Каждый день выпускаются десятки тысяч песен. Этот постоянный поток вариантов затрудняет для потоковых сервисов и радиостанций выбор песен для составления плейлистов. Чтобы найти те, которые найдут отклик у большой аудитории, эти сервисы используют человеческих слушателей и искусственный интеллект. Однако такой подход, с точностью до 50%, не позволяет надежно предсказать, станут ли песни хитами.
Теперь исследователи из США использовали комплексную методику машинного обучения, примененную к реакциям мозга, и смогли предсказать песни-хиты с точностью 97%.
«Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально определить песни-хиты», — сказал Пол Зак, профессор Клэрмонтского университета и старший автор исследования, опубликованного в журнале Frontiers in Artificial Intelligence. «То, что нейронная активность 33 человек может предсказать, слушали ли миллионы других людей новые песни, просто удивительно. Ничего близкого к такой точности не было показано ранее».
Несмотря на практически идеальные результаты прогнозирования, полученные его командой, исследователи указали на некоторые ограничения. Например, в своем анализе они использовали относительно небольшое количество песен. Кроме того, демографические характеристики участников исследования были умеренно разнообразными, но не включали представителей определенных этнических и возрастных групп.
