Автор: 
Учёные из Клермонтского университета в США обучили искусственный интеллект прогнозировать успех песен. Исследование построено на новом методе машинного обучения, который измеряет нейрофизиологические реакции человеческого организма при прослушивании произведения. Новая модель вычисляет хиты с точностью 97%. Исследователи взяли за основу эксперимента бэггинг — метод ансамблевого изучения, который оперирует нейрофизиологическими показателями и эффективно собирает многомерные данные. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
В состав фокус-группы для исследования вошли 33 участника — от 18 до 57 лет. Каждому члену команды присвоили уникальный номер для соблюдения анонимности. Эксперименты проводили в лаборатории для группы из 5-8 человек. В базовый набор исследования вошли 24 песни разных жанров: рок (Girl In Red «Bad Idea»), хип-хоп (Roddy Rich «The Box») и EDM (Tons and I «Dance Monkey»). Музыку транслировали через акустическую систему, на каждом участнике закрепляли кардиодатчики. Все группы показали высокую точность при определении успешности песни.
Возможность предсказания хитов даёт очевидные плюсы. Музыкальные лейблы смогут правильно распределять маркетинговые и производственные ресурсы для привлечения аудитории. Музыканты повысят гонорары, ведь сейчас многим из них не доплачивают за работу и объясняют это как раз невозможностью определить заранее что получится — хит или провал. Ну а слушатели получат удовольствие от крутого музыкального контента и сэкономят время на поиск любимых песен.
Учёные рассматривают возможность использования нового метода для прогнозирования успеха других видов развлекательного контента:
- фильмов;
- сериалов;
- телешоу;
- постов в социальных сетях.
