Об искусственном интеллекте много говорят в теории, но мало кто понимает, чем он полезен на практике. Алексей Мельников, Product manager онлайн-кинотеатра KION, подробно рассказывает о том, как ИИ интегрируется в современный технологичный продукт, как обученные алгоритмы разгружают живых людей и улучшают впечатления пользователей от сервиса.

Искусственный интеллект сегодня

В широком смысле, искусственный интеллект или ИИ (Artificial Intelligence, AI) — это система, программа или устройство, имитирующие интеллектуальные функции человека. К таким функциям может относиться анализ данных, принятие решений и даже создание нового контента, например, изображений.

Также искусственным интеллектом принято называть дисциплину, занимающуюся созданием таких систем, программ и устройств. Внутри этой дисциплины есть несколько направлений, одно из которых — машинное обучение (Machine Learning, ML). Машинное обучение — метод работы с ИИ, когда систему обучают, заставляя решать множество сходных задач и каждый раз учитывать приобретённый опыт: то есть решения предыдущей задачи при решении новой.

Вопреки расхожим стереотипам, ИИ — это не самостоятельно мыслящие и готовящиеся к восстанию машины, не программы, способные полноценно заменить человека. В современном мире ИИ не способен корректно работать без контроля живого специалиста, хотя мы и постоянно сталкиваемся с ИИ.

Он осуществляет первичную модерацию соцсетей и фильтрует спам в электронной почте, выбирает самый быстрый маршрут в навигаторе на основе информации о пробках, рекомендует потенциально интересные товары в интернет-магазине на основе знаний о наших предыдущих покупках, распознает человеческую речь при обращении к умным колонкам и т.д.

ИИ — отличный способ оптимизировать монотонную работу, для которой требовалось бы слишком много человеческих ресурсов. Однотипные задачи перепоручаются алгоритмам, чтобы сотрудники не тратили на них время и силы, которые пригодятся для выполнения более креативной работы: разработки инноваций и улучшения процессов.

В онлайн-кинотеатрах ИИ тоже используется довольно активно. На примере платформы KION рассмотрим, как обученная машина может улучшать пользовательский опыт зрителя.

Система рекомендаций

Одна из самых важных функций ИИ в онлайн-кинотеатре — составление подборок рекомендуемого контента. Цифровые витрины с фильмами и сериалами, персонализированными для пользователя, позволяют ему ощутить индивидуальный подход и внимание к себе со стороны платформы. Но только при условии, что рекомендации составлены правильно. 

Формируются эти витрины при помощи обученного алгоритма, который собирает и анализирует информацию о пользователях и преобразует её в рекомендации. Алгоритм дообучается на каждом новом пользователе и каждом новом действии, так что качество рекомендаций постоянно улучшается.

Работа ИИ устроена довольно сложно: важен не только сам факт просмотра или запроса в поиске, но и продолжительность просмотра. Алгоритм способен понять, что шоу, которое вы смотрели в течение 10 минут, понравилось вам меньше, чем шоу, которое вы посмотрели от начала до конца. 

Он анализирует все собранные данные, определяет их ценность (более длительный просмотр ценнее короткого, недавний поисковый запрос ценнее старого, просмотры говорят о пользователе больше, чем клики и так далее) и использует при формировании рекомендаций.

Также алгоритм использует информацию о контенте. Важны как базовые данные (режиссёр, актёрский состав, жанр, продолжительность, страна производства, год выпуска), так и более сложные атрибуты (цветовая гамма фильма или сериала, затронутые темы, сходство в музыкальном оформлении).

Кроме прочего, ИИ способен учитывать несколько интересов пользователя сразу. Например, человеку могут нравиться ужастики про заброшенные дома, фильмы о дикой природе и российские комедии. В таком случае ИИ должен выстраивать несколько векторов интересов и учитывать каждый при формировании рекомендаций. Важно, что алгоритм настроен так, чтобы советовать не только напрямую связанные фильмы и сериалы, но и контент из смежных категорий, чтобы рекомендации не были однообразными и не паразитировали на двух-трех любимых жанрах, засмотренных до дыр.

Autoplay

Функция Autoplay — тоже заслуга ИИ. С её помощью мы обеспечиваем непрерывное взаимодействие пользователя с платформой: когда зритель доходит до финала фильма или сериала, мы параллельно с титрами в отдельном окошке запускаем следующее кино, похожее на только что просмотренное.

Мы позволяем зрителю выбрать, хочет он досмотреть титры или перейти к следующему фильму. Если пользователь бездействует и не делает выбор, через несколько секунду следующий фильм запускается автоматически.

Важно, чтобы этот следующий фильм входил в область интересов пользователя, соотносился с его историей просмотра, поэтому здесь на помощь снова приходит система рекомендаций, основанная на ИИ. Также при разработке, тестировании и — по крайней мере, первое время — использовании этой функции мы подключали алгоритмы машинного обучения: они позволяли нам отслеживать корректность работы функции Autoplay, исправлять ошибки и совершенствовать этот инструмент.

Пропуск титров

Ещё один способ использовать ИИ в онлайн-кинотеатре — функция пропуска титров и заставок. Её ценность вполне очевидна: она экономит время, внимание и нервы, ведь смотреть одну и ту же заставку в каждой серии сериала может быть очень утомительно. 

Титры вообще мало кто смотрит: как правило, стоит титрам начаться — человек тянется к полосе прокрутки, чтобы домотать до конца и скорее запустить следующий эпизод.

Сначала мы разметили контент и отметили начало и конец заставок и титров, а соответственно и добавили возможность их пропускать, в контенте Originals — оригинальных проектах производства KION. Сразу после этого зрители стали просить добавить такую же функцию в других фильмах и сериалах, пропускать титры и заставки было очень удобно.

Естественно, разметку серий мы сразу решили поручить ИИ. Разработку функции в клиентских приложениях мы начали делать одновременно с работами по автоматизации разметки. Задачей ИИ было найти одинаковые кадры в разных эпизодах сериала. 

Так как интро и титры обычно меняются каждый сезон, то было решено запускать алгоритм как раз в пределах одного сезона. Безусловно, пришлось обработать огромный массив данных — у нас есть файлы с эпизодами сериалов. 

Чтобы нейросеть сработала корректно, нам нужно из этих файлов с эпизодами извлечь каждый кадр, а затем передать каждый кадр в эту нейросеть. Декодирование каждого кадра — очень тяжёлая задача, в среднем для каждого сезона нам приходится декодировать 1 200 000 кадров.

Но, несмотря на трудоёмкость, процесс окупается: пользователи очень довольны возможностью пропускать титры и заставки и сразу переходить к просмотру интересующего их контента. А потребности зрителей для нас — в приоритете.

Генерация постеров

Искусственный интеллект также очень полезен для интерактивных решений. С помощью алгоритмов компьютерного зрения мы научили ИИ самостоятельно генерировать постеры фильмов и сериалов для платформы KION. Если раньше редактор вручную отбирал удачные кадры, просматривая часы контента, то сейчас система сама предлагает ему несколько вариантов на выбор. 

ИИ отбирает стилистически подходящие кадры: крупные планы актёров, значимые фрагменты, в которых фигурирует главный герой, а также оценивает их эстетически. Например, система способна анализировать соблюдение правил композиции и отсеивать кадры, где у актёра закрыты глаза.

Распознавание актёров и музыки

В ближайшее время в KION появятся другие удобные функции, при реализации которых используется ИИ. Например, мы планируем запустить систему распознавания актёров и музыки.

Это значит, что при просмотре фильма или сериала вы сможете нажать на паузу и получить информацию о том, кто из актёров прямо сейчас на экране и что за трек играет на фоне. При желании композицию можно будет добавить в свой плейлист на стриминговой платформе.