– Технологические прорывы в телевидении: На фоне активного внедрения ИИ в медиа-индустрию, создание контента, как мы его знаем, будет коренным образом изменяться. Это не только развитие программного обеспечения для монтажа или анимации, но и создание абсолютно новых форматов контента, включая интерактивные шоу и виртуальных ведущих.
– Концепция «разумного интеллекта»: В книге будет рассматриваться понятие «разумного интеллекта» как не просто нейросетевых алгоритмов, а как механизмов, которые способны понимать контекст, адаптироваться и «учиться» на примере человеческого восприятия и реакции.
Глава 1: Искусственный интеллект в создании контента
В этой главе подробно раскроем, как ИИ используется на различных этапах создания телевизионных программ и шоу.
Сценаристские технологии на базе ИИ:
– Примеры успешных проектов: ИИ, генерирующие идеи для сюжетов или даже полностью написанные сценарии. Примером может служить проект по созданию короткометражек или серий на основе данных, собранных из социальных сетей.
– Автогенерация новостей: ИИ-системы, которые анализируют и
составляют новости на основе огромных объемов информации, вытягивая факты и формируя материалы для выпуска новостей. Пример: Wordsmith от Automated Insights.
Продвинутые технологии видеообработки:
– Генерация изображения и видео: ИИ, который помогает в улучшении качества изображения, реконструирует утерянные кадры или улучшает зрелищность (например, через технологии улучшения изображения, такие как DeepAI).
– Генерация и улучшение аудио: ИИ помогает создавать звукозаписи или улучшать голосовые данные (например, на фоне шумных сцен).
Технологии, помогающие в постпродакшн:
– Как ИИ помогает в ускорении процессов монтажа, цветокоррекции и других этапов пост-продакшн. Например, использование ИИ для синхронизации аудио и видео, выявления ошибок в монтаже.
Глава 2: Персонализация контента с помощью ИИ
Персонализация контента – это одно из самых сильных преимуществ ИИ в телевизионной индустрии.
Рекомендательные системы и их влияние на зрителей:
– Как алгоритмы Netflix и YouTube анализируют привычки зрителей, чтобы предсказать, какой контент им понравится. Эти технологии используют данные о предыдущих просмотрах, поисковую активность и предпочтения, чтобы предложить персонализированные списки.