A mesterséges intelligencia és a robotok gyorsan automatizálják Hollywoodot – forgatókönyveket javasolnak gyártásra, algoritmusok generálnak speciális effektusokat stb.
A 20th Century Fox filmstúdió gépitanulás-algoritmusa előrejelzi, hogy ki fogja szeretni az új filmeket. A Merlin nevű előrejelző és ajánlórendszer trailereket a rajtuk látható tárgyak alapján elemez és kategorizál. Képkockáról képkockára haladva címkéz fel objektumokat, eseményeket, majd az adatokat összeveti más trailerek által generált adatokkal.
A Google közreműködésével létrehozott algoritmus logikája szerint hasonló filmek hasonló trailerekkel valószínűleg hasonló közönségnek fognak tetszeni. (A munkához a keresőóriás szervereit és a nyílt forrású Tensor Flow mesterségesintelligencia-fejlesztési keretet használták.)
A fejlesztők szerint a filmstúdiók pont az ilyen típusú adatokat szeretik, amelyeket hagyományos módszerekkel, például interjúkkal és kérdőívekkel is gyűjtenek. Ha tudják, hogy ki mit néz, azt is tudni fogják, hogy milyen filmet készítsenek nekik. De még jobb, ha a közönség összetétele kisebb és pontosabb „mikroszegmensekre” bontható szét, és Merlin valami hasonlóval próbálkozik.
Az X-Men filmek legutolsó darabját, a 2017-es Logan – Farkas trailerében az algoritmus szerint a „fa”, az „arcszőr”, az „autó” és a „férfi” volt a négy csúcs-címke. Ezek alapján a képileg hasonló Visszatérőt ajánlotta, valószínűleg a sok erdő és szakáll miatt.
Az MI azonban tévedett is, mert megfeledkezett a Logan – Farkas és a Hangya, vagy a Deadpool összetársításával, pedig mindhárom film a jellegzetes szuperhős-történekek közé tartozik.
Figyelembe véve a technológia jelenlegi állapotát, hiányosságait és korlátait, az MI filmipari térhódítása ellenére sem világos, hogy kiknek jelenthet segítséget a Fox új rendszere. Talán marketingeseknek tehet komoly szolgálatot, akik a trailer elkészülte után speciális demográfiai csoportokat célozhatnak meg hirdetésekkel. Ugyanakkor nehéz elképzelni olyan területet, ahol egy képdetektáló algoritmus jobban teljesítsen a mélyebb összefüggéseket is érzékelő embereknél.
