Штучний інтелект за рахунок аналізу емоцій навчився точно передбачати успіх пісень

Вчені зі США знайшли новий спосіб прогнозування успішності пісень. Дослідники використали комплексну техніку машинного навчання, застосовану до мозкових реакцій людей, які слухали різні пісні. Їм вдалося передбачити хітові пісні з точністю 97%. Дослідження було опубліковано у журналі Frontiers in Artificial Intelligence.

В експерименті брали участь 33 особи. Їм запропонували послухати 24 пісні, які були попередньо відібрані стрімінговим сервісом як «хітові» та «провальні». Після прослуховування кожної пісні учасники відповідали на запитання про свої уподобання.

Під час експерименту вчені вимірювали нейрофізіологічні реакції учасників на пісні за допомогою датчиків ШІ, що фіксували активність мозку, пов’язану з настроєм та рівнем енергії.

«Застосовуючи машинне навчання до нейрофізіологічних даних, ми майже ідеально визначали хітові пісні», — розповів професор Клермонтського університету та старший автор дослідження Пол Зак. «Те, як нейронна активність 33 людей може передбачити, що слухатимуть мільйони інших, є досить дивним. Раніше жоден метод не показував такої точності».

Вчені порівняли кілька статистичних підходів з метою оцінки передбачувальної точності нейрофізіологічних змінних. Вони виявили, що лінійна статистична модель із використанням двох нейронних вимірювань визначала хіти з точністю 69%. А синтетичний набір даних та модель машинного навчання класифікували хітові пісні із точністю 97%.

«Це означає, що стрімінгові сервіси можуть легко визначати нові пісні, які, ймовірно, стануть хітами для плейлистів людей, полегшуючи роботу і радуючи слухачів», — підсумував Зак. Він також зазначив, що подібна техніка може мати інші застосування в нейромаркетингу та споживчій нейронауці.