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影視傳媒領域中人工智能的應用

2020-09-10 06:33:25孫濤
新聞研究導刊 2020年21期
關鍵詞:技術應用人工智能

摘要:本文首先概述人工智能的概念,隨后簡單介紹人工智能技術在藝術領域的研究進展,深入分析人工智能技術在影視傳媒領域應用的成果,最后對人工智能技術在影視傳媒領域的應用局限與發展進行概述,以期為相關從業人員提供參考。

關鍵詞:人工智能;影視傳媒領域;技術應用

中圖分類號:TP18 文獻標志碼:A 文章編號:1674-8883(2020)21-0253-02

一、引言

近年來,人工智能技術在影視傳媒領域得到了廣泛的應用,如圖像、語音識別等,在節約影視創作成本,提高工作效率方面發揮了重要作用。因此,本文主要對人工智能技術在影視傳媒領域的應用進行論述,希望能夠給影視傳媒領域的相關工作人員提供借鑒。

二、人工智能的基本概念

人工智能也可以稱之為機器智能,是指在計算機上通過人工的方式執行,或利用機器模擬人類的思維而制定一系列的程序來實現人類智能。人工智能的應用通常離不開計算機的應用,而許多智能計算機軟件也應用了與人工智能相關的理論和技術。人工智能的研究領域包括計算機科學、邏輯學及醫學等多門學科,隨著研究領域范圍的不斷拓寬,人工智能技術將會在各個領域得到廣泛應用。

隨著互聯網和大數據技術的發展,深度學習算法和圖形處理器等技術,提高計算機設備的技術能力,給人工智能技術的發展提供了良好的技術支持。人工智能研究領域的擴大和新應用程序的誕生,使人工智能技術在人們生活的各個方面都實現了深入滲透,甚至極大地提高了人們的生活質量。在這種狀態下,人工智能的開發仍然僅停留在以機器學習技術為基礎的“弱”人工智能階段,僅僅通過將人的邏輯思維套用在計算機行為上,來實現人工智能的感知與應用。而人工智能的實際意義則是“強”人工智能,即使計算機獲得“自主意識”,允許其針對某一具體問題創建新的解決方法[1]。總而言之,目前人工智能技術能夠實現語音識別、圖像識別等智能識別技術,主要在自動操作、游戲機器人等智能決策領域應用。人工智能技術還可以應用于藝術創造領域和影視傳媒領域,實現人工智能與人類文化的結合。

三、人工智能技術在藝術領域的研究進展

在藝術領域,人工智能技術主要體現在智能繪畫和算法作詞、作曲方面。第一,智能繪畫方面,人工智能技術將神經網絡當作一個通用的圖像分析儀,利用計算機對各種圖像進行分解和重新組合,從而實現新的圖像作品的生成,并創造出一種新型繪畫風格。第二,算法作詞、作曲。在傳統的藝術形式中,作詞、作曲通常應用一般遺傳算法,形成相對應的曲調和歌詞。而人工智能的應用,可以實現樂曲的自動合成,通過向用戶提供樂器及相關風格,實現再創作。同時,利用人工智能,還能快速搜索相關數據庫,給用戶的創作提供極大的便利。

四、人工智能技術在影視傳媒領域應用的成果

影視傳媒是一種大眾化的藝術形式,它是一個年輕的產業,在我國的發展十分迅猛。21世紀是影視傳媒的時代,電視、電影、網絡等都在人們生活的方方面面起著重要的作用。影視傳媒是當前藝術領域中,最具人工智能應用前景的領域之一,可以分為影視創作、影視后期、影視傳播、影視產業運行管理等細分領域。根據對各領域的活動特性的分析可知,人工智能在各個領域都能夠得到深度應用,目前也已經取得了一定成果。

(一)智能劇本寫作

2016年,人工智能專家與漫畫家安迪·赫德,通過應用谷歌開源的機器學習工具包TensorFlow開發出了一套自動編劇的AI(人工智能),將著名情景喜劇《老友記》的全部劇本輸入進去,自動生成了一集新的劇本,雖然其中大多數都接近于胡言亂語,但也能從中分離出一些有意義的場景和劇情[2]。同年,一部古怪的微電影《Sunsprint》出現在大眾的視野中,該電影是由人工智能研究員羅斯·古德溫和電影制片人奧斯卡·沙普將大量科幻電影劇本,輸入他們設計的通用文本識別人工智能算法制成的。在這一過程中,該系統學會了根據劇本固有格式進行劇本的制作。通過上述人工智能在影視傳媒領域的應用結果可知,在人為干預和監督下,人工智能程序可以依據以往的劇本和人工規定的創作空間,實現影視劇本的創作。在這一過程中,人工智能創作的過程主要包括以下方面。首先需要人為設定創作主題,并利用網絡抓取關鍵詞,導入大量相關情節,再由人工智能進行拼接,構建一個相對完整的故事。目前,影視傳媒領域更追求效率,在信息化建設的背景下,人工智能的進一步發展和應用能夠促使影視傳媒領域帶來更加優秀的作品,值得我們期待。

(二)自動生成影視作品

在智能創作劇本的基礎上,人工智能技術于2018年得到了進一步的發展和突破。美國杜克大學的研究者提出了一種結合變分自編碼器(VAE)與生成對抗網絡(GAN)的算法,這種算法能夠根據一段不長的文本自動生成相應的短視頻。這種人工智能創作電影的原理是基于文字建立一幅新的圖片,并根據圖片進行畫面的預測,再根據時間先后將圖片組合在一起,實現影視作品的生成。

(三)智能化合成配音

2018年,央視推出了世界首部利用人工智能對人聲進行模擬來實現配音的紀錄片——《創新中國》,對中國著名配音演員、語言藝術家李易的聲音進行了人工智能合成,實現了人工智能技術的進一步優化和創新。在電影配音的應用中,只有具有內容豐富的語音樣本庫,人工智能技術才能根據場合實現配音的合成。這種技術對影視譯制片及動畫配音等方面具有重要意義,能夠有效減少后期制作的工作量,提高影視制作的效率。但是,從目前來看,這種技術并不能完全取代配音行業,其仍然存在許多不足,如人工智能配音的情感表達不夠豐富、字與字之間的連接過于僵硬等,需要具有豐富經驗的配音演員進行演繹,人工智能技術在這一領域有待進一步發展。

(四)優化媒資管理工作

媒資管理在我國影視傳媒領域中仍然占據重要地位,在信息化技術取得極大進步的當下,媒資管理工作不僅僅局限于存儲資料、檢索查找等簡單操作,而需要在管理內容的同時,基于大數據對用戶需求進行全面分析,實現媒資的合理應用和科學管理,實現資源和用戶之間的有效循環。

在當前影視傳媒領域,采訪錄音、視頻及各種文字文檔都是媒體的重要資源,如何對這些資源進行有效管理具有重要意義。在當下,這類資源及其存儲已基本實現了信息化及數字化,但在檢索和應用方面,仍然存在一定劣勢,不利于資源的合理運用。人工智能在媒資管理中的應用,主要體現在智能語音識別方面。第一,音頻、視頻類的數據資料,若是人工進行搜索,會耗費較大的人力成本,且效率十分低下。而語音識別技術的應用,能夠實現音頻、視頻的標注,并且能夠批量化精準尋找,再通過人工輔助管理,有效提高媒資管理的效率。第二,可以利用智能語音技術,自動給不需要文本化的音頻、視頻資源打上標題并形成自動摘要,對該段音頻或視頻的內容進行概述,提取關鍵詞,減輕人的工作量。第三,智能語音識別技術能夠實現音頻、文本數據的有效關聯和對應,并能夠實現圖片檔案的歸類,形成索引,實現對內容、標題、關鍵詞的全方位檢索[3]。智能語音技術的應用,能夠實現媒體資源中大量歷史音頻、視頻等資源的數據化,并通過圖片檢索、語音檢索方式,有效提高歷史資源的利用率。另外,在媒資管理中應用人工智能技術,能夠更加深入地對用戶信息進行分析,對優化媒資管理具有重要意義。

五、人工智能技術在影視傳媒領域的應用局限與發展

(一)人工智能技術無法替代人在影視傳媒領域的主導作用

根據尤瓦爾·赫拉利理論,可以得出人的大腦在某種角度是由智能和意識兩個部分組成的。其中,智能給人們提供分析、判斷及處理數據等方面的幫助,意識能夠產生情感。人工智能和人的大腦的發展方向不同,人工智能以“智能”為發展中心,而人腦則能夠實現意識和智能的共同發展,所以人工智能是人腦中智能部分的機器替代,但需要意識來開展的工作,如影視傳媒領域的相關工作,若想讓人工智能全面替代,仍然無法實現。

(二)人與人工智能的協作發展將成為影視傳媒領域的主要模式

人工智能是以數據為基礎開展工作的,在影視傳媒領域,包括收集素材、合成配音、制造特效、翻譯字幕等方面固有行為模式的工作,在不遠的未來很有可能被人工智能全面接管。人工智能甚至可能勝任判斷作品上映時機、收集觀眾反饋信息、挖掘觀影規律等影視傳媒產業的相關工作,極大地提升影視傳媒領域的工作效率。但是,人工智能仍然存在缺乏情感的劣勢,無法完全替代影視配音、角色扮演、創意剪輯等體現影視傳媒工作藝術價值的工作,仍需人類作為主導。因此,人工智能主要負責輔助人完成重復性強、性質簡單的工作,人與人工智能協作發展的模式將在影視傳媒領域廣泛應用。

(三)人工智能技術還可以作為影視作品的傳播途徑

隨著時代的發展和進步,虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術的深入發展及應用,極大地改變了人們的生活。在未來,人工智能技術的應用將促使觀眾被賦予更大的影視作品選擇權,人們可以足不出戶,自主選擇故事的時代背景、劇情分類、發展節奏甚至最終結局。創作影視作品本身就包括二次創作的過程,利用人工智能技術直接合成并形成影視作品,能夠給觀眾提供參與的空間,給予觀眾更強烈的體驗感。

六、結語

人工智能技術還無法完全代替人的作用,但應用人工智能,能夠給影視創作提供新的思考角度,并提高工作效率。因此,今后需要進一步加強對人工智能技術的研究與應用,使其在影視傳媒領域實現深入發展。

參考文獻:

[1] 羅通.人工智能的概念及發展前景分析[J].無線互聯科技,2019,16(10):147-148.

[2] 劉倩.人工智能技術在影視傳媒領域的應用[J].現代視聽,2018(11):25-29.

[3] 胡郁,袁春杰,王瑋.人工智能技術在傳媒領域的應用——以智能語音技術為例[J].新聞與寫作,2016(11):15-17.

作者簡介:孫濤(1967—),男,安徽滁州人,碩士,主任編輯,研究方向:電視節目研發及影視文化。

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