Технології штучного інтелекту вже значною мірою змінили галузь музики, але це тільки початок: науковці з Університету Клермонт-Грэдуэйт (США) використовують ШІ для прогнозування потенційних музичних хітів.
Для навчання системи, науковці зібрали дані про нейронну активність 33 добровольців віком від 18 до 57 років. Учасникам пропонували прослухати 24 музичних композиції, відібрані стрімінговою службою, а дані, отримані в ході експерименту, оброблялися за допомогою статистичної моделі та алгоритмів ШІ. Вибірка включала пісні різних жанрів, включаючи 13 хітів та 11 “невдалих” композицій. Статус хіта присуджувався пісні, яка мала більше 700 тисяч прослуховувань на платформі.
Після прослуховування учасники заповнили опитувальні анкети про прослуханий матеріал. Організатори дослідження хотіли з’ясувати, чи вважають учасники ці композиції гарними, чи чули вони їх раніше та чи могли б порекомендувати їх своїм друзям.
Але ключовим моментом дослідження стала природна психофізична реакція слухачів на пісні: вибірка з 33 учасників і 24 композицій виявилась достатньою, щоб забезпечити достатньо високу точність прогнозування. На основі результатів, отриманих за допомогою лінійної статистичної моделі, ймовірність успіху при визначенні потенційного хіта становила 69%, а алгоритм ШІ видає результат з ймовірністю 97,2%. Навіть коли завдання ускладнили, точність прогнозувань ШІ після всього однієї хвилини прослуховування становила 82%.
Ця технологія допоможе стрімінговим сервісам швидко виявляти, які з нових композицій мають шанс стати популярними. Але автори дослідження вважають, що пропонована ними методика може бути застосована не тільки в музичній галузі. Вона може бути розширена на всю індустрію розваг, включаючи кіно та телебачення.
