Sztuczna inteligencja (AI) istnieje od dziesiątek lat. Szybko przenika też do kolejnych branż i dziedzin, od obronności poprzez automatyzację transakcji w serwisach finansowych po wirtualnych asystentów w smartfonach. Branża telewizyjna i studyjna nie stanowi tu wyjątku. Stuart Almond, dyrektor ds. marketingu i komunikacji w Sony Professional Europe uważa, że kwestią czasu pozostaje jedynie to, kiedy AI głęboko zakorzeni się w organizacji produkcji — tak jak powszechnie stosowane dzisiaj rozwiązania cyfrowe i technologia IP.
Niemniej jednak, mimo panującej zgodności co do potencjału sztucznej inteligencji i nieodzowności wprowadzenia jej do firm, w sferze dyskusji nadal pozostaje, co dokładnie tworzy sztuczną inteligencję.
Z jednej strony jest to automatyzacja, dzięki której — zgodnie z nazwą — procesy w systemie mogą przebiegać automatycznie, bez udziału człowieka. Mamy też samouczenie się maszyn. Można je uznać za rozwinięcie automatyzacji, a odnosi się ono do systemów, które posiadają zdolność do automatycznego uczenia się i doskonalenia przez doświadczenie, bez potrzeby ich specjalnego programowania.
Kolejny element to analiza danych, czyli proces badania dużych zbiorów danych w celu wykrycia schematów, trendów rynkowych, korelacji lub innych informacji — przydatnych, a niewidocznych w prosty sposób. Ostatnim, pokrewnym zastosowaniem sztucznej inteligencji są analizy prognostyczne. Także w ich przypadku obróbce poddawany jest duży zbiór danych, którego przetwarzanie ma na celu wykrycie schematów, przewidywanie przyszłych tendencji i rezultatów oraz przygotowywanie zaleceń.
Definicja obejmuje też mnóstwo procesów z dziedziny robotyki, ale błędem byłoby utożsamiać automatyzację ze sztuczną inteligencją. Nie należy też postrzegać sztucznej inteligencji jako sposobu na „zmniejszenie liczby głów”. Automatyzacja i sztuczna inteligencja to klocki służące do budowania przyszłości. Przyszłości, w której centralne miejsce zajmie pogłębione uczenie się oraz wykorzystanie inteligencji do wprowadzania dalszych usprawnień, zmniejszania niespójności i wprowadzania wartości tam, gdzie dotąd jej brak.
AI: stan obecny
Z przeprowadzonej ostatnio przez IABM ankiety użytkowników końcowych wynika, że przyswajanie sztucznej inteligencji przez branżę telewizyjną i studyjną dopiero się rozpoczyna. Jej wdrożenie przed wrześniem 2017 r. zadeklarowało jedynie 8% nabywców technologii dla mediów. Około 36% respondentów uznało takie wdrożenie w swoich firmach za mało prawdopodobne, a 56% widzi taką możliwość w perspektywie 2–3 lat. Inna ankieta pokazała, że dwie trzecie podmiotów, które przetestowały AI, wdrożyło tę technologię w przynajmniej jednym procesie o kluczowym znaczeniu dla organizacji pracy.
Sztuczna inteligencja wkracza do organizacji pracy mediów, eliminując z produkcji pracochłonne i kosztowne zadania , takie jak tworzenie napisów Closed Captioning, dodawanie tagów w metadanych czy przygotowanie materiałów na portale społecznościowe. W wielu przypadkach podstawowym powodem wdrożenia AI jest możliwość zautomatyzowania rutynowych działań, które wcześniej wykonywane były ręcznie.
Wdrażanie może przebiegać powoli, ale jedno jest pewne: technologie sztucznej inteligencji nie znikną. Nie należy zatem pytać, czy będziemy ich używać, tylko jak połączymy sztuczną inteligencję z obecną działalnością, od rozpoczęcia produkcji aż po dostarczanie gotowego materiału.
W czym tkwi sekret
Apetyty konsumentów osiągnęły niespotykany wcześniej poziom. Nie słabnie też oczekiwanie, że telewizja i media będą świadczyć bogatsze, bardziej spersonalizowane usługi w warunkach nieustannych zmian rynku. Mogą one przyjmować formę zindywidualizowanych propozycji, co obejrzeć, dostosowania długości materiału lub dopasowania samego materiału do potrzeb odbiorcy.
Złożoność sieci będzie wkrótce tak duża, że ludzie po prostu przestaną sobie z nią radzić. Przykładowo, jedynym sposobem, by osiągnąć zdolność dostarczania materiałów wideo na skalę masową, jest zwiększenie wykorzystania techniki komputerowej w urządzeniach końcowych: odejście od prostych sieci nadawczych i buforowania materiałów na rzecz wykorzystania pewnych form inteligencji na samym końcu łańcucha.
Sztuczna inteligencja może także posłużyć do ograniczenia olbrzymiej złożoności prac nad programami. Od zaistnienia twórczego pomysłu do emisji programu upływa nawet 18 miesięcy. Przez tak długi czas radykalnie może zmienić się klimat, w którym program miałby zostać wyemitowany. Jednym ze sposobów na zapewnienie adekwatności materiału jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do wspomagania złożonych analiz danych, mających na celu podejmowanie ukierunkowanych na przyszłość, trafniejszych decyzji.
Dotrzymać kroku serwisom strumieniowym
Konkurowanie z praktycznie nieograniczonymi budżetami, jakimi dysponują Netflix czy Amazon Prime, stanowi wyzwanie dla każdego współczesnego producenta treści. Stacje telewizyjne muszą wykorzystać swoje mocne strony i sięgnąć do swojego arsenału po dane historyczne. To olbrzymie ilości danych, które można analizować i wykorzystywać do prognozowania popularności programów, optymalizacji pory ich emisji w celu uzyskania najlepszych wskaźników — i wielu innych czynników wymagających uwzględnienia na etapie powstawania programu i późniejszego dostarczania go właściwym odbiorcom we właściwym momencie.
Katalizatorem powstawania bogatszych środowisk dla widzów będzie wykorzystanie metadanych. Poszczególne podmioty powinny używać ich do powolnego tworzenia obrazu danych, odpowiednio do oczekiwań widzów, i unikać nadmiernego obciążania odbiorców przetwarzaniem. Chodzi o opisanie obiektów pojawiających się w programie oraz punktów programu, czyli o udostępnienie metadanych semantycznych. Pozwoli to odbiorcy na bezpośrednie przejście do odpowiedniego punktu. Liczy się spokojne tworzenie obrazu danych, dostosowanego do oczekiwań widzów i wykorzystywanego do zapewnienia bardziej naturalnych wrażeń przy oglądaniu. Przyjęcie optyki konsumenta sprawia, że sztuczna inteligencja staje się naprawdę inteligentna i przynosi realne, wymierne korzyści zarówno firmom, jak i użytkownikom końcowym.
To samo dotyczy mediów informacyjnych. Jeśli AI będzie wspomagać proces produkcji wiadomości, przyspieszając ich tworzenie i rozpowszechnianie dzięki takim narzędziom, jak zamiana mowy na tekst, rozpoznanie twarzy czy wprowadzanie korekt, to stanie się prawdziwym atutem dla branż, w których pierwszoplanową rolę odgrywa czas.
Potencjał sztucznej inteligencji w gruntownej reorganizacji i optymalizacji procesów w sektorze produkcji telewizyjnej i studyjnej jest praktycznie nieograniczony, a wartość AI nie podlega już dyskusji. Sztuczna inteligencja w najczystszej postaci wyeliminuje obawy o zmiany zadań i pozwoli skupić się na szansach, których źródłem jest większa liczba dostępnych specjalistów. Mogą oni opracowywać i rozwijać systemy komputerowe służące do tworzenia i dostarczania treści, których oczekują widzowie, w wybranym przez nich momencie.