AI хэрэгсэл нь эхний дүр зураг авахаасаа өмнө киноны үнэлгээг идэвхжүүлдэг

Киноны үнэлгээ нь тухайн киноны үр дүнд чухал ач холбогдолтой бөгөөд үзэгчдэд үзүүлэх нөлөөллийг тодорхойлдог. Уламжлал ёсоор киног үзэж буй хүмүүс хүчирхийлэл, хар тамхины хэрэглээ, бэлгийн харьцааны агуулгыг харгалзан гараар үнэлдэг.

Энэхүү динамик нь хиймэл оюун ухаан (AI) хөгжиж эхэлснээр удахгүй өөрчлөгдөж магадгүй юм. Саяхан АНУ-ын Витерби инженерийн сургуулийн судлаачид хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглан киног хэдхэн секундын дотор үнэлэв. Энэ аргын хамгийн гайхалтай талуудын нэг нь үнэлгээг зөвхөн киноны зохиол дээр тулгуурлан, нэг ч зураг авалтгүйгээр хийх боломжтой юм. Ийм учраас киноны удирдлагууд киноны зураг авалтыг хийхээсээ өмнө зохиолоо боловсруулж, засвар хийж, киноны үнэлгээг гаргаж чаддаг байсан.

Шинээр боловсруулсан арга нь студиудад санхүүгийн нөлөө үзүүлэхээс гадна үзэгчдийн таамаглаж буй нөлөөлөл, хариу үйлдэл дээр үндэслэн бүтээлч сэтгэлгээг хөгжүүлэх, засварлахад тусалж чадна.

Судалгааг Их сургуулийн профессор, Ники & CL Макс Никиас нарын инженерийн салбарын дарга Шрикан Нараянан, USC Viterbi дахь Дохионы шинжилгээ, тайлбарын лабораторийн (SAIL) судлаачдын багийн хамт удирдан явуулсан.

Скриптэд хиймэл оюун ухааныг ашиглах

Киноны скриптэд хиймэл оюун ухааныг хэрэглэсний дараа багийнхан хэл шинжлэлийн шинж тэмдгүүд нь дүрүүдийн үзүүлэх гэж буй хүчирхийлэл, хар тамхины хэрэглээ, бэлгийн контенттой холбоотой зарим зан үйлийг илэрхийлж болохыг олж мэдэв. Эдгээр агуулгын ангиллыг ихэвчлэн өнөөгийн кинонуудыг үнэлэхэд ашигладаг.

Баг нь Common Sense Media-аас тогтоосон хүчирхийлэл, мансууруулах бодис хэрэглэх, бэлгийн харьцаанд орсон 992 киноны зохиолыг ашигласан. Ашгийн бус байгууллага нь гэр бүл, боловсролын байгууллагуудад киноны зөвлөмж гаргах үүрэгтэй.

Дараа нь бэлтгэгдсэн хиймэл оюун ухааныг 992 скрипт дээр хэрэглэж, эрсдэлийн зан төлөв, хэв маяг, тодорхой хэлийг тодорхойлсон. Энэ нь эхлээд скриптийг мэдрэлийн сүлжээгээр боловсруулахаасаа өмнө оролт болгон хүлээн авдаг бөгөөд энэ нь семантик болон мэдрэмжийн илэрхийлэлийг сканнердсан байна.

AI нь ангиллын хэрэгсэл болж, өгүүлбэр, хэллэгийг эерэг, сөрөг, түрэмгий эсвэл бусад тодорхойлогч гэж тэмдэглэдэг. Мөн үг хэллэгийг хүчирхийлэл, хар тамхины хэрэглээ, бэлгийн агуулга гэсэн гурван төрөлд ангилдаг.

Виктор Мартинез бол USC Viterbi-д компьютерийн шинжлэх ухааны докторын зэрэг хамгаалсан, тэргүүлэх судлаач юм.

"Манай загвар нь бодит үзэгдлээс илүүтэй киноны зохиолыг хардаг, тухайлбал, буун дуу, дэлбэрэлт гэх мэт дуу чимээ, үйлдвэрлэлийн шугамын дараа гарсан" гэж Мартинез хэлэв. "Энэ нь кино бүтээгчид хүчирхийллийн зэрэг, түүнийг багасгах шаардлагатай эсэхийг шийдэхэд нь туслахын тулд бүтээл гарахаас өмнө үнэлгээ өгөх давуу талтай."

“Мансууруулах бодис хэтрүүлэн хэрэглэх тухай өгүүлдэг ердийн киноны агуулгын хэмжээ болон бэлгийн агуулгын хэмжээ хоорондоо уялдаа холбоотой байх шиг байна. Санаатай эсэхээс үл хамааран кино бүтээгчид хар тамхины хэрэглээтэй холбоотой контентын түвшинтэй бэлгийн харьцаанд орсон агуулгатай таарч байх шиг байна" гэж тэр үргэлжлүүлэв.

Үр дүн ба хамаарал

Судлаачдын олж мэдсэн нэг зүйл бол кинонд гурван эрсдэлтэй зан үйлийг өндөр түвшинд агуулсан байх магадлал маш бага байсан бөгөөд энэ нь Киноны Ассоциациас (MPA) тогтоосон стандартаас үүдэлтэй байх магадлалтай юм. Тэд мөн эрсдэлт зан үйл болон MPA үнэлгээний хоорондын хамаарлыг олж мэдсэн. Жишээлбэл, MPA бэлгийн контент нэмэгдэхийн хэрээр хүчирхийлэл/мансууруулах бодисын агуулгад бага ач холбогдол өгдөг.

"SAIL-д бид энэхүү бүтээлч бизнесийн бүх оролцогч талууд болох зохиолч, кино бүтээгчид, продюсеруудад зориулан өөрсдийн түүхийг кинон дээр өгүүлэхтэй холбоотой олон чухал нарийн ширийн зүйлийн талаарх мэдлэгийг дээшлүүлэх зорилгоор хиймэл оюун ухаанд суурилсан технологи, хэрэгслийг зохион бүтээж байна" гэж Нараянан хэлэв. гэж хэлэв.

“Бид зөвхөн тэдний сүлжсэн өгүүллэгийн түүхчдийн үзэл бодлыг сонирхоод зогсохгүй үзэгчдэд үзүүлэх нөлөөлөл, бүх туршлагыг нь “авах”-ыг ойлгохыг хүсдэг. Иймэрхүү арга хэрэгсэл нь сөрөг хэвшмэл ойлголтыг илрүүлэх замаар нийгэмд ач холбогдолтой ойлголтыг нэмэгдүүлэхэд тусална."

Судалгааны багт мөн доктор, профессор Кришна Сомандепалли багтжээ. USC Viterbi-д цахилгаан ба тооцоолох инженерийн чиглэлээр нэр дэвшигч, UCLA-ийн сэтгэл судлалын тэнхимийн профессор Ялда Т.

Судалгааны талаар танилцууллаа EMNLP 2020 бага хурал.