{"id":5776,"date":"2019-10-27T13:44:10","date_gmt":"2019-10-27T13:44:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.edacomunicazione.it\/test\/backup\/?p=5776"},"modified":"2021-09-24T14:17:18","modified_gmt":"2021-09-24T14:17:18","slug":"serie-tv-e-intelligenza-artificiale-un-successo-matematico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.edacomunicazione.it\/test\/blog\/serie-tv-e-intelligenza-artificiale-un-successo-matematico\/","title":{"rendered":"Serie TV e Intelligenza Artificiale: un successo matematico"},"content":{"rendered":"<p>Prevedere il coinvolgimento degli spettatori di una serie TV \u00e8 il sogno di chiunque ne realizzi una. Un dispositivo neurologico e un algoritmo stanno per realizzare il sogno di molti registi: scopri come comunicano serie tv e intelligenza artificiale.<\/p>\n<h2><strong>Serie TV e Intelligenza Artificiale: qual \u00e8 la novit\u00e0?<\/strong><\/h2>\n<p>Immersion Neuroscience, una nuova societ\u00e0 legata alla studio e alla ricerca in ambito AI, ha creato una piattaforma di tracciamento neurale per sfruttare l&#8217;intelligenza artificiale ed elaborare i dati raccolti.<br \/>\nL&#8217;obiettivo \u00e8 quello di riuscire a valutare il coinvolgimento degli spettatori posti davanti ad un contenuto video: un dispositivo indossabile collegato all\u2019avambraccio ed un algoritmo denominato <strong>Immerson Quotient<\/strong> far\u00e0 il resto il del lavoro.<\/p>\n<p>La societ\u00e0 afferma di aver sviluppato questa piattaforma in 12 anni di duro lavoro ed il tutto sembra funzionare molto bene.<\/p>\n<h3><strong>Le indagini svolte <\/strong><\/h3>\n<p>Che rapporto c&#8217;\u00e8 tra serie tv e intelligenza artificiale?<br \/>\nLo scorso 6 novembre l&#8217;azienda ha pubblicato un&#8217;indagine in cui afferma di poter stabilire se un certo prodotto televisivo , come una serie tv, riuscir\u00e0 a diventare un successo: <strong>Immersion Neuroscience ha annunciato di riuscire a predire correttamente il destino di una serie nell\u201984%<\/strong> dei casi.<br \/>\nL&#8217;allenamento dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 avvenuto tramite una visione retroattiva di contenuti gi\u00e0 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 \u00e8 stata poi svolta attraverso <strong>diversi parametri<\/strong> come<\/p>\n<ul>\n<li>il battito cardiaco<\/li>\n<li>i livelli di ossitocina<\/li>\n<\/ul>\n<p>mixando il tutto tramite l\u2019Immersion Quotient per analizzare le reazioni dei partecipanti e fornire un risultato delle proprie previsioni ottenendo un <strong>verdetto giusto 9 volte su 10<\/strong>.<\/p>\n<h3><strong>Come si allena una intelligenza artificiale?<\/strong><\/h3>\n<p>Una delle parti pi\u00f9 interessanti dell&#8217;intero esperimento \u00e9 il fatto che <strong>l&#8217;intelligenza artificiale esegue il suo training<\/strong> non su delle serie TV nuove, ma, per forza di cose, <strong>su prodotti che gi\u00e0 sono andati in onda<\/strong> e per le quali \u00e9 possibile <strong>confrontare l&#8217;analisi<\/strong> effettuata <strong>con la reale<\/strong> accoglienza del pubblico.<\/p>\n<p>\u00c9 da tener ben presente, inoltre, che il progetto di Immersion Neuroscience \u00e9 iniziato circa 12 anni fa in un periodo in cui i gusti televisivi erano molto diversi dai gusti attuali. Questo evidenzia come l&#8217;architettura di una AI sia agnostica nei confronti delle tendenze degli anni o delle mode e che tramite un adeguato allenamento pu\u00f2 lavorare in maniera eccellente in qualsiasi periodo storico.<\/p>\n<p>La vera domanda da porsi \u00e9 un&#8217;altra: basare i propri prodotti su uno strumento che allena i propri risultati sui gusti e l&#8217;accoglienza delle persone pu\u00f2 prevenire la nascita di nuove idee che possano dare il via, ad esempio, ad un genere inedito?<\/p>\n<p>Forse, \u00e9 proprio questa l&#8217;origine delle ultime critiche alla qualit\u00e0 dei prodotti di societ\u00e0 come Netflix che sembrano aver perso un po&#8217; di brillantezza nell&#8217;ultimo periodo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Prevedere il coinvolgimento degli spettatori di una serie TV \u00e8 il sogno di chiunque ne realizzi una. 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