Исследователи университета Клермонт-Грэдуэйт в США обучили искусственный интеллект предсказывать, какие треки являются потенциальными хитами.
Ученые провели эксперимент, в котором приняли участие 33 добровольна возрастом от 18 до 57 лет. Каждого из них попросили прослушать 24 композиции, которые был предложены специальным стриминговым сервисом. Точный плейлист неизвестен, однако в него вошли треки разных жанров, среди которых оказалось 13 популярных хитов (синглы, набравшие более 700 тысяч прослушиваний на площадке) и 11 песен, которые не получили большой известности.
После эксперимента добровольцы заполнили анкеты, в которых поделились мнением о только что прослушанных песнях. Исследователей особенно интересовало, слышали ли испытуемые представленные треки раньше и готовы ли порекомендовать их другим.
Полученные данные были обработаны с помощью статистической модели, что и дало возможность обучить нейросеть предсказанию потенциальных хитов. Эксперты уверены, что естественная психофизическая реакция слушателей сыграла важную роль, и выборки из 33 человек и 24 композиций было достаточно, чтобы получить высокую точность прогнозирования. ИИ представил результат с точностью в 97,2%.
Задача оказалась достаточно легкой для искусственного интеллекта, поэтому исследователи решили немного усложнить задачу — нейросети было представлено только по одной минуте из трека. Однако даже несмотря на это, алгоритмы определяли бэнгер в 82% случаев.
Данная технология поможет не только улучшить работу и выдачу музыкальных стриминговых сервисов, но и в целом может положительно повлиять на индустрию развлечений, включая кино и телевидение.
Обложка: unsplash.com
