20年前，娛樂行業由少數幾家製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，娛樂業由實體走向數位虛擬，講故事的人和媒體數量激增，這僅僅是個開始。
網飛（Netflix）公司幾乎一夜之間顛覆了娛樂業，2010年，影片出租商百視達（Blockbuster）公司申請破產，而Netflix公司的市值卻從同年的80億美元增長到8年後的1856億美元。今年，預計該公司僅在內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平台才剛剛開始行動，混合實境玩家如Dreamscape將改變我們體驗故事、漫遊異國的方式，甚至是未來教室的呈現形式。
用IAC董事長、福斯和派拉蒙前高管巴里‧迪勒（ Barry Diller）的話來說，「好萊塢現在已經無關緊要了。」
在接下來分為兩部分的系列文章中，我將深入探討娛樂業未來發展的三個趨勢：基於人工智慧的內容管理、參與式故事構建和沉浸式VR/AR/MR 世界。今天，我將分享的是人工智慧在生產按需定製內容以及與創意人員協作方面所扮演的創新性角色。
人工智慧娛樂助理
從漫威的賈維斯到《2001：太空漫遊》中的HAL 9000，對於我們大多數人來說，電影讓我們對人工智慧的概念變得鮮活起來。50多年後的今天，人工智慧為故事賦予了更多生命。隨著虛擬實境的崛起，人工智慧開始被用於創設擁有複雜故事線的配角，甚至能夠讓馬龍‧白蘭度、艾美·懷恩豪斯重返大屏幕。
儘管人工智慧還處於初級階段，但其已被用來呈現虛擬化身，不久以後，你甚至能夠根據個人喜好來定製這種虛擬化身。在未來，人工智慧在娛樂業將扮演更多的角色。你可能已經看到了複雜演算法所帶來的變化，演算法可以預測出你在Netflix上觀看一部電影或電視劇的確切機率，還可以在Spotify上為你建立了一個經過最佳化、個性化的歌曲推薦列表。
而人工智慧娛樂助理的發展才剛剛起步。
就像谷歌助理或華為的小藝，人工智慧的發展進步很快就會讓AI助理基於使用者的心情來搜尋歌曲或挑選電影，甚至是基於使用者的闖關層級來個性化其遊戲角色。此外，AI助理的應用還延展到家居環境，利用臉部辨識技術獲取的數據，數位化設備即時做出個性化的回應，進而滿足使用者的需要。
策劃產生內容
然而，除了個性化推薦，人工智慧現在還可以產生內容，如增加音樂曲目、開發全新的情節線，甚至讓你最喜歡的演員重返螢幕。
以人工智慧運動遷移技術為例。加州大學柏克萊分校的一組研究人員利用產生對抗網路（GAN）的機器學習子集開發了一種人工智慧運動轉移技術，可以將專業人士的舞蹈動作疊加到任何業餘人士（「目標」）的無縫影片中。
Caroline Chan和她的團隊首先將目標的動作映射到一個「火柴人」上，創建了一個框架資料庫，每個框架都與「火柴人」的姿勢相關聯。然後，他們使用這個資料庫來訓練GAN，進而根據給定的「火柴人」的姿勢產生目標人物的圖像。將原始影片中的一系列姿勢逐格映射到目標，很快，任何人都可能像麥可·傑克森那樣太空漫步，像金吉‧羅傑斯那樣舞動，或者在虛擬舞台上加入傳奇舞者的行列。
這有點讓人想起人工智慧產生的「換臉技術（deepfakes）」，在電影中使用產生式對抗網路可能會極大地影響娛樂業發展，讓傳奇演員重返銀幕，讓任何人都能成為虛擬明星。
隨著數位藝術家們越來越多地使用高傳真3D掃描技術來增強電腦產生圖像（CGI）技術的準確再現，人工智慧即將給CGI帶來重大升級。
輸入數不清的連續鏡頭，人工智慧系統可以被訓練，進而完善角色臉部動作和表情的呈現效果，以便在任何CGI模型上複製它們，無論是新產生的面孔，還是你最喜歡的演員的迭代。想讓瑪麗蓮‧夢露出演一部新創作的《玩命關頭》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家已經使用了專有的人工智慧系統將人類角色整合到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（尤其是臉部表演）轉換到數位角色上。近期，AI-CGI的聯合在電影《復仇者聯盟4：終局之戰》的視覺效果呈現中就占據了中心位置，無縫地重現了反派薩諾斯的臉部表情。
甚至在電子遊戲領域，升級演算法也被用來復興兒童時期的經典電子遊戲。Topaz Labs是一家已將人工智慧升級技術商業化的公司。儘管仍需要一些手工製作，但GANs的使用極大地加快了這一過程，並有望對遊戲視覺效果產生非同尋常的影響。然而，這些產生對抗網路是如何工作的呢?在對數百萬對低解析度和高解析度圖像進行GAN訓練後，演算法的一部分嘗試從低解析度圖像中構建高解析度的影格，而第二部分則對輸出進行評估。由於產生和評估的反饋循環驅動GAN的改進，隨著時間的推移，升級過程只會變得更有效。想像一下，在未來，我們可以透過點擊一個按鈕來轉換任何低解析度的電影或圖像，並賦予其顯著的細節。
由人工智慧所助推升級的不只是電影和遊戲產業。如今，從個性化曲目到旋律創作，人工智慧詞曲作者正在音樂產業中產生重大影響。
AI詞曲作者和創意合作者
雖然人工智慧初創公司並不打算取代你最喜歡的歌手，但它們正躍上音樂舞台，籌集了數百萬美元的風險投資，幫助音樂人創作新穎的旋律和節拍……
以Flow Machines為例，這是一種已經投入使用的歌曲創作演算法。如今，Flow Machines已被眾多音樂藝術家用作創意助手，甚至出現在Spotify播放列表和頂級音樂排行榜上。初創公司也在迅速跟進，包括Amper、Popgun、Jukedeck和Amadeus Code等。
然而，這些演算法是如何工作的呢?透過處理數千首特定類型的歌曲或藝術家的混合播放列表，歌曲創作演算法能夠最佳化和輸出特定風格的定製旋律和和弦進程。這些反過來又幫助人類藝術家提煉曲調，獲得新的節拍，並以以往無法想像的規模提升創作能力。
正如Amadeus Code的創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導致了藝術的爆炸。對於人工智慧歌曲創作，我相信這只是合適的創作者圍繞著它聚集起來製造下一次文化爆炸的時間問題。」
人工智慧：下一個創新革命
在未來的十年裡，娛樂業將經歷其最偉大的革命。隨著人工智慧與虛擬實境的融合以及與大眾化數位平台的碰撞，我們將很快見證一系列事物的崛起，從教育娛樂到基於互動遊戲化的故事講述，以及沉浸式的場景體驗，再到人工智慧角色和按需定製的情節線等等。
我們已經看到了娛樂業的數位虛擬化發展，隨著技術進步以及行業融合，串流媒體席捲全球。人工智慧則帶來了下一個重大顛覆，這種影響甚至上升到藝術創造力的新高度，內容輸出成倍增長，讓任何藝術家都能專注提升自己的技藝。人工智慧技術進步為內容生產和後期創意實現提供了便利，而AR/VR硬件提升了我們的沉浸式體驗，二者相輔相成，共同最佳化虛擬世界的場景體驗。
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