Sztuczna Inteligencja lepiej od człowieka rozpoznaje przyszłe muzyczne hity

Naukowcy połączyli stworzyli system, który przewiduje przyszłe muzyczne hity. System powstał poprzez połączenie uczenia maszynowego z badaniami mózgu. Badacze wskazują, że dzięki niemu serwisy streamingowe będą mogły natychmiast określić przyszłe hity i proponować je ludziom.

.Codziennie powstają tysiące piosenek, więc stacje radiowe czy serwisy online mają nie lada kłopot z wybieraniem tych, które mogą wpaść w ucho słuchaczom. Niestety, mimo zaangażowania ekspertów od muzyki i komputerów, przyszłe muzyczne hity dotąd znajdowano tylko z 50 proc. precyzją – przypominają naukowcy z Claremont Graduate University.

Nowy system ich autorstwa osiąga tymczasem trafność na poziomie 97 proc. Badacze wykorzystali w nim sztuczną inteligencję oraz dane uzyskane bezpośrednio z obserwacji ludzkich mózgów. „Zastosowanie uczenia maszynowego do analizy danych neurofizjologicznych pozwala nam niemal doskonale identyfikować nowe przeboje” – powiedział prof. Paul Zak, główny autor badania opublikowanego w czasopiśmie „Frontiers in Artificial Intelligence”.

„Aktywność neuronalna 33 ochotników może powiedzieć, czy miliony innych osób będą słuchać nowych utworów. Nigdy wcześniej nie osiągnięto takiego poziomu dokładności” – stwierdził.

Uczestnicy badania byli wyposażeni w monitorujące mózg sensory i słuchali zestawu tylko 24 piosenek. Zostali też zapytani o swoje preferencje i wybrane dane demograficzne. „Zebrane przez nas sygnały mózgowe odzwierciedlają aktywność sieci mózgowej związanej z nastrojem i poziomem energii” – wyjaśnił prof. Zak.

Opisane podejście naukowcy określają jako neuroprognozowanie. Aktywność mózgu niewielkiej grupy ludzi pozwala w nim przewidzieć zachowanie dużej populacji. Jednak zwykła, wspomagana komputerowo analiza statystyczna pozwalała uzyskać przewidywania o dokładności zaledwie 69 proc. Dopiero techniki uczenia maszynowego podniosły skuteczność do poziomu 97 proc.

Nawet gdy naukowcy zastosowali tę metodę tylko do pierwszej minuty każdej piosenki, model przewidywał hity z precyzją 82 proc. „Oznacza to, że serwisy streamingowe mogą z łatwością identyfikować nowe piosenki, które prawdopodobnie staną się hitami na listach odtwarzania. Oznacza to, że praca tych serwisów stanie się łatwiejsza, a słuchaczom dostarczą one więcej satysfakcji” – uznał prof. Zak.

Jego zdaniem zastosowane podejście może jeszcze zostać spersonalizowane. „W przyszłości, jeśli przenośne czujniki, takie jak te użyte w badaniu, staną się powszechne, odpowiednie materiały mogłyby być wysyłane odbiorcom na podstawie ich własnej neurofizjologii. Zamiast setek możliwości, klienci mogliby otrzymać tylko dwie lub trzy opcje, co ułatwiłoby i przyspieszyło wybór muzyki” – wyjaśnił badacz.

Sztuczna inteligencja w muzyce

.Najsilniej kojarzone ze sztuczną inteligencją w muzyce są nieliczne produkcje dostępne na YouTube w formie teledysków. Zawierają one utwory wygenerowane przez algorytmy na podstawie jakiegoś materiału źródłowego: twórczości Bacha, Beatlesów, amerykańskich jazzmanów – wskazała na łamach Wszystko co Najważniejsze Ewa FABIAN.

„Zjawisko muzyki tworzonej przez komputery towarzyszy też procesowi upowszechnienia tworzenia muzyki przez amatorów. Obniżyła się poprzeczka wyznaczająca poziom, od  którego można zacząć publikować, poszerzyły się przy tym możliwości rozpowszechniania utworów, łatwo dostępne są technologie (instrumenty,  programy do obróbki i dźwięku i hjego rejestrowania). Liczba amatorów w muzyce nie spada, a cała branża „kreatywna” bardzo na tym zyskuje” – zaznaczyła autorka.

PAP/Marek Matacz/WszystkocoNajważniejsze