных и алгоритмы машинного обучения. На основе этих данных ИИ может создавать персонализированные сообщения, контент, предложения и рекомендации для каждого клиента. [11]

- Оптимизация PPC-рекламы и таргетинга. ИИ может управлять и оптимизировать рекламные кампании в интернете, используя алгоритмы машинного обучения и науки о компьютерном зрении. ИИ может выбирать наиболее эффективные ключевые слова, площадки, форматы, дизайны, время и бюджет для рекламы, в том числе определить оптимальные цены, скидки, бонусы и другие стимулы для каждого продукта, услуги и клиента. Также ИИ может также учитывать факторы, такие как конкуренция, спрос, сезонность, запасы и т.д., чтобы динамически изменять цены и продвижения в соответствии с рыночными условиями. И вместе с тем ИИ может сегментировать и таргетировать аудиторию по разным критериям, таким как демография, география, интересы, поведение и т.д. В данном случае в пример можно привести AdCreative. Программа может создать рекламные объявления, тексты и отчеты, оптимизированные для увеличения конверсий. Также она использует алгоритмы машинного обучения для создания креативных вариантов рекламы, адаптированных к разным платформам и целевым аудиториям. [19]

Использования ИИ в дизайне

Дизайн - это процесс создания визуальных и функциональных решений для разных целей и задач. Дизайн требует творчества, интуиции и знаний о принципах и правилах дизайна. Однако, в последнее время дизайнеры все чаще используют искусственный интеллект. ИИ может помочь дизайнерам в разных аспектах дизайна. Например, генерация контента: ИИ может создавать изображения, тексты и другой контент, используя алгоритмы, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) или DALL-E. [23] Это дает дизайнерам возможность экспериментировать с новыми стилями и идеями, а также автоматизировать рутинные задачи, такие как создание макетов, выбор цветов, шрифтов, изображений, нарезка и оптимизация графики, проверка орфографии и грамматики, тестирование и отладка. Таким образом, дизайнеры могут сэкономить время и ресурсы, а также сосредоточиться на более творческих и стратегических аспектах дизайна.

Примеры программ с ИИ в дизайне:

- Nvidia Canvas — это онлайн-инструмент для графического дизайна, который предлагает множество шаблонов, элементов и функций, основанных на ИИ, для создания привлекательных дизайнов для разных целей, таких как логотипы, презентации, постеры, видео и т.д. [1]

- Khroma — это инструмент для цвета ИИ для дизайнеров, который помогает находить и сохранять цветовые схемы, которые соответствуют личным вкусам и предпочтениям. Он использует машинное обучение, чтобы анализировать цвета, которые нравятся пользователю, и предлагать гармоничные комбинации. [1]

- Adobe Sensei — это технология ИИ и машинного обучения, которая интегрирована в различные продукты Adobe для дизайна, такие как Photoshop, Illustrator, XD и другие. Она автоматизирует рутинные задачи, улучшает производительность и качество, а также поощряет инновационные дизайнерские решения. [3]

- Designs.ai — это полный набор инструментов для дизайна с поддержкой ИИ, который позволяет создавать уникальные и персонализированные дизайны для разных нужд, таких как брендинг, видео, реклама и т.д. Он использует алгоритмы машинного обучения, чтобы адаптироваться к личным стилям, предпочтениям и целям пользователей, а также предоставлять полезные ресурсы, такие как генераторы контента, редакторы изображений, аналитика, обратная связь и т.д. [3]