저자 는 인식 하 고 분류 하 고 예측 하 는 기계 뇌 의 능력 을 다양 한 기업 의 실제 사업 을 통해 보여준다 . 시나리오 만 보 고 영화 흥행 성적 을 내다보 는 영국 회사 에 파 고 긱스 는 예측 하 는 기계 뇌 의 사례 중 하나 다 . 2004 년 한 대 형 영화사 는 미공개 영화 각본 9 편 을 에 파고 긱스 의 알고리즘 을 이용 해 분석 했 다 . 이후 실제 흥행 수익 과 예측 값 을 비교 했 다 . 9 개 중 6 개 예측 이 적중 했 다 . 당시 에 파 고 긱스 는 창업 한 지 1 년 된 새내기 회사 였 다 . 인공 신경망 기술 과 독자 적 인 각본 분석 알고리즘 을 통해 영화 제작 에 들어간 투 자금 의 회수 확률 을 계산 했 다 . 각본상 의 줄거리 와 등장인물 에 따라 매 장면 을 요소 별 로 분해 해 점수 를 매겼 다 . 경험 이 축적 되 면서 부터 는 예측 값 이 실제 흥행 수익 과 비슷 해질 때 까지 각 요인 에 대한 가중치 를 끊임없이 조정 해 가 면서 인공 신경망 을 학습 시켰 다 . 제작자 는 투자액 을 회수 해야 하 기 에 영화 제작 은 예술 활동 인 동시 에 경제 활동 이 기 도 하 다 . 영화 촬영 을 시작 하 지 도 않 은 상태 에서 ‘ 기계 뇌 ’ 의 예측 결과 에 따라 줄거리 와 배역 을 바꿀 수 있 다 . 인간 에게 감동 을 주 는 영화 의 구성 을 알고리즘 이 제안 하 는 셈 이 다 . 저자 는 “ 에 파 고 긱스 의 각본 평가 데이터베이스 와 과거 10 여 년 간 의 사업 을 통해 쌓 은 흥행 수익 예측 데이터 가 이 분야 의 진입 장벽 을 이루 고 있 다 ” 고 평가 한다 .