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看悲伤的故事，电脑不会哭，但它可以告诉观众什么时候泪点到了。

人工智能也许还没有准备好书写一部轰动的电影，但是，来自麻省理工学院（MIT）媒体实验室的人工智能研究团队成功地利用机器学习技术教授电脑分析电影中的情绪曲线。

与麦肯锡合作的研究人员通过机器学习分析了成千上万的视频，包括电影电影的情感，电视节目以及Vimeo上的视频。该团队在当地时间周一早上发布博客表示：“我们开发的机器学习模式，依赖于深度神经网络来观察视频短片，如电影，电视节目以及简短的在线视频，而且它可以用几秒钟的事件预测该片段的积极或消极情绪内容。”

这项技术并不仅仅关注于电影的总体情节，还会关注更细节的东西，比如配乐或演员的脸部特写。根据这些线索，该项目的机器学习算法可以识别积极和消极情绪，并绘制出每个场景所能引起的情绪波动范围——研究人员称之为“视觉效价”（Visual Valence）。

根据上述方式电影的情感，电脑就可以完成电影或者视频的情感曲线。以非常受欢迎的3D电影《Up》为例，电脑完成的情感曲线如下：

换句话说，通过分析电影的视觉元素，算法可以检测出让人泪奔的情节在哪个结点结点以及故事的整体情感曲线会如何发展。同时，研究人员为了判断电脑分析的准确性，还设专门立了一个人类志愿者的对照组。志愿者被要求用不同的情感标签来标注电影片段，甚至，还必须确定是哪些元素让他们产生了这种情感，对话、音乐、图像还是其他元素。之后，研究人员会利用这些数据改进自己的模型。

通过比较人工智能分析得到的情感曲线，研究人员发现，大多数电影和短片都遵循简单的情感曲线公式。通过观看Vimeo上1500部短片里观众留下的评论，研究人员还比较了他们对这些公式的反应，结果发现Vimeo的观众也都喜欢幸福结局。

研究人员称，这本身其实并不让人感到惊讶，但用人工智能分析电影的情感曲线，并预测观众的反应，对好莱坞来讲，可能会意义深远。

“随着越来越多的人逐渐意识到人工智能的价值，随着这些工具越来越容易获得，我们可以看到视频故事的方式在逐渐发生改变，”研究人员在博客中写道，“就像导演们可以在作品中实现动作捕捉一样，编剧和脚本写作员也可以与机器合作，利用它们的能力来打磨故事，增强其情感吸引力。”