/ martes 6 de abril de 2021

Buscan finales taquilleros con inteligencia artificial

Científicos han diseñado un sistema que ayuda a los guionistas a escribir historias que tengan más éxito

Un equipo de científicos de las universidades españolas de Granada (UGR) y Cádiz (UCA) ha diseñado el primer sistema informático que ayuda a los guionistas de una película a escribir la historia que mejor funcionará en taquilla, un modelo que emplea técnicas de inteligencia artificial para analizar los clichés o tropos que logran más éxito.

Para hacerlo se han basado en los tropos, que son los recursos y convenciones narrativas que permiten al director de una película comunicar una situación que puede ser reconocida fácilmente por el espectador, una especie de clichés comunes, previsibles y hasta necesarios para narrar una historia.

Los tropos son ideas que se repiten en distintas películas o series, y por eso suele decirse que casi todas las historias ya han aparecido en "Los Simpson", serie animada de televisión a la que hace referencia el estudio.

Sus autores, Pablo García-Sánchez y Juan Julián Melero, del departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UGR, y Antonio Vélez y Manuel Jesús Cobo, del departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz, han aprovechado esta serie y otras como ejemplo del funcionamiento de estos clichés.

"Algunos ejemplos de tropos serían el ineludible villano al que se enfrentan los héroes en las películas de Marvel; el detective que entrega su placa y su arma; o el viaje del héroe, que existe desde hace miles de años en obras como "La Odisea" de Homero, pero también en películas como "Star Wars", "El Señor de los Anillos" o "Harry Potter"", ha apuntado García-Sánchez.

En este trabajo, los investigadores han ideado una metodología para visualizar cómo los tropos se relacionan, entenderlos y, sobre todo, inferir qué combinaciones serían acertadas o no para los procesos creativos, una forma de analizar los giros de guion que pueden ser o no taquilleros.

Los investigadores han utilizado una base de datos denominada TVTropes, que incluye más de 25.000 tropos asociados a 10.766 películas, una plataforma que se actualiza de forma constante.

El análisis de redes de estos tropos se ha realizado con algoritmos programados para descubrir cuál es la relación entre las películas que comparten tropos similares y poder así medir la popularidad de los clichés, si son transversales o muy específicos, si están en auge o en decadencia.

"Esta investigación puede ayudar a los guionistas y directores de una película durante el proceso creativo ya que, aunque nuestro sistema no sirve para escribir automáticamente, sí ofrece recursos para averiguar qué combinación de ideas puede servir", ha señalado Pablo García en un comunicado.

Foto: Reuters

La IA ahora puede aprender a manipular el comportamiento humano

De acuerdo con The Conversation, aunque puede parecer un cliché decir que la IA está transformando todos los aspectos de la forma en que vivimos y trabajamos, es cierto.

Varias formas de IA funcionan en campos tan diversos como el desarrollo de vacunas, la gestión ambiental y la administración de oficinas. Y aunque la IA no posee inteligencia y emociones similares a las humanas, sus capacidades son poderosas y se desarrollan rápidamente.

Un equipo de investigadores de Data61 de CSIRO, el brazo digital y de datos de la agencia científica nacional de Australia, ideó un método sistemático para encontrar y explotar vulnerabilidades en las formas en que las personas toman decisiones, utilizando un tipo de sistema de inteligencia artificial llamado red neuronal recurrente y refuerzo profundo. aprendiendo. Para probar su modelo, llevaron a cabo tres experimentos en los que participantes humanos jugaron contra una computadora.

En cada experimento, la máquina aprendió de las respuestas de los participantes e identificó y apuntó vulnerabilidades en la toma de decisiones de las personas. El resultado final fue el aprendizaje automático para guiar a los participantes hacia acciones específicas.

Estos hallazgos son todavía bastante abstractos e involucran situaciones limitadas y poco realistas. Se necesita más investigación para determinar cómo se puede poner en práctica este enfoque y utilizarlo en beneficio de la sociedad.

Pero la investigación avanza nuestra comprensión no solo de lo que puede hacer la IA, sino también de cómo las personas toman decisiones. Muestra que las máquinas pueden aprender a dirigir la toma de decisiones humana a través de sus interacciones con nosotros.

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Un equipo de científicos de las universidades españolas de Granada (UGR) y Cádiz (UCA) ha diseñado el primer sistema informático que ayuda a los guionistas de una película a escribir la historia que mejor funcionará en taquilla, un modelo que emplea técnicas de inteligencia artificial para analizar los clichés o tropos que logran más éxito.

Para hacerlo se han basado en los tropos, que son los recursos y convenciones narrativas que permiten al director de una película comunicar una situación que puede ser reconocida fácilmente por el espectador, una especie de clichés comunes, previsibles y hasta necesarios para narrar una historia.

Los tropos son ideas que se repiten en distintas películas o series, y por eso suele decirse que casi todas las historias ya han aparecido en "Los Simpson", serie animada de televisión a la que hace referencia el estudio.

Sus autores, Pablo García-Sánchez y Juan Julián Melero, del departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UGR, y Antonio Vélez y Manuel Jesús Cobo, del departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz, han aprovechado esta serie y otras como ejemplo del funcionamiento de estos clichés.

"Algunos ejemplos de tropos serían el ineludible villano al que se enfrentan los héroes en las películas de Marvel; el detective que entrega su placa y su arma; o el viaje del héroe, que existe desde hace miles de años en obras como "La Odisea" de Homero, pero también en películas como "Star Wars", "El Señor de los Anillos" o "Harry Potter"", ha apuntado García-Sánchez.

En este trabajo, los investigadores han ideado una metodología para visualizar cómo los tropos se relacionan, entenderlos y, sobre todo, inferir qué combinaciones serían acertadas o no para los procesos creativos, una forma de analizar los giros de guion que pueden ser o no taquilleros.

Los investigadores han utilizado una base de datos denominada TVTropes, que incluye más de 25.000 tropos asociados a 10.766 películas, una plataforma que se actualiza de forma constante.

El análisis de redes de estos tropos se ha realizado con algoritmos programados para descubrir cuál es la relación entre las películas que comparten tropos similares y poder así medir la popularidad de los clichés, si son transversales o muy específicos, si están en auge o en decadencia.

"Esta investigación puede ayudar a los guionistas y directores de una película durante el proceso creativo ya que, aunque nuestro sistema no sirve para escribir automáticamente, sí ofrece recursos para averiguar qué combinación de ideas puede servir", ha señalado Pablo García en un comunicado.

Foto: Reuters

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De acuerdo con The Conversation, aunque puede parecer un cliché decir que la IA está transformando todos los aspectos de la forma en que vivimos y trabajamos, es cierto.

Varias formas de IA funcionan en campos tan diversos como el desarrollo de vacunas, la gestión ambiental y la administración de oficinas. Y aunque la IA no posee inteligencia y emociones similares a las humanas, sus capacidades son poderosas y se desarrollan rápidamente.

Un equipo de investigadores de Data61 de CSIRO, el brazo digital y de datos de la agencia científica nacional de Australia, ideó un método sistemático para encontrar y explotar vulnerabilidades en las formas en que las personas toman decisiones, utilizando un tipo de sistema de inteligencia artificial llamado red neuronal recurrente y refuerzo profundo. aprendiendo. Para probar su modelo, llevaron a cabo tres experimentos en los que participantes humanos jugaron contra una computadora.

En cada experimento, la máquina aprendió de las respuestas de los participantes e identificó y apuntó vulnerabilidades en la toma de decisiones de las personas. El resultado final fue el aprendizaje automático para guiar a los participantes hacia acciones específicas.

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