Która piosenka zostanie hitem? Sztuczna inteligencja już wie
Naukowcy z Claremont Graduate University opracowali system, który wśród nowych piosenek znajduje przyszłe hity. Nowa technologia pozwoli ułatwić pracę serwisów streamingowych, bo będą one mogły szybciej i łatwiej identyfikować nowe piosenki.
Codziennie powstają tysiące piosenek, więc stacje radiowe czy serwisy online mają nie lada kłopot z wybieraniem tych, które mogą wpaść w ucho słuchaczom. Niestety, mimo zaangażowania ekspertów od muzyki i komputerów, przyszłe hity dotąd znajdowano tylko z 50 proc. precyzją – przypominają naukowcy z Claremont Graduate University.
Nowy system ich autorstwa osiąga tymczasem trafność na poziomie 97 proc. Badacze wykorzystali w nim sztuczną inteligencję oraz dane uzyskane bezpośrednio z obserwacji ludzkich mózgów. "Zastosowanie uczenia maszynowego do analizy danych neurofizjologicznych pozwala nam niemal doskonale identyfikować nowe przeboje" – powiedział prof. Paul Zak, główny autor badania opublikowanego w czasopiśmie "Frontiers in Artificial Intelligence".
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Sprawdzili ochotników co lubią słuchać
Uczestnicy badania byli wyposażeni w monitorujące mózg sensory i słuchali zestawu tylko 24 piosenek. Zostali też zapytani o swoje preferencje i wybrane dane demograficzne. "Zebrane przez nas sygnały mózgowe odzwierciedlają aktywność sieci mózgowej związanej z nastrojem i poziomem energii" – wyjaśnił prof. Zak.
"Aktywność neuronalna 33 ochotników może powiedzieć, czy miliony innych osób będą słuchać nowych utworów. Nigdy wcześniej nie osiągnięto takiego poziomu dokładności" – stwierdził.
Opisane podejście naukowcy określają jako neuroprognozowanie. Aktywność mózgu niewielkiej grupy ludzi pozwala w nim przewidzieć zachowanie dużej populacji. Jednak zwykła, wspomagana komputerowo analiza statystyczna pozwalała uzyskać przewidywania o dokładności zaledwie 69 proc. Dopiero techniki uczenia maszynowego podniosły skuteczność do poziomu 97 proc.
Precyzja nowego systemu zaskakuje
Nawet gdy naukowcy zastosowali tę metodę tylko do pierwszej minuty każdej piosenki, model przewidywał hity z precyzją 82 proc.
"Oznacza to, że serwisy streamingowe mogą z łatwością identyfikować nowe piosenki, które prawdopodobnie staną się hitami na listach odtwarzania. Oznacza to, że praca tych serwisów stanie się łatwiejsza, a słuchaczom dostarczą one więcej satysfakcji" – uznał prof. Zak.
Jego zdaniem zastosowane podejście może jeszcze zostać spersonalizowane. "W przyszłości, jeśli przenośne czujniki, takie jak te użyte w badaniu, staną się powszechne, odpowiednie materiały mogłyby być wysyłane odbiorcom na podstawie ich własnej neurofizjologii. Zamiast setek możliwości, klienci mogliby otrzymać tylko dwie lub trzy opcje, co ułatwiłoby i przyspieszyło wybór muzyki" – wyjaśnił badacz.
