Прогнозное моделирование – это процесс использования данных и алгоритмов для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события и тенденции или вероятность их наступления. Данный процесс нашел применение в различных отраслях, включая киноиндустрию.
Предиктивная аналитика в киноиндустрии может использоваться для предсказания успеха фильма на основе исторических данных о предыдущих работах, предпочтениях зрителей и демографических факторах. Это помогает студиям и режиссерам принимать решения о финансировании, маркетинге и дистрибуции фильмов.
Кроме того, в кино прогнозное моделирование может играть важную роль в создании увлекательных и захватывающих сюжетов, а также в визуальных эффектах. Это позволяет изобретать невероятные миры, яркие сцены экшна и фантастических персонажей, впечатляющих зрителей.
Фильмы, использующие предиктивное моделирование, как правило, отражают актуальное технологическое развитие общества на момент съемок. Например, использование виртуальной реальности, искусственного интеллекта или биометрических технологий в кинокартинах показывает современные тенденции и возможности цифрового мира.
Прогнозное моделирование в кино может служить не только для отражения существующего технологического развития, но и для исследования потенциальных будущих сценариев и влияния новых цифровых технологий на общество и человеческую жизнь. Фильмы, сюжет которых вовлекает использование технологий, связанных напрямую с построением прогнозных моделей, могут стимулировать дискуссии о возможных последствиях и этических вопросах, возникающих при внедрении подобных прогрессивных технических инноваций.
Давайте вспомним несколько фильмов и сериалов, в которых сюжет затрагивает тематику прогнозного моделирования.
Удивительный факт, но советский фильм «Служебный роман», премьера которого состоялась еще в 1977 году, косвенно освещает данную тему. На первый взгляд, фильм фокусируется на романтических отношениях между главными героями Людмилой Прокофьевной Калугиной и Анатолием Ефремовичем Новосельцевым и комических ситуациях, в которые они попадают на рабочем месте. Однако при внимательном изучении места трудовой деятельности героев и второстепенных деталей становится ясным, что сюжет разворачивается на московском статистическом предприятии, показывая работу типичных советских статистов той эпохи. Многочисленные сотрудники данного предприятия занимаются ведением статистического учета в разных отраслях советской промышленности. На предприятии имеются несколько отделов, например, отдел химической промышленности, строительный отдел или, как называл его Новосельцев, отдел «лёгенькой» промышленности, от работы которых зависит, как будут снабжаться продукцией советские люди. Более того, благодаря неповторимому эпизоду, в котором Людмила Прокофьевна строго отчитывает Новосельцева за плохой отчет из-за непроверенных данных, становится ясным, что работники собирают статистику по закупкам, и фактически их деятельность направлена на построение предсказывающий модели потребительского спроса. Данный эпизод также выделяется цитатой главной героини, которая в дальнейшем вошла в наш обиход в качестве крылатой фразы: «Статистика – это наука, она не терпит приблизительности».
Вместе с тем интересно понаблюдать за счетно-вычислительной техникой, которая изобилует в советском художественном фильме, показывая передовую техническую оснащенность предприятия на тот момент. Так, установка компьютеров на предприятии напрямую упоминается главной героиней Людмилой Прокофьевной, у которой на столе стоит видеотерминал Videoton-340, производившийся в 1970-х годах в Венгрии и использовавшийся в комплекте с ЭВМ (видимо, находившейся в отдельном огромном зале). Рядовые сотрудники используют более простую технику. Например, на столе у Новосельцева стоит огромный калькулятор Soemtron 220, выпускавшийся с 1966 по 1977 год в ГДР и основанный на дискретной транзисторной логике и газоразрядных индикаторах. У других сотрудников на столах стоят небольшие сетевые калькуляторы, предположительно, elka 50m, выпускавшиеся с 1978 года в Болгарии. А на стене висят самые обычные счеты, по всей видимости, для статистов-консерваторов.
Таким образом, популярный советский фильм «Служебный роман», приобрётший статус культовой классики, запоминается не только благодаря своему юмору и непринужденному стилю повествования, но и благодаря отражению технологического развития советского общества второй половины XX века. Помимо романтической линии, картина режиссера Эльдара Рязанова, обращает наше внимание на то, как цифровая революция влияет на техническую обеспеченность статистов того времени, работающих над созданием прогнозных моделей.
Рассмотрим пример фильма из более позднего временного промежутка.
К глубокому сожалению, конец XX века – первое десятилетие XXI века были отмечены значительным количеством террористических актов в мире, которые оказали серьезное влияние на международную обстановку и безопасность. Эти теракты стали причиной роста обеспокоенности, сосредоточения усилий на борьбу с терроризмом и улучшения систем безопасности как на международном, так и на национальном уровне. Их влияние ощущалось во всех сферах жизни общества, затрагивая, в том числе киноиндустрию: в данный период снималось большое количество фильмов и сериалов, освещающих тему международной безопасности и формирования стратегий противодействия терроризму, включающих построение прогнозных моделей.
В фильме «Исходный код» (2011) сюжет напрямую связан с прогнозным моделированием. Картина режиссера Дункана Джонса рассказывает историю о секретном государственном проекте, в рамках которого разработана технология, позволяющая погружаться в «исходный код» и восстанавливать прошлое событий для предотвращения будущих террористических актов.
Главный герой фильма Колтер Стивенс не по собственной воле становится участником этого проекта и используется военными и учеными для того, чтобы попасть в последние восемь минут жизни другого человека, погибшего во время взрыва на железной дороге, с целью предотвратить новый взрыв в центре Чикаго. Он многократно возвращается в прошлое, снова и снова переживает уже случившееся и следует различным моделям поведения, чтобы изменить исход событий.
Прогнозное моделирование в фильме «Исходный код» позволяет персонажам анализировать данные свершившегося происшествия и предсказывать возможные сценарии развития событий. Они моделируют различные варианты, основываясь на имеющейся информации, и принимают решения, чтобы достичь желаемого исхода и спасти город от новой трагедии. Это создает интригу и напряжение в фильме, а также открывает возможности для исследования понятий времени, реальности и личной идентичности.
Соответственно, технология, лежащая в основе секретного проекта в боевике «Исходный код», неразрывно связана с прогнозным моделированием и его использованием для анализа прошлого и предсказания будущих событий. Это является ключевым элементом фильма и вносит элемент научной фантастики и интриги в его сюжетную линию.
Продолжая анализировать эволюцию человечества сквозь призму истории, необходимо отметить, что период со второго десятилетия XXI века по настоящее время становится периодом интенсивного технологического развития, который повлиял на множество сфер жизни и привел к значительным изменениям в обществе. Ключевые тенденции и достижения данного периода включают расширение мобильных технологий, развитие социальных сетей и приложений для знакомств (Instagram, Tinder и др.), рост облачных технологий, прорывы в области искусственного интеллекта, быстрый рост интернет-торговли. Киноиндустрия, разумеется, не могла остаться равнодушной к волне цифрового прогресса, охватившей практически все области деятельности.
Так, например, научно-фантастический сериал-антология «Черное зеркало», премьера которого состоялась в 2011 году, пронизан насквозь лейтмотивом о влиянии информационных технологий на жизнь общества и межличностные отношения.
В эпизоде «Повесь диджея» (2017 год) создатели используют свой любимый прием, доводя до абсурда привычный элемент современной реальности – приложение для знакомств. При этом концепция прогнозного моделирования используется как основа для алгоритма знакомств: карманное устройство собирает непрерывно сведения о поведении участника с различными партнерами и использует собранные данные для подбора идеального партнера. Как следствие, для того чтобы система могла изучить поведенческие реакции, мысли, мечты и составить «слепок разума» для подбора полностью совместимой пары, сперва необходимо пробыть в отношениях со множеством партнеров. Однако длительность связи и личность партнеров продиктованы системой.
Соответственно, данный эпизод сериала обращается к теме прогнозного моделирования в контексте знакомств и отношений, поднимая вопросы о свободе выбора, роли технологий в нашей личной жизни и их влиянии на наши решения. Эта серия позволяет задуматься о том, насколько мы готовы полагаться на алгоритмы и прогнозы в сфере межличностных отношений и насколько они могут определить наше счастье и будущее.
Таким образом, прогнозное моделирование часто применяется в киноиндустрии для улучшения качества и успешности фильмов. Оно помогает предсказывать тренды, адаптироваться к вкусам зрителей и оптимизировать процессы создания кино. Более того, фильмы, использующие прогнозное моделирование, могут быть зеркалом для отражения актуальных технологических инноваций и идей, которые существуют в момент их съемок. Описанные кинокартины также позволяют зрителям увидеть возможные будущие технологии и представить, как они могут повлиять на нашу жизнь. Такие фильмы становятся своего рода окном в мир технологического прогресса и вдохновляют зрителей на дальнейшие размышления о том, куда может привести технологическое развитие.
Из этого следует, что прогнозное моделирование стало неотъемлемым элементом современной реальности и применяется в различных сферах деятельности. Широкое использование этого процесса обуславливает повышенный интерес к разработке удобного программного обеспечения для построения прогнозных моделей.
Важным прорывом в данной сфере является развитие автоматизированного машинного обучения (AutoML), которое позволяет интегрировать все этапы моделирования в единой платформе или системе. Это привело к упрощению и автоматизации моделирования, сократив необходимость в специализированных программах и инструментах для каждого шага. Теперь аналитики данных могут сфокусироваться на выявлении скрытых закономерностей, корреляций, тенденций, которые могут быть полезны при построении точных прогнозных моделей, а платформы AutoML обеспечат предварительную обработку выборки и оптимизацию процесса. Примером такой разработки как раз является платформа ANTAVIRA.
