ИИ научился предсказывать музыкальные хиты
Искусственный интеллект теперь умеет прогнозировать с точностью до 97 % будущие показатели музыкального произведения, а именно — сколько раз послушают композицию и какую реакцию она вызовет у публики. Этот метод собираются использовать в музыкальной и киноиндустрии для создания фильмов или песен, которые гарантированно возглавят хит-парады.
В своем исследовании ученые из Клермонтского университета в США применили алгоритмы машинного обучения. ИИ изучал мозговую деятельность человека во время прослушивания песен разных жанров: сенсоры регистрировали активность зон мозга, которые связаны с настроением и уровнем энергии. Участие в эксперименте приняли 33 человека в возрасте от 18 до 57 лет. Несмотря на такую небольшую выборку, нейросеть обучилась почти безошибочно определять будущий хит.
Провести эксперимент ученым помогли сотрудники одного из потоковых музыкальных сервисов. Они выбрали 24 песни, которые не были известны добровольцам. Из них 13 стали популярными в Сети — их прослушали за шесть месяцев после выхода более чем 700 тыс. раз, а остальные 11 провалились.
Каждый трек добровольцев просили оценить по десятибалльной шкале. А также сумеют ли они напеть мелодию и станут ли рекомендовать композицию своим друзьям. Ответы испытуемых фиксировали и отправляли ИИ. Таким образом машина училась распознавать реакцию людей.
Прогнозы ИИ оказались точнее тех, что давала логистическая регрессия — традиционная статистическая модель
Изображение: © Sean H. Merritt / Accurately predicting hit songs using neurophysiology and machine learning / Frontiers Media S.A.
ИИ сопоставил полученные данные с реальными успехами треков, после чего выявил ряд показателей, влияющих на их популярность. Результаты впечатлили: нейросеть может предсказывать будущее музыкальной композиции с точностью до 97 %.
Этот подход называют «нейропрогнозирование». Он фиксирует нейронную активность небольшой группы людей, чтобы предсказывать эффекты на уровне популяции без необходимости измерять активность мозга сотен людей. Такой метод может применяться не только для поиска музыкальных хитов, но и для прогнозирования успеха фильмов и телешоу, считают ученые.
«Действительно, это возможно, — считает генеральный директор компании «Нейроиконика Ассистив» (резидент ИНТЦ «Сириус») кандидат медицинских наук Константин Шелепин. — Но в этом случае несколько уходят в тень другие аспекты, связанные с музыкальным произведением, такие как семантическое значение песни, социокультурный, социотехнологический и социополитический статус региона исследования, социальные группы респондентов. Сможет ли такой подход мотивировать артистов к созданию музыки — вопрос. Ведь речь идет о машинном прослушивании и анализе уже вышедших произведений. Будет ли для художника, музыканта привлекательна „борьба“ с алгоритмами машинного обучения? Кроме того, стоит учитывать феномен инсайта, который присущ человеческой психике. Благодаря озарению и вдохновению рождаются великие шедевры искусства, будь то музыка, живопись или кино!»
