Команда ученых из Университета Клермонта научила искусственный интеллект определять потенциальные музыкальные хиты. По словам разработчиков, система в будущем сможет прогнозировать успех кинокартин и телешоу, что в свою очередь может значительно повлиять на работу индустрии развлечений.
Исследователи давали прослушать различные музыкальные произведения группе людей, измеряя их нейронную и сердечную активность.
– Применяя машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы могли бы почти идеально идентифицировать хитовые песни. То, что нейронная активность 33 человек может предсказать, будут ли миллионы других людей слушать новые песни, просто удивительно. Ничего близкого к этой точности никогда не было показано раньше, – говорит автор исследования Пол Зак.
Исследователи обнаружили, что при обработке данных с помощью линейной статистической модели вероятность успешного прогнозирования хита составила 69%. Когда к набору данных было применено машинное обучение, точность возросла до 97,2%.
– Если в будущем носимые нейробиологические технологии, подобные тем, которые мы использовали в этом исследовании, станут обычным явлением, аудитории можно будет предлагать правильные развлечения, основанные на их нейрофизиологии. Не будет смысла предлагать сотни вариантов, людям могут предоставить всего два или три, что упростит и ускорит выбор музыки, которая им понравится, – считает Пол Зак.
По мнению исследователей, технология прогнозирования может быть использована звукозаписывающими и потоковыми компаниями для более эффективного определения новых песен, которые, вероятно, станут хитами. Ученые считают, что подход может быть использован для прогнозирования успеха фильмов и шоу.
Нетрудно предположить, что в будущем крупные телекомпании и звукозаписывающие бренды будут «прогонять» продукцию через своеобразный «ИИ-худсовет, а он решит какие песни или кинокартины будет интересны аудитории.
