Мы пока даже не в состоянии вообразить, как сильно искусственный интеллект повлияет на искусство и поп-культуру. Уже сейчас он может заранее предсказать, какая музыка станет хитом, а какая - провалится.
Предсказание популярности
Ученые из Высшего университета Клермонта (США) провели интересное исследование. Они собрали небольшую группу из 33 добровольцев в возрасте от 18 до 57 лет. Добровольцам было поручено прослушать 24 недавно выпущенные песни на музыкальном стриминговом сервисе. Среди них было 13 условных “хитов” - песен, которые набрали более 700 тыс. прослушиваний - и 11 менее популярных треков.
По ходу прослушивания ученые регистрировали нейронную активность испытуемых, а также записывали фотоплетизмограмму и сердечный ритм.
После прослушивания участники эксперимента должны были заполнить анкету с вопросами о каждом треке. Например, показалась ли песня грубой, слышали ли они ее раньше, порекомендуют ли они ее друзьям.
Как показала практика, сознательный ответы людей мало на что влияют. Ключевым фактором является нейрофизиологическая активность во время прослушивания. Когда собранные данные “скормили” искусственном уинтеллекту, на их основе он смог определить хиты с точностью до 97,2%. Если же модель ИИ оценивала данные только за одну минуту прослушивания песни, точность предсказания популярности все еще составляла 82%.
По словам ученых, это поразительный результат. Нейрофизиологических данных всего 33 человек достаточно, чтобы почти идеально идентифицировать песни, которые станут хитами.
«Если в будущем носимые нейробиологические технологии, такие как те, что мы использовали для этого исследования, станут обычным явлением, идеальные развлечения будут предоставляться аудитории на основе их нейрофизиологии», - говорит Пол Зак, профессор Высшего университета Клермонта и старший автор исследования.
Вероятно, технологией заинтересуются стриминговые компании. Она позволит быстро выявлять новые песни, которые, вероятно, станут хитами, и составлять списки воспроизведения для удобства пользователей.
По словам профессора Зака, в будущем такой же подход может быть применен для прогнозирования успешности фильмов и сериалов.
Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
