Netflix 不久前推出了第一个互动式选择节目，观众可以拿遥控器控制主角的选择，进而决定故事发展。不过，从迪士尼的新研究看来，在未来，观众也许只需一个微笑，就能改变故事走向了。
迪士尼研究中心（Disney Research）近日发表了一份新论文，公布了一项用于观察分析在电影院看电影观众反应的技术。也就是说，当那些观众在看电影的时候，电影其实也在观察你们看得开不开心。
这项技术名为分解变分自编码器（factorized variational autoencoders，下称“FVAE”），是一项采用深度学习的神经网络，它可以在漆黑的电影院里捕捉上百名观众的表情，并可以自行学习“微笑”和“大笑”等概念。
▲ 你看电影时的微笑，属于哪个区间？（Source：论文截图）
包括迪士尼在内的电影制作公司，大多都会在电影完成后，找焦点小组来对影片进行测试播映，以了解观众的反应是否和创作电影时的意图相符（在该笑的地方是否有笑，该感动时有没有感到），并且会根据回馈结果调整影片剪切。
和焦点小组相比，人工智能可分析的资料以及分析程度更高。迪士尼研究的科学家 Peter Carr 在接受 Phys.org 采访时表示：
我们能获得的资料远比人工可分析的要多。这就是电脑得参与的原因──它们可以在不弄丢重要细节的情况下总结分析资料。
而且，除了收集分析资讯的能力了不起之外，FVAE 让人更惊艳在于对观众反应的预测能力。
本次研究的资料都来自同一家电影院。研究人员在 2015 年至 2016 年间的 12 个月内，在这家电影院里记录了 9 部电影（《蚁人》、《动物方城市》、《STAR WARS：原力觉醒》等），合计 153 个场次、3,179 名观众以及 1,600 万条资讯。
而这些资料中，研究人员只用了每场电影 80%的观众资料来训练 FVAE，而剩下的 20%观众，就是给 FVAE 的测试题。
对于这 20%观众的资料，研究人员只将每名观众最开始 5%的资料登录到 FVAE，做为推测剩下 95% 时间内的观众表情变化。虽然 FVAE 获得的资料还比较初步，但和其他神经网络的预测结果对比，FVAE 的错误率是最低的。
▲ FVAE 在判断资料和预测中的错误率都比其他模式低。（Source：论文截图）
这就意味着，只让这神经网络观察你看电影前 10 分钟左右的表情，它就能猜到，你对剩下的这些内容会不会感兴趣。再跳一步想，说不定以后就能用这类神经网络来判断并为观众选择，让故事向他们最喜欢的情节发展方面。
内容商对观众喜好的观察形式，一直以来都是在科技发展过程中不断演变。
从电视时代开始，尼尔森就给样本家庭提供有记录功能的机上盒；而到了网络时代，影片则会记录我们留下的观看历史；而现在来到人工智能时代，在技术强大的分析能力加持下，内容商甚至想即时了解我们对内容在情绪上的喜好，最终甚至达到可预测的能力。
而这个技术，对于产品跨越影视娱乐内容和主题乐园的迪士尼来讲，尤其有价值。
在今年 SXSW 活动中，迪士尼研发部副总裁 Jon Snoddy 表示，他们正在尝试利用人工智能技术和机器学习，创造极为逼真的动画角色机器人，并负责和游客进行互动。这个时候，懂得针对游客情绪来反映，就显得特别重要了。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：Flickr/Marek Kubica CC BY 2.0）
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