|
Как ИИ изменил индустрию развлечений
|
|
|
|
Ещё в конце XX века главной проблемой для большинства людей был поиск информации и развлекательного контента. За нужными книгами приходилось идти в библиотеку; видеокассеты, а потом и DVD с фильмами — брать в прокатах; CD с музыкой — покупать. Из 2022 года это кажется чем-то невероятным. Теперь любую информацию можно найти за два клика. В приложении из вашего смартфона — все песни мира. В онлайн-кинотеатрах — как новые фильмы, так и многое из классики кинематографа. Большинство компьютерных игр можно скачать или играть в них прямо в сети. Дефицит информации сменился дефицитом внимания. За него началась настоящая борьба. Ну а победить в ней компаниям помогают технологии искусственного интеллекта. Где и как они применяются — в новой статье из цикла об ИИ на портале Naked Science.
|
|
|
|
Рассмотрим типичную ситуацию потребления развлекательного контента со стороны пользователя и со стороны компании. Вечер трудного дня. Нужно выбрать — какое бы кино посмотреть. Конкретных предпочтений у вас нет, зато есть подписка на несколько сервисов с частично не пересекающимися библиотеками фильмов и сериалов. В каждом из них тысячи наименований. Если искать, просто последовательно листая каталоги, то весь вечер уйдет только на это, а не на просмотр кино. Что же делать бедному пользователю?
|
|
|
В то же время у онлайн-кинотеатра свои боли: нужно повышать конкретные метрики своего продукта: посещаемость (DAU и MAU — ежедневное и ежемесячное количество уникальных пользователей), нужно обеспечить возврат зрителей, а самое главное — их вовлеченность в демонстрируемый контент и продолжительность пользования сервисом. Все эти метрики коррелируют с вероятностью продления подписки, покупок внутри кинотеатра, перехода на премиальное обслуживание, а значит и с текущей и будущей прибылью компании и курсом ее акций на бирже. Иными словами — очень важны.
|
|
|
|
В любом цифровом сервисе, будь то онлайн-кинотеатр, интернет-магазин, маркетплейс, суперапп или социальная сеть, каждое действие пользователя записывается. В типичном онлайн-кинотеатре собираются все данные о просмотренных фильмах и сериалах, в том числе о времени суток, когда их смотрели, что смотрели до и после конкретной единицы контента, «перематывали» ли в каких-то местах фильм, а также когда и где прекращали просмотр. Кроме того, фиксируются все мелочи, связанные с интерфейсом: как долго пользователь скроллит страницу; как, когда и зачем нажимает те или кнопки; какие делает поисковые запросы и т.д., и т.п.
|
|
|
|
Таким образом собирается как индивидуальный цифровой профиль конкретного клиента, увязанный с его социально-демографическими характеристиками (гендер, примерный возраст и т.д.), так и обширный датасет, который можно использовать для машинного обучения. Ведь мы помним главную аксиому — без больших и качественных данных алгоритмы искусственного интеллекта работать не будут. И вот благодаря ИИ теперь все в выигрыше: клиент получает персонализированные подборки фильмов, из которых за разумное время может выбрать то, что ему по душе. А компания вовлекает пользователя во всё более активное взаимодействие именно со своим онлайн-кинотеатром и максимизирует время просмотра контента в нём.
|
|
|
|
Музыка нас связала
|
|
|
|
В России одним из пионеров и обладателем действительно выдающейся рекомендательной системы стала Яндекс.Музыка, появившаяся еще в 2009 году. В общем и целом все рекомендательные системы строятся на двух принципах и их разнообразных комбинациях. Первый — это рекомендации на основе содержания (content-based). Так, в Яндекс.Музыке алгоритм в первую очередь анализирует содержание самого трека и расширяет рекомендации на основе содержания, извлекая ряд характеристик из предпочитаемых слушателем элементов контента. В этом случае создается не столько профиль самого пользователя, сколько некоторые паттерны особенностей предпочитаемого им контента. Далее в библиотеке ищутся другие элементы со схожим паттерном и предлагаются слушателю. Это, кстати, позволяет искусственному интеллекту учиться дальше и все глубже подстраиваться под индивидуального подписчика, так как алгоритм постоянно анализирует важность каждой характеристики из выделенных паттернов для конкретного человека.
|
|
|
|
Кроме того, алгоритм «смотрит», какие композиции подписчик слушал ранее и по их истории дополнительно строит профиль предпочитаемых исполнителей и жанров. Добавочную информацию для уточнения прогноза дают действия пользователя: поставил ли он песне «Нравится» или «Не нравится»; сколько раз и как часто ее слушал, либо, наоборот, пропускал; добавлял ли в плейлисты; отправлял ли ссылку кому-нибудь и т.д.
|
|
|
|
Второй принцип — построение системы рекомендаций на основе коллаборативной фильтрации (collaborative filtering). Ключевым моментом здесь становится расширение рекомендаций за счёт истории оценок других пользователей. Если в предыдущем подходе алгоритм создавал сложный граф с кластерами мелодий по жанру, исполнителю, разнообразным характеристикам композиций, то в данном случае граф состоит из профилей пользователей.
|
|
|
|
Например, 20 человек объединяются в единый кластер по предпочтению песен группы «Кино», из них 10 формируют подкластер, часто слушающих ещё Nautilus Pompilius, далее у пяти в предпочтениях ещё группа «Алиса», а других пяти «Чайф». Из этого можно сделать вывод, что некий другой пользователь, обожающий «Кино» и Nautilus Pompilius, вероятно, поклонник русского рока, но при этом вряд ли любитель группы «Аквариум», зато почти наверняка «Алисы» или «Чайфа», композиции которых ему и будут рекомендованы.
|
|
|
|
ИИ-алгоритмы постоянно сравнивают профили всех пользователей музыкальных сервисов. В результате выявляются люди со схожими музыкальными предпочтениями в общем, но разными пристрастиями в деталях. Это дает возможность для новых рекомендаций, ведь что уже нравится одному, может понравиться и другому.
|
|
|
|
Запойный просмотр
|
|
|
|
А вот история онлайн-кинотеатров началась со знаменитого стримингового сервиса Netflix, стартовавшего в 1997 году как стартап по прокату VHS-кассет и DVD с фильмами. Сегодня это технологический гигант с 220 миллионами подписчиков, ежемесячно оплачивающих недешёвый онлайн-доступ к кино и сериалам. Однако самое главное даже не количество подписчиков. В 2020 году (разгар пандемии и локаутов) каждый пользователь Netflix в среднем просматривал с помощью этого сервиса 3,2 часа видеоконтента ежедневно. Или совокупно на всех — фантастические 6 115 200 000 часов в месяц.
|
|
|
|
При этом в сутках у каждого человека всего 24 часа. Предположим, 8 из них занимает сон, ещё 9 — работа. На домашние дела, досуг, ну и может спортивные занятия или самообразование остаётся в лучшем случае 7 часов. А ведь могут быть ещё жены, мужья, дети, престарелые родители, домашние животные и т.д., которые все требуют заботы и внимания. И вот в этом узком отрезке Netflix научился получать почти 50% всего свободного времени своих пользователей, конкурируя, в том числе, с YouTube, Spotify, соцсетями, видеоиграми, традиционными и цифровыми СМИ, кабельным телевидением, подкастами, книгами и пр.
|
|
|
|
Можно возразить, что мы здесь не учитываем выходные дни и праздники. Но если так, то доля видеостриминга в будние дни хоть и падает, но зато с лихвой компенсируется тем, что по-английски называют binge-watching, а по-русски запойным просмотром по многу часов подряд в уикэнд. И не в последнюю очередь этому помогают рекомендательные системы, построенные с использованием технологий искусственного интеллекта.
|
|
|
|
Вслед за Netflix систему персональных рекомендаций имплементировали и другие крупнейшие мировые игроки на рынке стримингового видео: Hulu, Amazon Prime, HBO Max, Disney+. А в России — «Иви», «Кинопоиск HD», принадлежащий Яндексу, и Okko.
|
|
|
|
Трехлетний хакатон
|
|
|
|
Первый рекомендательный алгоритм получил название CineMatch и довольно долго с успехом предсказывал пользователям Netflix фильмы, которые могли бы понравиться подписчикам. В то время у сервиса была система оценки в пять звёзд. В 75% случаев прогнозы CineMatch оказывались точны в пределах плюс или минус половины звезды. При этом до 50% пользователей Netflix, взявших напрокат рекомендованные CineMatch кассеты и DVD c фильмами, оценили их в пять звёзд
|
|
|
|
В 2006-м — за год до того как компания запустила стриминговую платформу — было организовано соревнование Netflix Prize. В открытый доступ выложили датасет, состоявший из около 100 миллионов записей: ID анонимных пользователей плюс их оценки от одной до пяти звёзд тем или иным фильмам. Задачей участников конкурса было разработать алгоритм, который сможет превзойти точность прогноза CineMatch на 10%.
|
|
|
|
Качество предсказания измерялось при помощи метрики Root Mean Squared Error (RMSE). Она сообщает квадратный корень из средней квадратичной разницы между прогнозируемыми моделью значениями оценок и фактическими значениями в реальном наборе данных. Иными словами, чем ниже RMSE, тем лучше модель соответствует набору данных, а значит её предсказание оценки пользователем того или иного фильма на основе истории его предыдущих оценок будет ближе к реальности.
|
|
|
|
У алгоритма CineMatch на тот момент RMSE равнялся 0,9514. Команде, которая бы добилась показателя хотя бы в 0,8563, был обещан миллион долларов. Турнир продлился почти три года. За первый год многим участникам удалось добиться прогресса в 7%, но дальше дело не задалось. Потребовалось еще два года, чтобы получить решение, поэтому тем удивительнее, что команда-победитель BellKor’s Pragmatic Chaos опередила занявшую второе место The Ensemble всего на 24 минуты! При этом RMSE у них совпадал до четвёртого знака.
|
|
|
|
Победители в своей модели использовали комбинацию из матричной факторизации c использованием сингулярного разложения (SVD-алгоритм) и ограниченных машин Больцмана (особого типа нейронных сетей). Ведь если совсем упрощенно, то ID пользователей и их оценки — это матрица из множества чисел. Факторизация есть её разложение на простые составляющие.
|
|
|
|
Например, если заменить зрителей на товары в магазине, а их оценки на стоимость, то у нас, условно, будут три шоколадки и два бублика со значениями 30 рублей и 10 рублей. Элементарным примером факторизации будет деление значения на количество и получение цены — одна шоколадка стоит 10 рублей, а бублик 5. Естественно, когда вместо товаров миллионы пользователей, а их оценок ещё на порядки больше, разложение гораздо сложнее, а компонент очень много. Выявив же все скрытые факторы, теперь можно подать их на вход нейронной сети — ограниченной машины Больцмана. Обучив её, разработчики смогут получить необходимый прогноз для каждого конкретного пользователя.
|
|
|
|
Латентное байесианство
|
|
|
|
Большой проблемой рекомендательных систем остаётся неопределённость: во многих случаях у них нет полных данных ни о характеристиках контента, ни о предпочтениях подписчика. Однако искусственному интеллектувсё равно необходимо как-то оценить вероятность того, что рекомендованный фильм или песня понравится пользователю.
|
|
|
|
Здесь на помощь приходит байесовский подход. Он позволяет за счёт теоремы Байеса постоянно актуализировать достоверность гипотезы при поступлении новых сведений. Например, новый подписчик посмотрел пару боевиков, а потом к нему в гости приехала девушка и вместе они посмотрели две мелодрамы (но рекомендательный алгоритм об этом не знает!). Логично, что с вероятностью 50% пользователю надо предлагать боевики и мелодрамы, однако если он потом вновь предпочтет какой-нибудь «Рейд 2» или «Джон Уик 3», то мелодрамы окажутся случайной флуктуацией. И тогда, оценив влияние новых событий, модель снова изменит выдачу рекомендованных фильмов или песен.
|
|
|
|
Байесовский подход — очень действенный метод. Благодаря его использованию можно выявить лучшие гипотезы, основываясь на наборе случайных, сильно зашумленных данных. Иными словами, он позволяет осуществлять машинное обучение даже в условиях недостаточного или некачественного датасета. При этом байесовский подход можно эффективно комбинировать с различными нейронными сетями.
|
|
|
|
Преодолевая барьеры
|
|
|
|
И все же, несмотря на всемогущество рекомендательных алгоритмов, вовлечению пользователя в потребление медиаконтента мешают многие традиционные барьеры — например, языковой. Если в сфере музыки он не столь критичен, то вот для фильмов оказывается решающим. Поэтому тот же Netflix или российская «Амедиатека» активно нанимали студии озвучки и дубляжа. Зарубежному гиганту для своих громких премьер приходилось рекрутировать до 30 команд в разных странах мира. Это очень дорого и в случае рядового контента, а не блокбастеров, с трудом окупается.
|
|
|
|
Единственный выход — субтитры. Однако если их созданием займутся переводчики-люди, то на стандартную библиотеку контента одного онлайн-кинотеатра их потребуется целая армия, но даже и в этом случае полное обеспечение качественными субтитрами займёт годы. Поэтому разумно переложить эту задачу на искусственный интеллект.
|
|
|
|
Системы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), использующие новейшие многоязычные модели, вроде способной понимать 46 языков BLOOM, или же mGPT-3 13B от Сбера, которая может работать с 61 языком, включая такие экзотические как йоруба, бурятский или телугу, легко сгенерируют гигабайты субтитров. Схема здесь простая — один алгоритм переводит аудио в текст (speech–to–text), а другие автоматически делают перевод.
|
|
|
|
Но самое главное, в чем всегда состоит огромная трудность — это синхронизация субтитров с движениями губ актеров и ведущих в фильмах и шоу. Даже незначительная задержка в представлении субтитров может привести к тому, что они окажутся рассинхронизированными со звуком и мимикой. Так происходит из-за разной средней длины слов и предложений, например, в английском, русском и финском языках.
|
|
|
|
И вот тут искусственный интеллект также окажет существенную помощь — за счет подбора слов и фраз, максимально близких по смыслу, но укладывающихся в прокрустово ложе реплик на экране. Впрочем, как и в большинстве других задач, финальное слово в деле создания субтитров за человеком. Профессиональный редактор должен вычитать и проверить готовый продукт от ИИ, исправив возможные ошибки или несостыковки.
|
|
|
|
Расширенная реальность
|
|
|
|
В завершение хочется сказать — и с искренней гордостью, — что российские онлайн-кинотеатры и технологические компании, например, уже упомянутый «Кинопоиск HD», предлагают своим пользователям за счет искусственного интеллекта серьезно расширить и дополнить зрительский опыт. Благодаря технологии DeepDive можно поставить фильм на паузу, распознать лицо в кадре и узнать, как зовут актёра. Сначала DeepDive работал только в веб-версии и приложениях для Smart TV. А с 2021 года его можно использовать и на смартфонах с iOS и Android.
|
|
|
|
Также в конце 2021 года в «Кинопоиск HD» появилась еще более интересное нововведение — «Музыка в кадре». Нажав на соответствующую кнопку, можно не только узнать название мелодии и ее автора, но и сразу найти соответствующую композицию и добавить в свой плейлист. А это, конечно же, повлияет и на систему рекомендаций.
|
|
|
|
Можно предположить, что в дальнейшем от таких относительно простых (в плане результата, но не алгоритмов под капотом) систем «дополненного контента», мы дойдем до того, что ИИ будет распознавать скрытые аллюзии в кадре (например, на картины известных мастеров в творчестве Стэнли Кубрика), киноцитаты, а также давать контекстные справки об истории и культуре реальных мест или о вымышленных мирах. В чем-то это будет напоминать книгофильмы из Вселенной «Дюны» и, с одной стороны, может изменить практику линейного просмотра фильмов, а с другой дополнить ее и преобразовать, улучшив понимание происходящего на экране.
|
|
|
|
Впрочем, что касается линейного просмотра, то здесь уже совершил переворот Netflix, выпустив интерактивный эпизод «Брандашмыг» сериала «Черное зеркало». В нем пользователь может управлять развитием сюжета и концовкой фильма, выбирая тот или иной поворот в отдельных эпизодах. Получилось своеобразное сочетание кино и квеста, интересное скорее как разовый эксперимент. И хотя пока ИИ к этому отношения не имеет, но, вполне возможно, в будущем интерактивное кино скорее будет напоминать игры, где зритель окажется протагонистом в истории, а противостоящие ему антагонисты станут управляться ИИ. В общем — парк «Мир Дикого Запада», но только на экране в уютной квартире или в шлеме виртуальной реальности внутри камеры симуляции физического окружения.
|
|
|
|
Источник
|
