سيناريوهات مستقبلية: استخدام الإعدادات التكنولوجية للذكاء الاصطناعي لتعزيز الإبداع البصري لصناعة الأفلام والإنتاج الضخم

نوع المستند : Original Article

المؤلف

قسم الفيلم ودراسات الميديا ، كليه اعلام ، الجامعه البريطانيه في مصر

المستخلص

الذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي، هو تكنولوجيا معلومات مبتكرة تسمح بالتفاعل مع الآلات وتقترح أنظمة التفاعل البشري. أثبتت أنظمة حوسبة الذكاء الاصطناعي أنها أدوات فعالة لاقتراح أنظمة آلية يمكن من خلالها تنفيذ العمليات والأنشطة التجارية تلقائيًا دون الحاجة إلى مساعدة بشرية. وبما أن صناعة السينما تعتمد بشكل كبير على أنظمة البرمجة والتقنيات الرقمية، فقد أصبحت قطاعًا رائدًا تنطبق عليه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للتنفيذ. لهدف من هذه الورقة هو مراجعة آثار ممارسات صناعة السينما القائمة على الذكاء الاصطناعي على مستقبل صناعة السينما من خلال تقييم الفرص والعقبات المرتبطة بها. يتم إجراء مراجعة شاملة للأدبيات لمقالات المجلات الموثوقة لمراجعة نتائج الأبحاث الحديثة وتجميع الحقائق والمعلومات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في صناعة السينما. وخلص إلى أنه من خلال استخدام برامج التعرف على الوجه القائمة على الذكاء الاصطناعي. هناك عدد لا يحصى من المجالات داخل صناعة السينما قابلة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كتابة السيناريو، وتقدير النجاح التجاري للفيلم، واختيار الممثلين، والترويج للفيلم والتسويق من بين أمور أخرى. في المستقبل، من المتوقع أن تحدث ثورة في ممارسات صناعة الأفلام الحالية من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وبرامج التعلم الآلي نتيجة لرقمنة العديد من الإجراءات المتعلقة بالتحرير والترويج. توضح هذه المقالة تطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي في صناعة الأفلام وتعزز فهم ومعرفة تقنيات الذكاء الاصطناعي.

الكلمات الرئيسية


1-     Ali, N. M., Abd El Hamid, M. M., & Youssif, A. (2019). Sentiment analysis for movies reviews dataset using deep learning models. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP) Vol, 9.
2-     Boden, M (ed.). Artificial intelligence. Handbook of Perception and Cognition, second edition. San Diego: Academic Press, 1996.
3-     Chow, Pei-Sze. (2020). Ghost in the (Hollywood) machine: Emergent applications of artificial intelligence in the film industry, Amsterdam University Press (AUP)
4-     Chu, E., & Roy, D. (2017). Audio-visual sentiment analysis for learning emotional arcs in movies. In 2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 6(4), 829-834.
5-     Daniele, A. and Song, Y. ‘AI + Art = Human’, Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society – AIES ’19, 2019: 155-161.
6-     Greenman, C. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on the accounting profession. Journal of Research in Business, Economics, and Management, 8(3), 1451.
7-     Jaiswal, S. R., & Sharma, D. (2017). Predicting success of Bollywood movies using machine learning techniques. In Proceedings of the 10th Annual ACM India Compute Conference, 121-124.
8-     Li, H., Kumar, N., Chen, R., & Georgiou, P. (2018). A deep reinforcement learning framework for Identifying funny scenes in movies. In 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 3116-3120.
9-     Mutlu, N. G. A. (2020). The future of filmmaking: data-driven movie-making techniques. Global Journal of Arts Education, 10(2), 167-174.
10-   Phorasim, P., & Yu, L. (2017). Movies recommendation system using collaborative filtering and k-means. International Journal of Advanced Computer Research, 7(29), 52.
11-   Nassar. S. (2021). Engaging by Design: Utilization of VR Interactive Design Tool in Mise- en- scene      Design in Filmmaking. International Design Journal, Article 5, Volume 11, issue 6- Serial Number 4, November and December. DOI: 10.21608/idj.2021.204924
12-   Nassar, S.  (2021). Promote Sustainable AI to Limit the Ethical and Technological Futuristic Issues. SCIENTIA MORALITAS - International Journal of Multidisciplinary Research, 6(2), 1-6. Retrieved from http://scientiamoralitas.com/index.php/sm/article/view/96
13-   Nassar, S. (2022). Novel Role of Artificial Intelligence Utilization by Concept Designers in Video Games. International Design Journal, 12(2), 267-270. DOI: 10.21608/idj.2022.115731.1033
14-   Nassar, S. (2022). Representing Pasts -Visioning Futures TECHNOLOGIES EVOLVE: VISUALIZING MIXED REALITY OVERTIME IN CINEMA PRODUCTION. 10.13140/RG.2.2.18258.94405.    DOI:10.13140/RG.2.2.18258.94405
15-   Nassar, S. (2021). Achieving Sustainable Consumption and Enhance the SDGs Through the Utilization of Digital Techniques in Scenic Design. International Design Journal, 11(5), 105-110.
17-   Smith, J. R., Joshi, D., Huet, B., Hsu, W., & Cota, J. (2017). Harnessing ai for augmenting creativity: Application to movie trailer creation. In Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia, 12(6), 1799-1808.
18-   Smith, J. R,  (2016, August 31). IBM Research Takes Watson to Hollywood with the First “Cognitive Movie Trailer.” The Premier Hybrid Cloud and AI Event May 11 — Americas | May 12 — APAC & EMEA Register for Think. Free. https://www.ibm.com/blogs/think/2016/08/cognitive-movie-trailer/
Yasen, M., & Tedmori, S. (2019). Movies Reviews sentiment analysis and classification. In 2019 IEEE Jordan International Joint Conference on Electrical Engineering and Information Technology (JEEIT), 860-865.