Maar wat is artifici\u00eble intelligentie eigenlijk?<\/strong><\/p>\n Voor ons als filmer stelt zich nu de vraag in welke mate AI kan gebruikt worden bij het maken van onze filmproductie. <\/strong><\/p>\n 2023 is het jaar waarin het grote publiek kennis maakte met artifici\u00eble intelligentie. Iedereen kent ondertussen chatbots zoals ChatGPT, de nieuwe Bing, Bard en andere welke coherente teksten kunnen schrijven, of beeldgeneratoren zoals Midjourney of Dall-E die een beschrijving omzetten … Lees verder Kunstmatige intelligentie (KI),<\/strong> ook wel bekend als AI (Artificial Intelligence)<\/strong>, verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentie in computersystemen. Het doel van kunstmatige intelligentie is om computersystemen in staat te stellen taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen.<\/h5>\n
Een klassiek computersysteem is immers niet \u2018intelligent\u2019 in de normale betekenis van dat woord. Het heeft gewoon h\u00e9\u00e9l veel rekenkracht om razendsnel berekeningen uit te voeren. Met die berekeningen kan het pakweg de kleuren van alle pixels in een foto veranderen, of de gegevens in een Excel-tabel omzetten in een fraai taartdiagram.
\nMenselijke vaardigheden zoals redeneren, bijleren, plannen en creatief voor de dag komen verwachten we niet van een klassiek computersysteem.<\/h5>\nDat is anders bij Artifici\u00eble Intelligentie.
\nIn dit onderdeel van computerwetenschap worden algoritmes (instructies voor computerprogramma\u2019s) ontwikkeld waarmee machines kunnen redeneren en beslissingen nemen op basis van gegevens.<\/h5>\nAls we over AI spreken dan wordt dit in drie intelligentieniveau\u2019s opgedeeld “Narrow AI,” “General AI,” en “Super AI”. Dit zijn termen om de verschillende niveaus van kunstmatige intelligentie te beschrijven, gebaseerd op hun mogelijkheden en reikwijdte.<\/h5>\n
Narrow AI (Zwakke AI of Specifieke AI)<\/em>:<\/strong>
\nNarrow AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die zeer gespecialiseerd is in het uitvoeren van specifieke taken of het oplossen van specifieke problemen. Deze AI-systemen zijn beperkt tot het uitvoeren van een bepaalde taak en hebben geen bewustzijn of intelligentie buiten dat specifieke domein. Ze kunnen taken effici\u00ebnt uitvoeren binnen hun beperkte toepassingsgebied, maar kunnen geen taken buiten dat gebied aanpakken. Voorbeelden zijn spraakherkenningssystemen zoals Siri en Google Assistent, Chat GPT, de nieuwe Bing, Bard en andere chatbots welke coherente teksten kunnen schrijven, of beeldgeneratoren zoals Midjourney of Dall-E die een beschrijving omzetten naar een fotorealistische afbeelding.<\/h5>\nGeneral AI (Sterke AI of Algemene AI)<\/em>:<\/strong>
\nGeneral AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die in staat is om een breed scala aan taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. In tegenstelling tot Narrow AI, zou General AI een algemene intelligentie hebben die vergelijkbaar is met menselijke intelligentie. Het zou in staat zijn om te leren, te redeneren, problemen op te lossen en verschillende taken uit te voeren, zoals het begrijpen van natuurlijke taal, het uitvoeren van wiskundige berekeningen, het spelen van verschillende spellen en nog veel meer. General AI is momenteel nog niet gerealiseerd en wordt beschouwd als een toekomstige doelstelling in het veld van kunstmatige intelligentie.<\/h5>\nSuper AI (of Artifici\u00eble Superintelligence):<\/em><\/strong>
\nSuper AI is een hypothetisch niveau van kunstmatige intelligentie dat verder gaat dan menselijke intelligentie in elk opzicht. Het zou niet alleen in staat zijn om alle taken uit te voeren die een mens kan uitvoeren, maar het zou dat ook op een veel snellere en effici\u00ebntere manier kunnen doen. Super AI zou theoretisch gezien in staat zijn om zichzelf te verbeteren en exponentieel te groeien in intelligentie, wat potentieel zowel opwindende kansen als ernstige risico’s met zich meebrengt. Super AI is momenteel meer een concept dan een realiteit en brengt belangrijke ethische en filosofische vraagstukken met zich mee.<\/h5>\nHet belangrijkste verschil tussen deze niveaus van AI is dus de reikwijdte van hun intelligentie en mogelijkheden, van zeer gespecialiseerde taken bij Narrow AI tot een algemene en mensachtige intelligentie bij General AI, en tot slot tot een hypothetische superieure intelligentie bij Super AI. Op dit moment bevinden we ons voornamelijk in het tijdperk van Narrow AI, waarbij de ontwikkeling van General AI en Super AI nog steeds in de toekomst ligt.<\/h5>\n
Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van wat momenteel met kunstmatige intelligentie kan gedaan worden<\/strong>. (We beperken ons nog altijd tot de Narrow AI of Zwakke AI).<\/h5>\n
Leren en aanpassen<\/strong>:<\/em> AI-systemen kunnen leren van gegevens en hun prestaties verbeteren naarmate ze meer informatie krijgen.
\n<\/strong>Machine learning :<\/em> Het gebruik van algoritmen en statistische modellen om computers te trainen hoe ze patronen herkennen en kunnen leren van gegevens, zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
\nDiep Learning:<\/em> Een subset van machine learning die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken. De ontwikkeling van geavanceerdere neurale netwerken en algoritmen zal waarschijnlijk leiden tot betere prestaties op taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking.
\n<\/strong>Natural Language Processing<\/em> (Natuurlijke Taalverwerking) NLP: Het vermogen van computers om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren. Dit wordt vaak gebruikt voor chatbots, automatische vertaling en sentimentanalyse.
\nComputer Vision:<\/em> Het vermogen van computers om visuele informatie te begrijpen en te verwerken, waardoor ze afbeeldingen en video’s kunnen analyseren.<\/h5>\nZelfstandig beslissingen nemen:<\/em> AI-systemen kunnen autonoom beslissingen nemen op basis van gegevens en algoritmen, zonder menselijke tussenkomst.
\nAI wordt gebruikt om zelfrijdende auto’s, drones en robots aan te sturen, waardoor ze taken kunnen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst.
\nAI in autonome voertuigen<\/em>: De ontwikkeling van volledig autonome voertuigen zal doorgaan, met als doel de verkeersveiligheid te verbeteren en het transport effici\u00ebnter te maken.<\/h5>\nProbleemoplossing:<\/strong> AI kan worden gebruikt om complexe problemen op te lossen, vari\u00ebrend van het spelen van complexe bordspellen zoals schaken tot het herkennen van objecten in afbeeldingen of het begrijpen van menselijke spraak.<\/em><\/h5>\n
Patronen herkennen:<\/strong> AI-systemen zijn goed in het herkennen van patronen en trends in grote hoeveelheden gegevens, wat nuttig is voor datamining en voorspellende analyse.
\nVoorspellende analyses:<\/em> AI wordt gebruikt om toekomstige gebeurtenissen en trends te voorspellen op basis van historische gegevens, wat nuttig is voor zakelijke besluitvorming.<\/h5>\nEffici\u00ebntie verbeteren:<\/strong> AI kan processen automatiseren en optimaliseren, wat kan leiden tot effici\u00ebntieverbeteringen in verschillende sectoren, zoals productie, gezondheidszorg en logistiek.
\nSamenwerking tussen mens en AI<\/em>: <\/em>AI zal meer ge\u00efntegreerd worden in het dagelijks leven en samenwerken met mensen in diverse sectoren, van de gezondheidszorg tot onderwijs en de industrie.
\nAI in wetenschappelijk onderzoek<\/em>: <\/em>Kunstmatige intelligentie zal een grotere rol spelen in het versnellen van wetenschappelijke ontdekkingen, van het ontdekken van nieuwe medicijnen tot het begrijpen van complexe natuurkundige fenomenen.<\/h5>\nDe ontwikkeling van General AI en Super AI ligt nog in de toekomst. Maar de vooruitgang in de ontwikkeling van de basisalgoritmes waarmee er nu wordt gewerkt, genereerd steeds sneller meer krachtige en performante AI-systemen.
\nDat we streven naar AI die vergelijkbaar zal zijn met de menselijke intelligentie is enkel een kwestie van tijd. Op dat ogenblik zal deze AI ook zelfbewust moeten zijn want dit is een onderdeel van de menselijke intelligentie. Hoe het dan verder zal gaan, en in welke mate de mens met de machine ( of omgekeerd) moet samenwerken is ook voor mij nog koffiedik kijken.<\/h5>\nHier zijn enkele manieren waarop AI wordt toegepast:<\/h5>\n
1. Pre-productie planning<\/strong>
\nAI is al een alledaags onderdeel van het preproductieproces geworden. Het helpt bij het plannen van film- en andere schema’s, het vinden van geschikte opnamelocaties door het analyseren van gegevens uit de echte wereld aan de hand van scriptvereisten, en zelfs het organiseren van beeldmateriaal om editors te helpen sneller specifieke sc\u00e8nes of camerahoeken te vinden.<\/h5>\n2. Videobewerking<\/strong>
\nAI-tools zijn al goed ingeburgerd in de wereld van videobewerking. Hoewel er volledige AI-videogeneratoren bestaan, helpen de meeste AI-tools voor videobewerking bij het opschalen van menselijke videobewerkers.
\nAI wordt vaak gebruikt in de postproductiefase om beelden te verbeteren, kleurcorrectie uit te voeren, speciale effecten toe te voegen en zelfs gezichten te manipuleren. Bijvoorbeeld, AI-gestuurde tools kunnen ruis verwijderen, scherpte verbeteren en kleuren aanpassen om de algehele beeldkwaliteit te verbeteren.<\/h5>\nMarquee tools zoals te vinden bij Premiere Pro bieden bijvoorbeeld AI-tools voor automatische kleuraanpassing, wijziging van de beeldverhouding en het volgen van bewegingen. Dit is ook terug te vinden bij DaVinci Resolve waarbij kleurenaanpassingen intu\u00eftief kunnen gedaan worden.<\/h5>\n
Andere instrumenten, zoals Runway<\/a> kunnen editors in enkele minuten beelden draaien en maskeren met behulp van ML, een grote verandering ten opzichte van traditionele methoden die meestal meerdere uren in beslag nemen.<\/h5>\n
Flawless ai leert de fonemen en visemen (hoe ze klinken en hoe ze eruitzien als ze geluiden maken) van acteurs. Hierdoor kunnen videobewerkers naadloos hun gezichtsuitdrukkingen en mondbewegingen aanpassen aan de nieuw opgenomen dialoog.
\nAI wordt gebruikt voor stemsynthese, waarbij kunstmatige stemmen worden gemaakt die lijken op menselijke stemmen. Dit is handig voor nasynchronisatie en voice-overwerk. Ook wordt AI gebruikt om achtergrondgeluid te verwijderen of audio te verbeteren.<\/h5>\nAI helpt ook oude film te herstellen door automatisch krassen, vuil, kromtrekken en flikkering van prints te verwijderen.<\/h5>\n
En AI-gebaseerde videocompressie kan theoretisch verbeteren de videokwaliteit van producties met een lagere resolutie.<\/h5>\n
3. Visuele effecten (VFX)<\/strong>
\nHet gebruik van machine learning heeft de snelheid van handmatig werk, zoals rotoscoping en maskeren, drastisch opgevoerd. Maar het heeft ook geholpen om de VFX-pijplijn door delen van 3D-modellering, beeldverwerking, kleurgradatie, het verplaatsen van wedstrijden en andere elementen te automatiseren.
\nAI wordt ook gebruikt om levende acteurs te verouderen, digitale achtergronden te bouwen en de belichting te verbeteren, terwijl het vermogen om hele sc\u00e8nes te scannen en objecten te classificeren het VFX-proces nog verder kan versnellen.<\/h5>\n4. Scenarioschrijven<\/strong>
\nDe technologie wordt ook gebruikt om scripts te ontwikkelen. Google’s DeepMind cre\u00eberde een tool genaamd Dramatron dat gebruik maakt van grote taalmodellen om ruwe scripts te genereren voor films, tv-shows of toneelstukken. De door AI gegenereerde scripts zijn voorzien van een titel, karakterbeschrijvingen, dialoog en sc\u00e8nebeschrijvingen.
\nZelfs als je niet inventief bent om een verhaal te schijven zal een AI-programma zoals Chat GT<\/a>P op basis van een aantal noodzakelijke parameters het voor je doen.
\nHet verhaal is echter de basis van je film dus kan je het uitgeschreven verhaal nog persoonlijk gaan bijkleuren.
\nSceneselectie en storyboard-creatie: AI kan helpen bij het genereren van storyboards en het selecteren van de beste sc\u00e8nes uit ruwe beeldmateriaal.
\nScriptanalyse: AI wordt ingezet om scripts te analyseren en feedback te geven aan scenaristen en filmmakers, wat kan helpen bij het verbeteren van verhaallijnen en personages.<\/h5>\n5. Muziek Scoren<\/strong>
\nMuziekmakers kunnen AI software zoals Dynascore om muziek te componeren voor hun videoproductie. In plaats van standaardmuziek en de inherente beperkingen daarvan, genereert AI-compositiesoftware muziekpartituren die op maat zijn gemaakt om te synchroniseren met de cuts en andere acties van een scenario.
\nSony Computer Science Laboratories (CSL) ontwikkelde voor Apple, Flow Machines een AI-muziekcomponist bedoeld om menselijke componisten te ondersteunen met verschillende akkoorden en melodie\u00ebn die passen bij hun gewenste stijl.<\/h5>\n6. Automatische ondertiteling en vertaling<\/strong>: AI kan worden gebruikt om automatisch ondertitels te genereren en vertalingen uit te voeren voor films en video’s. Dit is handig voor het bereiken van een breder internationaal publiek.<\/h5>\n
7. Videomontage samenstellen<\/strong>: AI kan worden gebruikt om automatisch videomontages te genereren op basis van vooraf bepaalde criteria, zoals het cre\u00ebren van korte samenvattingen van lange video’s.<\/h5>\n
8. Geanimeerde karakters en CGI<\/strong>: AI wordt gebruikt om geanimeerde karakters te maken en computer-gegenereerde beelden (CGI) te genereren, wat de creatieve mogelijkheden voor filmmakers uitbreidt.<\/h5>\n
A.I biedt een nieuwe uitdaging. Het zal de mogelijkheid bieden om op een meer creatieve wijze een videoproductie te maken. We moeten de mogelijkheden hiervan niet overschatten, maar ook niet onderschatten, en we mogen ze zeker niet aan ons laten voorbijgaan.<\/h5>\n
Marc Huygelen
\nVoorzitter<\/strong><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"