В мире ежегодно снимается огромное количество фильмов всех жанров. Ещё больше фильмов уже снято, подавляющее большинство из них давно и прочно забыто. Изредка выясняется, что некоторые — незаслуженно и фильмы, некогда собравшие в прокате сущие гроши, постфактум оказываются настоящими шедеврами. Их создатели, потратившие на эти фильмы свои силы, время и деньги, остались без заслуженной награды. Не лучше и положение зрителей — перед ними лежат груды как новой, так и старой кинопродукции, но как найти в ней именно то, что будет интересно конкретно тебе?
Разного рода рейтинги тут не слишком помогают. Даже если рейтинг честен (что в последнее время встречается редко), он ведь базируется на мнении других людей. У которых свои вкусы, которые могут совсем не совпадать с вкусами данного конкретного зрителя. Как же быть? В настоящее время людям приходится ориентироваться на мнение критиков (которые тоже небеспристрастны), друзей, отзывы в сети разных случайных личностей… Хотя инструмент для решения данной проблемы уже создан, просто он пока что не задействован в данной конкретной области селекции информации.
Нейросети, собирающие и обрабатывающие огромные массивы самой разной информации, в том числе графической, идеально подходят для выноса абсолютно объективного решения о качестве любого фильма. Разумеется, подобная нейросеть должна быть настроена под конкретный жанр и более того, под конкретный стиль. В идеале — вообще под вкусы одного конкретного человека, то есть зрителя. Однако затраты на подобную индивидуальную настройку нейросети вряд ли окупятся. Поэтому изначально решение данной проблемы будет паллиативным. Появится не одна, а множество разных нейросетей, каждая из которых будет заточена не только под конкретный сегмент кинорынка, но и под вкусы конкретной целевой аудитории.
Но как это поможет зрителю, который считает себя уникальным и чьи вкусы заведомо не совпадают с любым из существующих зрительских стандартов? Тут всё очень просто. Автоматический помощник какое-то время наблюдает за его зрительским поведением и собирает оценки по отсмотренным фильмам. После чего сравнивает с мнением о тех же фильмах каждой из нейросетей, которые мы для удобства назовём греческими буквами: альфа, бета и т.д. В итоге этот автоматический помощник выводит систему обобщённых формул для каждого подсектора кинорынка. Например, для фильма категории «А» (блокбастер) жанра «1» (боевик) типа «m» (массовое кино) мнение зрителя считается по формуле 0.76*альфа – 0.25*бета…
Составив полную таблицу коэффициентов в этих формулах, автоматический помощник сможет с высокой вероятностью предсказать оценку, которую данный конкретный зритель поставит любому фильму, базируясь на тех числовых данных, которые получены от всех оценивших его нейросетей. Опираться следует именно на мнение нейросетей, но ни в коем случае не живых людей, чьё мнение может колебаться в зависимости от настроения и прочих привходящих факторов. Неважно, насколько каждая нейросеть криво оценивает кинопродукцию, важно лишь то, что эта оценка постоянна и наблюдаема.
Что это даст? Зритель сможет получит рекомендации от своего персонального помощника не только по всем только что вышедшим фильмам, но и по всему мировому кинематографу в целом. Он узнает о существовании тех фильмов, которые прошли мимо его внимания, но могли бы, если бы он их посмотрел, именно ему (а не критикам или другим зрителям) понравиться. Для этого достаточно загрузить все оценки всех фильмов от каждой из нейросетей в автоматический помощник, который пропустит их через систему формул и выдаст список, в котором будут названия только тех фильмов, которые получат наивысшие баллы предпочтений этого кинозрителя.
Подобная система полезна не только зрителю, но и создателям кинокартин. Она спасёт от провала в прокате и забвения те фильмы, которые не получили должное рекламное освещение или же предназначались для некоей специфической аудитории (не обязательно малочисленной). Кроме того, она позволит ещё до выхода фильма в прокат оценить его привлекательность для некоей целевой аудитории и если она окажется невысокой — внести соответствующие изменения в монтаж. Такое уже давно практикуется, но с живыми фокус-группами, которые заведомо субъективны и ненадёжны.
Конечно, аналогичную систему можно применить (и это неизбежно произойдёт) и для всех других разновидностей искусства, таких как литература, музыка и т.д. Просто кино, на сегодняшний день, наиболее затратно в производстве, поэтому автоматизация выбора зрительской аудитории для фильмов будет самым выгодным вариантом.