Во-первых, искусственный интеллект неплохо справляется с копированием. Обучившись на образцах, он может записать трек, один в один похожий на песню Nirvana. Во-вторых, нейросети успели проникнуться классикой. Один из алгоритмов стал соавтором мультимедийной оперы Chasing Waterfalls, которую представили в Дрезденском театре. А в-третьих, музыкальные нейросети научились анализу. Пока опытные представители индустрии признаются, что не знают точного рецепта, как создать хит, технологии уже пришли к ним на помощь.
Речь о проекте американского университета Клермонт-Градуэйт. Его сотрудники научили искусственный интеллект предсказывать потенциальные бэнгеры. При обучении системы исследователи зафиксировали нейронную активность 33 добровольцев в возрасте от 18 до 57 лет, которых попросили прослушать 24 музыкальные композиции, отобранные специальным стриминговым сервисом. В подборку, пишет The Eastern Herald, вошли песни разных жанров, в том числе 13 хитов и 11 песен, не имевших особого успеха. При этом статус хита присваивался песням, набравшим более 700 тысяч прослушиваний на платформе. Полученные данные были обработаны с помощью статистической модели, что и позволило обучить искусственный интеллект предсказанию потенциальных хитов.
После прослушивания каждый участник заполнил анкету. В ней нужно было высказать свое мнение о прослушанных треках. Организаторов исследования особенно интересовало, кажутся ли им песни оскорбительными, слышали ли участники эксперимента их раньше и готовы ли порекомендовать их своим друзьям. Но главным аспектом исследования была естественная психофизическая реакция слушателей на композиции. 33 участника и 24 песни для этого оказалось достаточно — ученые уверены, что точность прогнозирования ИИ на высоком уровне. С помощью линейной статистической модели они смогли оценить вероятность успеха при определении хита в 69%. Алгоритм искусственного интеллекта показал куда более высокую точность. Он дал результат с вероятностью 97,2%.
Нейросеть так хорошо справилась с заданием, что задачу решили усложнить. Искусственному интеллекту предложили определить хит после минуты прослушивания трека. Даже при таких условиях предсказания оказались довольно точными — алгоритмы определяли бэнгер в 82% случаев. Если над технологией поработать еще немного, она сможет стать палочкой-выручалочкой стриминговых сервисов: определять, у каких из новых треков есть шанс завируситься. Более того, методику можно распространить на кино, телевидение и другие отрасли индустрии развлечений.
