Grazie all'intelligenza artificiale, a complesse tecniche per l'analisi dei trailer e ai dati sugli acquisti del pubblico, la 20th Century Fox riuscirà a sapere in anticipo se un film sarà un successo o un flop al botteghino.
La casa di produzione 20th Century Fox intende usare l’intelligenza artificiale per prevedere quali film vorremo vedere. L’idea di partenza è semplice: molti film sono una scommessa, qualche volta si vince, altre si perde. Peccato che produrre film costi tantissimo, e che se si potesse prevedere il futuro si farebbero solo scommesse vincenti. Grazie all’intelligenza artificiale il futuro a quanto pare si può predire: basta addestrarla a dovere e fargli analizzare ogni singolo fotogramma dei trailer. Quello che deve fare il computer è “prendere appunti” sul maggior numero possibile di aspetti: oggetti, eventi, personaggi, durata e tipo delle inquadrature, eccetera.
Man mano che crescerà il volume di trailer analizzati, l’intelligenza artificiale dovrebbe diventare più brava a predire il successo di un film, o meglio, a prevedere il comportamento dei clienti. “Predire” e “prevedere” come farebbe un mago, non a caso il sistema alla base di tutto è stato battezzato Merlin. A crearlo, insieme a 20th Century Fox, è stata Google, che ha messo a disposizione della casa di produzione cinematografica i suoi avanzati algoritmi di machine learning e machine vision. Il primo è un sistema di apprendimento automatico che permette ai computer di “imparare” dai dati, migliorando le proprie prestazioni all’aumentare degli “esempi” che gli vengono sottoposti. La machine vision invece permette al computer di analizzare dati visivi, come le inquadrature, gli oggetti di scena, le sequenze temporali e via dicendo. Il tutto corredato con una tecnologia (sempre di Google) che “include un modello capace di analizzare elementi specifici di un video come colore, illuminazione, volti, oggetti e paesaggi”.
All’atto pratico che cosa accade: Merlin passa al setaccio il trailer e individua elementi come alberi, barbe, auto, uomini e così via. Ne registra ogni aspetto: per quanto tempo resta a schermo ciascun elemento, quante volte appare. Poi associa determinati elementi al tipo di film. Per esempio, lunghe inquadrature di un volto di solito sono più caratteristiche di un film drammatico piuttosto che di uno d’azione. In ultimo, incrocia i dati con quello che sa dei gusti dei clienti. Come? Usando i dati degli account, per esempio, che rivelano quali sono i film e le serie TV che vi piacciono di più. A questo punto sarà un gioco da ragazzi predire se andrete o meno a guardare il nuovo film.
I primi esperimenti condotti con il film Logan del 2017 hanno dato esiti positivi: il sistema ha correlato giustamente Logan ai supereroi, e conoscendo i gusti degli utenti ne ha predetto il successo fra gli amanti dei supereroi dell’universo Marvel, e tra quanti tipicamente guardano film d’azione con protagonisti maschili.
Noi spettatori paganti saremmo felici di questo risultato? Gli incassi non sono affar nostro. La preoccupazione è che un’applicazione che usa pedissequamente questo modus operandi rischia letteralmente di appiattire la scena. Di farci propinare film tutti uguali – cosa che a volte accade già senza bisogno del computer. Ci sono esempi eclatanti di film che hanno avuto un successo imprevisto, ricordiamo per esempio Amici Miei del grande Mario Monicelli. Chissà che cos’avrebbe detto Merlin!