编者按：本文来自微信大众号“亲爱的数据”（ID:deardata），作者：谭婧，36氪经授权发布。
修改柴犬，对此文亦有奉献
《少年的你》斩获多项香港金像奖，假如把周冬雨和易烊千玺都换掉，结局还会如此嘛？（千纸鹤，请息怒）
《如懿传》闹出“44岁周迅强行少女”的热门，除了周迅，还有没有更好的选择？
这些直击魂灵的拷问，让选角导演
居（qiang）功（xing）至（bei）伟（guo）。
几十年来，电影成果人物的传奇还在风中飘扬。不计其数的试镜人员，选角导演为电影人物找到气质最合适的艺人，以至于给观众留下了“某艺人便是为某人物而生”的形象。
乃至，综艺文娱节目《明日之子》总监制马昊都说过，“选角的体系不是由于综艺刚需才去做，而是一年四季都持续进行”。
选角的重要性，无需多言。
美国洛杉矶的科技草创公司Cinelytic公司为影视出资人而预备，它使用强壮的机器学习算法来开掘和寻觅电影的“独门配方”。
正好，华纳兄弟公司和索尼影业公司都是Cinelytic公司的客户。在强壮的制片公司的合作下，Cinelytic公司研制团队开发了一个艺人剖析渠道。
用人工智能来答复：《出产卖座商业大片的隐秘？选角篇》
换句话说，好莱坞“选择艺人”的独门秘方里加入了人工智能技能，核算明星历史上的“票房影响力”，估测、猜测艺人“将会在新人物上的体现”。
艺人与人物的魅力是难以想象的组合，彼此成果。一个成功的人物会让人记忆犹新。而这种魅力的“配方”也能被人工智能技能剖析。
艺人是电影的变量，类型、情节、高潮、华彩阶段、对白都是，曾经100%由人来决议，是人对电影的了解、经历，以及才调。
周星驰监制的电影，更或许让影片成为“票房确保”。
人工智能暗想：在“星女郎”之后，我也要有自己的女郎了。
电影是百年艺术，这期间科技一向随同电影一路走来。
咱们为啥不找新办法，换新视点，去“了解”艺术？
英雄所见略同，影业大佬华纳兄弟公司和索尼影业公司均这么以为：
人工智能软件并没有让“选角导演”下岗，而是为了解“不同元素怎么对商业体现发生巨大影响”供给了一个决议计划结构。
有了人工智能，也许“选角内幕”也能够有所收敛。
这种相似咱们所说的“潜规则”，在好莱坞则被称为“试镜沙发”（Casting couch），“受害者”一般都是当年巴望成名的年青艺人。
全球排名榜首的名誉办理公司Ingenious Group董事Scarso对此表明附和。人工智能辅导电影出资，作为弥补东西作用最好（是居家旅行、提神醒脑必备良药）。
猜测股票涨跌的量化买卖公司现已赚得盆满钵满，猜测电影为什么不能日进斗金？
“看片量”决议电影爱好者的江湖位置，想混这个圈子人工智能也相同，要看满足的“质料”（数据）。
Cinelytic公司将媒体元数据分类，巨大的数据库（包含来自800万条内容的数据）交融了数据科学家和电影谈论家的思路，“创造”各种从没想过的办法剖析电影。
（豆瓣电影小组投来轻视的目光。）
人工智能看懂电影、剖析电影现已不是什么难题：
从文本、语音、视频的颜色、质感中剖析观影情感（愤恨，哀伤）。
从冗长的电影中找到“人脸”（人脸查找+人脸比对技能）或许爽性替换“脸”（deepfake技能）。
从艺人表情、行为中读“懂”内容（表情辨认技能、行为辨认技能）。
产品发布会上广告口播狂轰乱炸，观众昏昏欲睡，播映一段电影，是叫醒观众，防止为难的小技巧。这个信息的来历是《100个产品发布会叫醒观众的小技巧》（嘿嘿）。
科技公司早已瞄准了电影商场。
IBM 公司和20世纪福克斯公司创建了有史以来榜首个由人工智能生成的电影预告片——科幻惊悚片《摩根》（Morgan）。
事到如今，人工智能好像早已不满足于之前的劳绩。
比利时的scriptBook公司成立于2015年，宣称其算法能够仅经过剖析脚原本猜测电影的胜败。
成立于同年的以色列草创公司Vault向客户确保，它能够终究靠盯梢、追寻预告片在网上的接纳状况，来猜测哪些人群会观看他们的电影。
另一家名为Pilot的公司供给了相似的剖析，许诺能够在电影发行前18个月以“无与伦比的准确性”猜测票房收入。
美剧《纸牌屋》，网飞公司的成功之处便是将人工智能作为战略的“参谋长”。
虽然保存的电影职业老总或许会不愿意供认“数据驱动电影开展”，但数字流媒体公司有先天优势，他们冲击了传统，还有或许“后来者居上”。
电影特有的艺术魅力和形象感染力，决议了电影具有为数众多的观众和巨大的社会覆盖面。
几十年来，深化了解观影集体一向是好莱坞营销团队的活儿。洞悉来自焦点小组，问卷查询和访谈总结查询。
现在，这些研究人员决议使用谷歌公司的产品（深度学习结构与机器学习算法）剖析制片厂电影预告片中的相似之处，使制片人能够猜测其最具商业可行性的观众的构成。
不要以为月亮只要好莱坞的圆。
豁达数据文本使用数据项目经理苏格兰折耳喵（笔名）告知《亲爱的数据》，人工智能在读懂“人民群众”的呼声。
“不相同的电影，比方科幻、喜剧、体育电影等，预设情节的主副角所需的艺人风格悬殊，比方《鬼吹灯》改编的影视版别，有三个不同风格的雪莉杨，顺次由舒淇的《寻龙诀》、陈乔恩的《精绝古城》、张雨绮的《龙岭迷窟》。”他谈道。
有观念以为，舒淇扮演的人物，特性是《鬼吹灯》版的劳拉，动作洒脱，但缺了点镇定大方。陈乔恩版则神形到位，可是动作不行洒脱。
假如提早用人工智能来选角，躲避人物选择的失误，能够用到的技能有哪些？
他的答案是：“大数据技能+NLP语义剖析技能。（NLP，天然语言处理技能）”
圈定了100个艺人，但究竟谁来演这人物还拿不准时，能够从互联网上收集媒体的报导和网民关于预选人物的定见与谈论，再用NLP技能对收集到的数据进行降噪处理（得到较为“洁净”的PGC和UGC数据）。
公共媒体和个别网民的点评，反映了“大多数人”关于艺人的形象和点评，能够取得相对客观的明星调性综合性点评。（像不像小学时分，每学期教师写的学期操行评语。）
其间，较为要害的一步是提取跟这些明星相关的点评/特性标签（经过NLP技能），再以数据降维，将明星及其对应的标签信息交融到二维平面，然后得到各个明星的调性标签。
最终，比较这些调性标签和编剧的人物人设，假如彻底契合最好，如不契合，选尽或许挨近的。以下是开掘成果的简略示意图，以最简略的状况举例：
三个女艺人（雪莉杨扮演者）和十个不到的调性标签，生动、干练、博学、沉稳等。以她们地点的点为圆心、必定的半径画圆，能够锚定明星的调性标签。
还有一个思路，首要剖析预选明星的交际网络（微博、微信、Facebook、Twitter等），经过语义剖析从中提取能反映其深层次情感特征的语义标签。
然后进行聚类剖析，得到其复合的情感动机构成，将其占比最高的若干情感动机标签与人物的预设调性进行比照，圈定雪莉杨的最佳人选。
视野回到当年的《如懿传》，一部戏点落在女主角身上的大女主戏。
“女艺人中演技口碑较高（超越65%）的艺人被选择出来，既有二十几岁的周冬雨、杨紫等，也有35-50岁的孙俪等。”
“如懿的要害词包含强壮、据守、顽强等。女艺人的特性热词与如懿的人物标签进行匹配，圆环的巨细代表明星特性标签与人物如懿的匹配度，圆环越大，代表词频交融度越高。”
“周冬雨的匹配度很高，但故事会集在如懿35岁到50岁之间，实践的做法仍是从右半边35-50岁的艺人中选。”
如懿的要害词包含强壮、据守、顽强等。
艾漫数据是抢先的文娱大数据服务商，其作业人员在《商业周刊中文版©》的采访中坦言。
艾漫数据也颇具技能实力，公司董事朱小燕是清华大学核算机系教授，智能技能与体系国家重点试验室主任。
至今停止，人工智能并未100%预言正确。公平地说，人类也没有。黑马电影，出没不定，那为何不让人工智能和人类一同猜测？
相似的观念，也来自于全球抢先的信息剖析公司爱思唯尔（Elsevier）高档数据科学家，沈澄博士。
而且，他以为，人工智能与电影职业的缘分好像更纠缠。
他告知《亲爱的数据》：
“电影是一种出资，天然要求回报高，票房好。假如有时机开掘新星，艺人本钱投入会下降，猜测‘艺人的特质有哪些’这类问题。相似电影《百万金臂》从近四万人中开掘了两位棒球投球手，这样的体育苗子的选拔。即艺人契合哪些奇妙的要素，能添加票房。”
也不扫除一些导演安稳的选角习气。比方知乎问题：“贾樟柯为什么那么爱用他媳妇儿赵涛演他的片子? ”
除了选角，人工智能，请快点来答复：
“怎么样让商业片电影知名度高，口碑好？”
在线等，挺急的。
他谈道：“在人工智能技能呈现之前，在巨大的不确定性中做选择，都是靠人的经历，人为的掌握。现在的话，比方说，电影上映时刻的选择、电影造势环境的营建，电影宣发的投入，线上线下发行渠道遴选……
这些作业里有很多的数据剖析、交际网络剖析技能做支撑，以诱发电影口碑的裂变式传达。”
沈澄博士清清喉咙，持续谈道：
“还能够猜测电影是否适合拍续集，由于拍砸了有危险。人工智能做猜测，便是去把不确定性的规模缩小。
人工智能最大的特色便是，经过多要素历史经历的剖析，以数据剖析的方法，把本来比较大的不确定性，变成一个比较小的。或许，把本来比较小的成功概率变成比较大的成功概率。”
“鞍不离马背，甲不离将身” 说得是人工智能在各行各业用法颇多。
百年来，科技一向支撑电影职业开展，假如让“人工智能”自己猜测自己，大概率它会猜测自己将是电影职业里一颗冉冉升起的“新星”。
