15/06/2024

Ученые используют ИИ для определения популярных песен с точностью 97%.

Объявления

Новое исследование показывает, что искусственный интеллект (ИИ) может точно определять хитовые песни, что может угрожать работе музыкальных продюсеров и судей шоу талантов.

Ученые из Клэрмонтского университета в Калифорнии использовали нейронные сети – метод искусственного интеллекта, имитирующий человеческий мозг, – для анализа нейрофизиологической реакции слушателей на 24 песни. Они обнаружили, что, измерив активность мозга нескольких добровольцев, они могут предсказать, понравятся ли эти песни миллионам людей. Их метод, известный как “нейронное предсказание”, оказался точным на 97%.

Применяя машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы можем практически идеально определять песни-хиты, – сказал Пол Цукер, старший автор исследования и профессор университета, в пресс-релизе, – Удивительно, что нейронная активность 33 человек может предсказать, будут ли миллионы людей слушать новые песни. Никогда ранее не удавалось достичь такой точности”.

Отметим, что эта система ИИ может не только заменить судей на телевизионных шоу талантов, но и повысить эффективность стриминговых сервисов. С десятками тысяч песен, выходящих каждый день, такие приложения, как Spotify, Tidal и Deezer, испытывают трудности с выбором песен для добавления в свои плейлисты, а предыдущие попытки определить песни, которые понравятся массам, имели лишь 50-процентный успех.

В этом эксперименте участникам надели сканеры и попросили указать свои предпочтения и основные демографические данные, пока они слушали набор из 24 песен, а сканеры измеряли их нейрофизиологические реакции. “Собранные нами мозговые сигналы отражают активность сети мозга, связанной с настроением и уровнем энергии”.

Команда обнаружила, что даже при анализе нейрологических реакций только на первой минуте песни достигается точность 82%.

Это означает, что службы потокового вещания смогут более эффективно определять новые песни, которые, скорее всего, станут хитами, что сделает работу служб потокового вещания более простой и приятной для слушателей. Если носимые нейробиологические технологии, подобные тем, которые мы использовали для этого исследования, станут обычным явлением в будущем, слушателям можно будет отправлять нужный развлекательный контент, основываясь на их нейрофизиологическом состоянии. Вместо того чтобы выбирать из сотен вариантов, им будет предложено всего два или три варианта, что облегчит и ускорит выбор любимой музыки.

Исследователи отметили, что технология может быть использована для определения не только популярных песен, но и других видов развлекательного контента, например, фильмов и телепередач. Исследование было опубликовано в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.