NOVA は創業以来、人工知能の進化を追い続けてきました。 1978 年の映画『マインド マシーン』の中で、アーサー C. クラークはこう予測しました。「私たちが今やっていることは、ある意味、後継者を作っていることだと思います。私たちは人工知能の最初の粗末な始まりを見てきました。」 2011 年、IBM Watson が世界最高の脅威を打ち破った後、私たちは地球上で最もスマートなマシンを発売しました。選手たち そこで、「脳は作れるのか？」という疑問が生じました。 2018年にはAI革命が起こり、2024年にはAI革命が起こります。
しかし、映画 NOVA の制作に生成 AI を使用したのはどうでしょうか?今、 それは新しいことです。
AI は私たちが何十年も受け入れてきたテクノロジーですが、生産性ツールとして慎重に取り組んできたテクノロジーでもあります。ここ数年、私たちは映画制作をサポートできる部分とサポートできない部分を慎重に検討し、常に私たちと視聴者にとって重要な基準を満たしていることを確認してきました。使用するツールに関係なく、すべての NOVA 制作は GBH と PBS の中核原則である正確性、公平性、包括性、独立性、説明責任、透明性を遵守しています。
この透明性の精神に基づき、5 部構成のシリーズで AI がどのように使用されているかについて少し共有したいと思いました。 進化BBCとの共同制作。
進化 驚くべきコンピューター生成画像 (CGI) を通じて、40 億年以上の進化を生き生きと再現します。 シリーズのアニメーションの大部分は、従来の CGI 技術を使用して作成されました。生成 AI、特にオリジナルのビジュアル素材を作成する AI は、進化の最大の課題の 1 つである化石記録のギャップを示すために設計された非常に特殊なグラフィック セットのプロセスの一部としてのみ使用されました。
初期の板皮の口の視覚化。
科学者は多くの場合、祖先種とその子孫の化石証拠を持っていますが、すべての中間形態が存在するわけではありません。これらの遷移を視覚化するために、当社のグラフィックス チームは AI ツールを使用して、開始点と終了点の化石証拠に基づいて、考えられる中間形状の画像を生成しました。これらのフレームは、タイムラプス効果を作成するためにアニメーションに挿入されました。
重要なのは、これらのグラフは特定の進化の道筋を示すことを目的としたものではないということです。実際、最後のシーケンスではスムーズな移行が描かれていないことがわかります。進化が直線をたどることはほとんどありません。代わりに、この視覚化は、私たちの証拠と残された不確実性の両方を反映して、2 つの既知の点の間の多くの可能なルートを示唆しています。
プロセス全体を通じて、チームは数十人の古生物学者や進化論の専門家と緊密に連携して、すべての視覚効果シーケンスが正確であることを確認しました。 AI を活用したシーケンスの結果は、入手可能な最良の研究に基づいたものでありながら、視聴者が証拠が決定的ではない可能性を想像するのに役立つ視覚化です。当然のことながら、AI の進化自体が、生命の進化の物語をスクリーンに映し出すのに役立っています。そして、進化の物語が私たちに何かを教えてくれたとしたら、私たちはこれらのツールの使用方法も時間の経過とともに進化すると期待しています。
シリーズの指導顧問であり、すべての視覚効果シーケンスをレビューしたオックスフォード大学の動物学教授ピーター・ホランド氏は、次のように説明しています。「解剖学、化石、DNA から進化について、またどの種が互いに密接に関連しているかについての証拠はたくさんありますが、ステージの正確な使用方法がわからない場合があります。プロセスの非線形性により、プロセスが実際にどのようなものであったかをよりよく想像することができました。」ホランド教授に加えて、このシリーズとそのビジュアルは、75 人以上の科学顧問や専門家から科学的および歴史的な貢献を受けており、各エピソードにその人たちがクレジットされています。
プロトパーの以前の姿。
もっと詳しく知りたいですか?以下はEvolutionグラフィックスチームとのQ&Aです。
AI の使用が科学的に深刻であることをどのように確認しましたか?
- 科学的正確性は切り離せないものです 進化 シリーズとして。研究プロセスの一環として、私たちは生物の解剖学的構造や行動における間違いを避けるために、生産全体を通して数十人の科学者や古生物学者と協力しました。ストーリーを動かす美しいショットの作成を開始する前に、視覚効果が本物である必要があります。私たちは、メインコンテンツを作成するために AI を使用するのではなく、進化のモーフのシーケンスで世代が変わるというコンセプトを伝えることにしました。 AI ソフトウェアは、従来の方法ではチームにとって時間がかかりすぎた同様のタイムラプス要素の作成に役立ちました。
各進化の変遷におけるすべての最終写真は、学術顧問のホランド教授、各エピソードにクレジットされている科学顧問や専門家によって事実の正確性もチェックされました。
これを説明する例を思いつきますか?
- 例としては、哺乳類の顎骨の進化を示すシーケンスが挙げられます。従来の視覚効果技術を通じて、骨の形態の進行を示す一連の画像を作成しました。その結果、骨が縮小、移動、分離し、最終的に現在私たちが内耳で認識している形状が完成します。初期のバージョンは技術的には正確ですが、科学的に正確であるには直線的すぎると感じられ、途中でランダムに突然変異が発生する感覚を伝えることができませんでした。それは物語の重要な部分であり、これなしでは進化の分岐は避けられないと考えられます。私たちは、AI ソフトウェアを使用して、オリジナルの VFX 映像とオーバーレイできる何百もの微妙な収差を作成し、以前のバージョンのシーケンスには欠けていた生成機能のレイヤーを追加することにしました。
初期の哺乳類のような口の表現。
このビジュアライゼーションの入力はどのようにして見つけましたか?
- 進化の各ストーリーについて、世界中の科学専門家から入手した化石の画像や写真の広範な参考資料コレクションが提供されました。その後、周期的な承認プロセスが行われ、VFX チームがシリーズのスタイルで適切な解剖学的構造を再作成し、レビューとフィードバックのために科学アドバイザーと専門家からなるチームに送信されました。そのチームによってシーケンスにゴーサインが出た後、アニメーションのキーフレームから入力が選択され、数百もの小さなバリエーションが生成されました。
AI ツールを使用して、何種類のグラフィックや動物を作成しましたか?
- 5 部構成のシリーズを通じて、AI 要素を組み込んだ 18 枚の写真シーケンスを作成しました。
カメラアイの進化を見せます。
AI ソフトウェアの使用が正しいアプローチである理由は何ですか?
- 写真の数と、小さな進化の逸脱の「ゴースト」を含むフレームの数を考慮すると、従来は何千もの要素を生成することは不可能でした。私たちは代替プロセスを使用して画像圧縮方法を実験してきましたが、基礎的な科学研究と発見に忠実でありながら、要点を明確に示したものはありませんでした。
