Serie TV e Intelligenza Artificiale: qual è la novità?

Immersion Neuroscience, una nuova società legata alla studio e alla ricerca in ambito AI, ha creato una piattaforma di tracciamento neurale per sfruttare l’intelligenza artificiale ed elaborare i dati raccolti.
L’obiettivo è quello di riuscire a valutare il coinvolgimento degli spettatori posti davanti ad un contenuto video: un dispositivo indossabile collegato all’avambraccio ed un algoritmo denominato Immerson Quotient farà il resto il del lavoro.

La società afferma di aver sviluppato questa piattaforma in 12 anni di duro lavoro ed il tutto sembra funzionare molto bene.

Le indagini svolte

Che rapporto c’è tra serie tv e intelligenza artificiale?
Lo scorso 6 novembre l’azienda ha pubblicato un’indagine in cui afferma di poter stabilire se un certo prodotto televisivo , come una serie tv, riuscirà a diventare un successo: Immersion Neuroscience ha annunciato di riuscire a predire correttamente il destino di una serie nell’84% dei casi.
L’allenamento dell’intelligenza artificiale è avvenuto tramite una visione retroattiva di contenuti già andati in onda: sono stati selezionati un gruppo di show di grande successo e un gruppo di show che invece non avevano confermato le aspettative. La valutazione è stata poi svolta attraverso diversi parametri come

• il battito cardiaco
• i livelli di ossitocina

mixando il tutto tramite l’Immersion Quotient per analizzare le reazioni dei partecipanti e fornire un risultato delle proprie previsioni ottenendo un verdetto giusto 9 volte su 10.

Come si allena una intelligenza artificiale?

Una delle parti più interessanti dell’intero esperimento é il fatto che l’intelligenza artificiale esegue il suo training non su delle serie TV nuove, ma, per forza di cose, su prodotti che già sono andati in onda e per le quali é possibile confrontare l’analisi effettuata con la reale accoglienza del pubblico.

É da tener ben presente, inoltre, che il progetto di Immersion Neuroscience é iniziato circa 12 anni fa in un periodo in cui i gusti televisivi erano molto diversi dai gusti attuali. Questo evidenzia come l’architettura di una AI sia agnostica nei confronti delle tendenze degli anni o delle mode e che tramite un adeguato allenamento può lavorare in maniera eccellente in qualsiasi periodo storico.

La vera domanda da porsi é un’altra: basare i propri prodotti su uno strumento che allena i propri risultati sui gusti e l’accoglienza delle persone può prevenire la nascita di nuove idee che possano dare il via, ad esempio, ad un genere inedito?

Forse, é proprio questa l’origine delle ultime critiche alla qualità dei prodotti di società come Netflix che sembrano aver perso un po’ di brillantezza nell’ultimo periodo.

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