20年前，娱乐业由少数几家制片公司和单一的广播公司主导，这是一个几乎不可能进入的市场。
如今，这个行业几乎完全是非物质化的，而讲故事的人和讲故事的媒体数量激增。这仅仅是个开始。
Netflix几乎一夜之间颠覆了娱乐业，从2010年的市值80亿美元，到仅仅8年后的创纪录的1856亿美元。今年，预计仅在内容上就将花费150亿美元。
与此同时，像谷歌's Daydream和Oculus这样的VR平台才刚刚开始为你带来行动，而像Dreamscape这样的混合现实玩家将永远改变我们体验故事、异国环境甚至未来教室的方式。
用IAC董事长、福克斯和派拉蒙前高管巴里迪勒的话来说，“好莱坞现在已经无关紧要了。”
在这个分为两部分的系列文章中，我将深入探讨娱乐业未来的三个趋势:基于人工智能的内容管理、参与式故事构建和沉浸式VR/AR/MR world。
今天，我将探索人工智能在创造按需定制内容方面的创造性未来，以及与从音乐到电影等创意人员合作，改进他们的工艺。
就让我们一探究竟吧!
人工智能娱乐助理
对于我们中的许多人来说，电影让我们对人工智能的概念变得鲜活起来，从漫威的贾维斯到2001年的《哈尔漫游太空》。
50多年后的今天，人工智能将我们从未见过的故事赋予了生命。
融合虚拟现实的崛起和巨大的虚拟世界，人工智能已经开始创建大大详细效果图的死星，与错综复杂的故事弧生成复杂的配角，甚至把你最喜欢的stars-whether马龙·白兰度艾米Winehouse-back大屏幕和建筑环境。
虽然人工智能还处于初级阶段，但它已经被用来体现虚拟化身，你可以在虚拟现实中与之交谈，很快就会根据你的个人喜好进行定制。
但随着行业在这个快速发展的舞台上汇聚，人工智能在娱乐业未来的角色将远远不止一个。
你可能已经看到了复杂算法的结果，这些算法可以预测出你在Netflix上观看一部给定电影或电视剧的确切几率，或者在YouTube上为你的下一个视频排队的推荐算法。或者想想Spotify的播放列表，它为你即将喜爱的歌曲建立了一个经过算法优化、个性化的列表。
而人工智能娱乐助手才刚刚起步。
目前AIs的目的就像谷歌的助理或华为的孝义(语音助理，住在华为的智能手机和智能议长AI立方体),AI进步很快就会让你的助理搜索和基于当前和期望选择歌曲情绪，电影精心挑选出桥你和你的朋友们看电影晚上一群偏好，甚至游戏人物的个性化与你当你从水平水平。
或者甚至想象你自己的家利用面部技术来评估你的性格，在给定的时间或思维框架内交叉参照你的娱乐选择的历史数据，并自动为comic relief排列一个适合上下文的歌曲或特定场景的视频。
策划内容生成器
然而，除了个性化的预测，人工智能现在还在进行内容生成，增加你的音乐曲目，开发全新的情节线，甚至把你最喜欢的演员带回到屏幕上——或者更好——直接带到你的客厅。
以人工智能运动传输为例。
加州大学伯克利分校的一组研究人员利用生成对抗网络(GAN)的机器学习子集，开发了一种人工智能动作转移技术，可以将专业人士的舞蹈动作叠加到任何业余人士(“目标”)的无缝视频中。
卡洛琳·陈和她的团队首先将目标的动作映射到一个简笔人物画上，创建了一个框架数据库，每个框架都与简笔人物画的姿势相关联。然后，他们使用这个数据库来训练GAN，从而根据给定的简笔画姿势生成目标人物的图像。
将源视频中的一系列姿势逐帧映射到目标，很快，任何人都可能像迈克尔·杰克逊那样太空漫步，像金格·罗杰斯那样滑翔，或者在虚拟舞台上加入传奇舞者的行列。
有点让人想起人工智能生成的“深度赝品”，在电影中使用生成式对抗网络可能会极大地扰乱娱乐，让传奇演员重返银幕，让任何人都能成为虚拟明星。
随着数字艺术家们越来越多地使用高保真三维扫描技术来增强计算机生成图像(CGI)技术，以获得从毛孔到逼真的头发纹理等各种信息的空前准确的再现，人工智能即将给CGI带来重大升级。
输入数不清的连续镜头，人工智能系统可以被训练来完善面部动作和表情，在任何CGI模型上复制它们，无论是新生成的面孔，还是你最喜欢的演员的迭代。
想让玛丽莲·梦露出演一部新创作的《速度与激情》电影吗?没问题!想让你弟弟出演星球大战的原版电影吗?这可能很快就像承包一个人工智能来编辑他一样简单，为他下一个jedi主题的生日做准备。
像詹姆斯卡梅伦联合创办的Digital Domain这样的公司，正努力为这样的未来铺平道路。Digital Domain的视觉效果艺术家已经使用了专有的人工智能系统，以无与伦比的效率将人类集成到CGI角色设计中。
正如Digital Domain的Digital Human Group导演达伦·汉德勒所解释的那样，“我们实际上可以把演员的表演——尤其是面部表演——转换成数字角色。
上周末，ai和cgi的合作在《复仇者联盟:终局》中占据了中心位置，无缝地重现了反派灭霸的面部表情。
甚至在电子游戏领域，升级算法也被用来复兴儿童时期的经典电子游戏，用引人注目的新图形升级低分辨率功能。
Topaz Labs是一家已经开始将人工智能升级技术商业化的公司。虽然需要一些手工制作，但GANs的使用极大地加快了这一过程，有望对游戏视觉效果产生非同寻常的影响。
但是这些甘斯是如何工作的呢?在对数百万对低分辨率和高分辨率图像进行GAN训练后，算法的一部分尝试从低分辨率图像中构建高分辨率的帧，而第二部分则对输出进行评估。由于生成和评估的反馈循环驱动GAN的改进，随着时间的推移，升级过程只会变得更有效。
Topaz实验室的首席技术官阿尔伯特·杨解释说:“当它多次看到数百万张照片后，它开始了解当它看到低分辨率图像时，高分辨率图像是什么样子的。”
想象一下，在未来，我们可以通过点击一个按钮来转换任何低分辨率的电影或图像，并赋予其显著的细节。
但获得人工智能升级的不只是电影和游戏。如今，从个性化曲目到旋律创作，人工智能词曲作者正在音乐产业中产生重大影响。
AI词曲作者和创意合作者
虽然人工智能初创公司并不打算取代你最喜欢的歌手，但它们正跃上音乐舞台，筹集了数百万美元的风险投资，帮助音乐人创作新颖的旋律和潜在的节拍……或许有一天，它们还会自己创作歌词。
以Flow Machines为例，这是一种已经投入使用的歌曲创作算法。如今，Flow Machines已被众多音乐艺术家用作创意助手，甚至出现在Spotify播放列表和顶级音乐排行榜上。
初创公司也在迅速跟进，包括安珀、Popgun、点唱机和Amadeus Code。
但是这些算法是如何工作的呢?通过处理数千首特定类型的歌曲或艺术家的混合播放列表，歌曲创作算法现在能够优化和输出解释特定风格的定制旋律和和弦进程。这些反过来又帮助人类艺术家提炼曲调，获得新的节拍，并以以前无法想象的规模提升创作能力。
正如Amadeus Code的创始人福山泰石所解释的那样，“历史告诉我们，音乐领域的新兴技术导致了艺术的爆炸。对于人工智能歌曲创作，我相信(这只是)合适的创作者围绕着它聚集起来，制造下一次文化爆炸的时间问题。”
展望一个机器成为创造过程一部分的未来，Will.i。am甚至描述了一个场景，他可能会告诉他的AI歌曲创作助理，“给我一个洗牌模式，拉上一条低音线，给我一种柯林斯靴子的感觉……”
人工智能：下一个创新革命
在未来的十年里，娱乐业将经历其最伟大的革命。随着人工智能与虚拟现实的融合，以及与大众化数字平台的碰撞，我们将很快见证一切事物的崛起，从教育娱乐，到基于互动游戏的故事讲述，到沉浸式世界，再到人工智能角色和按需创作的情节线，任何地方，任何人，几乎零成本。
我们已经看到了娱乐的戏剧性非物质化。随着民主化的平台和新的广播工具在娱乐和无数其他行业之间诞生融合，流媒体已席卷全球。
人工智能带来了下一个重大颠覆，它正飙升至创造力和艺术能力的新高度，内容输出成倍增长，让任何艺术家都能改进自己的技艺，而不管资金、代理机构或唱片交易如何。
随着人工智能的进步，内容的生成和后端创意过程的便利，虚拟世界和AR/VR硬件将改变我们对前端内容的体验。
在本系列的下一篇博客中，我们将深入探讨混合现实体验、用于协作讲故事的VR和AR界面，这些界面将为您的即时环境带来基于位置的娱乐。
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