Нейросеть научилась предсказывать будущие музыкальные хиты
. Точность прогнозирования — 97%, и метод работает не только для песенFrontiers in Artificial Intelligence: ученые научили нейросеть прогнозировать будущие музыкальные хиты с точностью 97%
Ученые Клермонтского университета в США научили искусственный интеллект распознавать будущие музыкальные хиты с точностью 97%. Для этого они использовали систему машинного обучения, «читающую» мозговую активность человека. Исследование опубликовано в специализированном журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
Провести эксперимент ученым помогли сотрудники одного из потоковых музыкальных сервисов. Они выбрали 24 песни, которые оставались тайной для добровольцев, участвующих в исследовании. Стриминговый сервис заранее пояснил, что 13 песен из них стали за шесть месяцев с момента выхода хитами с более чем 700 тыс. прослушиваний в стриминге, а остальные 11 провалились.
Участие в эксперименте приняли 33 человека в возрасте от 18 до 57 лет. Их усадили в лаборатории, надели на них специальные датчики и предложили прослушать те самые 24 песни. Во время звучания композиций сенсоры измеряли активность систем мозга, отвечающих за настроение и уровень энергии. После каждой песни добровольцев просили оценить, насколько песня им понравилась по шкале от 1 до 10, сумеют ли они напеть ее и станут ли рекомендовать эту композицию своим друзьям.
«Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально идентифицировать хиты. То, что нейронная активность 33 человек может предсказать, будут ли миллионы других слушать новые песни, просто удивительно. Никакие системы до этого и близко не показывали такую точность», — пояснил изданию Neuroscience News ведущий автор работы, профессор экономических наук Пол Дж. Зак.
Этот подход называют «нейропрогнозирование». Он фиксирует нейронную активность небольшой группы людей, чтобы предсказывать эффекты на уровне популяции без необходимости измерять активность мозга сотен людей. Такой метод может применяться не только для поиска музыкальных хитов, но и для прогнозирования успеха фильмов и телешоу, считают ученые.
«Потоковые сервисы могут более эффективно и легко идентифицировать новые песни, которые могут стать хитами. Это упростит работу стримингов и порадует их слушателей», — добавил Пол Дж. Зак.
Ранее нейросеть распознала фигуру гуманоида на плато Наска в Перу. Для расшифровки всемирно известных геоглифов на пустынном плато сотрудники японского Университета Ямагата обучили машинный интеллект, который после изучения рисунков и указал на четыре новых изображения, не замеченных ранее. Это гуманоид, рыба, пара ног и птица.
