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AI 所選出來的史上最佳電影Top 10,和你認為的完全不同

用AI 算法所評估出來的電影排名,聽起來很科學。但評價文藝作品的好壞,本就是一件很主觀、不科學的事……但至少這篇論文在評價電影這件事上,朝更科學、更合理的方向上前進了一步。更重要的是,它的結果提醒了我們:自從80年代後,電影工業已經很久沒有發明嘗試新東西了。

舉個例來說,雖說看電影這件事見仁見智,但是談起影史佳片,大部分人都同意,《肖申克的救贖》一定可以排得上名、或是有些人會覺得《復仇者聯盟》開創了這些年來的超級英雄片風潮,從影響力來說也該留名。

AI 所選出來的史上最佳電影Top 10,和你認為的完全不同

不過最近有一件有趣的事:有兩位意大利科學家發了一篇論文,談論他們如何用AI為電影排名,這些片都沒有上榜……

這是件有趣的事,所以查了一下這兩位專家,Livio Bioglio 和Ruggero G. Pensa 都是意大利都靈大學電腦專業的教授。這兩個寫程序的教授,和電影有什麼關係啊?

在質疑研究者的專業性之餘,還是要看下這兩個人有什麼話要說。

電影的成功,通常是由票房收入或專業評論的意見來衡量的。然而,這些衡量方式可能受到外部因素的影響,例如廣告營銷或者趨勢,而且它們無法準確呈現一部電影長期的影響力。

仔細一想想,其實有幾分道理。

如果跟電影圈內的人士討論最「成功」的電影。你說《阿凡達》和《星戰:原力覺醒》大概不會有人反駁你。《阿凡達》全球票房28億美元創紀錄,而《星戰:原力覺醒》美國票房將近10億排第一。

票房越高,看過的人越多。如果這不叫成功,這沒有影響力,什麼片子成功,什麼叫影響力?

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可是在兩位科學家開發的AI 眼裡,這兩部電影算不上有影響力。因為這AI 評出的最具影響力十大電影,壓根就沒有21世紀上映的:

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這個排名里的片子你可能都聽說過,出於對不同電影主題的興趣,只看過其中幾部。例如很喜歡科幻的人,至少也都知道《2001:太空漫游》。

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在粗略看了一遍論文後,我發現,這兩位科學家提出的電影評價方法確實挺有趣的:

就像評價網頁排名那樣,他們用超連接的數量和權重,去評價一部電影的影響力。

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我是沒看過多少電影,稱不上專家。但網頁排名我知道啊!雖然我也沒乾過SEO,但做了這麼久內容,至少略懂一二吧。

概覽這篇論文,評價指標一共四個:「In-Degree」、「Closeness」、「Harmonic」、「PageRank」先別覺得頭暈,這四個指標其實很好理解。現在來一個一個看。

In-Degree 入度中心性

簡而言之,或者你在臉書上有300個好友,那麼你在臉書上的輸入度就是300。明白了吧?

或者看下麵這個圖:

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一號圈的輸入度=0,因為沒有其它圈指向它;二號圈的輸入度=2,因為有兩個圈指向它。

搜尋引擎為網頁排名的時候,會用這個指標。

那麼回到這篇論文,也是利用這個評價指標,研究人員從IMDb資料庫里「尋找電影b對電影a的指向」,這個指向,可能是所謂的「致敬」,例如《大話西游》對《重慶森林》的臺詞效仿:

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或者美版《無間道》直接翻拍港版:

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至只是劇情上的引用,比方說《夜宴》直接引用了哈姆雷特的劇情。再例如科幻電影《2001:太空漫游》里,它的章回體敘事節奏被不少電影採納,場景設計後來也出現在其它太空電影里。總體來講,它在更多層面上影響了更多電影。

不管怎樣,只要電影a被其他電影以各種方式致敬翻拍和引用,那麼電影a In-Degree,就是這些致敬電影的總數。

Closeness 接近中心性

這一條也不難理解。比方為一座商場選址,地產商要計算商場和周邊居住區的距離。

最後選擇的地址,和所有居住區之間的距離之和最小。那麼它的接近中心性就是最高的。

例如下圖,所有的點都是居民區,

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利用這個指標,也很容易評價最有影響力的演員。例如塞繆爾·傑克遜,在這個算法選出十大演員里排第一:

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他和不少演員合作,參與了82部電影,演過好片也有不少

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這種演過電影多的、跟其他演員合作多的、表演技巧被其他演員採用的,他/她們的接近中心性都很高。

Harmonic 和諧中心性

比方說有5個網頁上有我的連接,這5個網頁被稱作一級網頁,那麼我的連接的和諧中心分數就是5;又有10個網頁上有上面那5個網頁,它們叫做二級網頁,那麼分數就變成了5+(10/2)= 10。

又有36個網頁上有上面那10個網頁,(你一定知道它們叫什麼……),那麼分數又變成了5+(10/2)+(36/3)= 22

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我們回到電影,還是用《2001:太空漫游》舉例。它的設定被《星際穿越》採用了,而只晚一年上映的《火星救援》也有跟《星際穿越》類似的橋段。

再假設另外6部電影借鑒了《火星救援》那麼可以這樣計算:

《2001:太空漫游》的和諧中心分數,就是1+(1/2)+(6/3)=3.5。

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現在你明白了:

一部電影的和諧中心分數,就是「致敬」了它的電影數量X,加上對X致敬的電影數量Y除以二,再加上對Y致敬的數量Z除以三,這樣一直相加下去……

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PageRank

你可能沒聽說過「PageRank」(也稱為網頁排名),但你肯定聽說過它的發明者:拉里·佩奇!沒錯,就是Google 的聯合創始人。

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如果把網頁a在b、c、d上每一個連結,都看做其他網頁對a的一次投票,那麼把這個投票再加上b、c、d的權重,就成了網頁排名。比方說只有某個小網站上有你的連結,那麼你的得分就比較低。但如果你的連結上了Google首頁,你的得分就變得超高。

放在這個電影排名也是一樣。《星際穿越》致敬了《2001:太空漫游》,而《星際穿越》拿了不少奧斯卡,相應地,後者的得分就很高。

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反之亦然:

中國電影《逐夢演藝圈》致敬了《房間》,可是《逐夢演藝圈》本身是大爛片,所以《房間》的得分肯定也不怎麼樣……

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如果你對這個研究感興趣,可以在拉到最後「閱讀原文」查看論文。這份論文出來之後,遭到不少質疑。有人指出這種評估方式太「科學」了,可能存在「過度」現象(overfitting,也稱過度擬合)。

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大部分人則表示根本看不懂,而且結果明顯太偏向老電影了吧!前十名里沒有80年代之後的電影,上榜的大部分也都在40年代之前。研究者也給出了他們的解釋:

得到這樣的結果也並非完全沒有想到。因為這個評估方式衡量的是電影在歷史上的影響力。而這些經典老電影,代表了人類在電影藝術上的早期嘗試和最初的進步,進而它們對後來電影產生影響的可能性也更高。

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在論文里,研究者沒有提供更多的解釋,不過看著排名在前面的這幾部電影,其實一般人都能說出個道理來。

例如第一名的《綠野仙蹤》,並非第一部改編自原著的電影,卻是影史第一部經典的童話影片。

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片中主演茱蒂·嘉蘭演技逆天唱功爆表,片子大膽嘗試了先黑白、後彩色的畫面,在那個戰亂的、血腥的、黑暗的年代,這種轉折也被視為對美好未來的暗示。站在影史的視角來看,要說《綠野仙蹤》是後世童話片的範本,也並不算是過譽。

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再說第三名的《驚魂記》( Psycho ),它被譽為懸疑、驚悚、恐怖類型片的祖師爺,雙重人格在大銀幕上的首次呈現。後來的許多同類電影,敘事方式、鏡頭語言和拍攝手法都是模仿甚至直接拷貝的《驚魂記》。

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片子最經典的無疑就是那場浴室殺人戲。不到一分鐘,數十個鏡頭組成的蒙太奇,沒有一個鏡頭出現凶器刺入人體的​​畫面,卻營造了一種觀眾從未體驗過的恐怖感。

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《驚魂記》有很多細節上的巧妙設定,例如畫框、鏡子之類背景道具的佈置,被用於營造不和諧的氣氛,或者雙重人格的暗示,

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在後世的電影里,能夠看到大量精湛的蒙太奇剪輯,體會到使用雙重人格營造出的氣氛,以及經常出現的「大反轉」。卻極少能看到像《驚魂記》一樣詳實的細節。而少數需要引入心理或者科學原理,才能理解的驚悚或科幻片,卻被更多人評價為晦澀難懂。

不知道該說電影越來越爛,創作者越來越懶,是作為觀影者的我們越來越傻了。

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還是回到這篇講電影評分的論文。你可以說這個評分方式太偏向老電影,我倒是覺得,它做到並且做的很好的一點,就是把老片子如究竟何影響後世電影,以及影響究竟有多深的評判標準,給量化了。

我們總是談論一些老片子有多經典,它們開啟了新的電影類型,或者創造了經典的敘事方式和鏡頭語言。但無論我們如何吹捧這些老電影,它們的地位都來自大眾意見或者專家評議,而不是絕對科學的評估方式。

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就為此,我都覺得這篇論文值得一看,它所提出的評估方式值得考慮。你覺得呢?

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