Музыкальные клипы U2 теперь используются в исследовании искусственного интеллекта

Искусственный интеллект мог бы однажды отсканировать музыкальные клипы, которые мы смотрим, чтобы найти варианты прогнозируемого обнаружения музыки, основанные на эмоциях исполнителя. Что означает, что А.И. скоро сможет распознать грустное лицо Боно и послужит вам более хрупким Боно или, возможно, чем-то более смайликовым.

Технология для этого еще не совсем существует, но Дайан Расмуссен Пеннингтон, преподаватель Университета Стратклайда в Глазго, Шотландия, провела исследование 150 видео, сделанных фанатами U2, и записала нетекстовые эмоциональные сигналы, чтобы продемонстрировать, какие черты лица и объекты могут быть наиболее полезными для будущих программ.

«Полное раскрытие, U2 долгое время была моей любимой группой», - рассказывает Пеннингтон. обратный добавив, что был ряд других причин использовать видео группы в качестве полигона для тестирования. «Объективно, после прочтения, которое я сделал, а не только из-за того, что я воспринимался как фанат, люди, которым нравится музыка U2, обычно находят, что это очень эмоциональный опыт, когда они слушают ее, возможно, даже больше, чем другие группы. … Для поклонников группы есть нечто почти очень духовное ».

Пеннингтон решил сосредоточиться только на одной мелодии U2, «Песня для кого-то» из скандального альбома 2014 года Песни невинности который сидит в куче людей в iTunes, хочет он этого или нет. Видео включало в себя слайд-шоу фанатов в сопровождении музыки группы, учебные пособия по исполнению песни и, конечно же, обложки. Она классифицировала выражения лица исполнителей, а также памятные вещи фанатов, в том числе футболки, концертные плакаты и солнцезащитные очки в стиле Боно.

Пеннингтон говорит, что А.И. Программное обеспечение становится лучше в определении различных текстур и круглых объектов на фотографиях и видео, но надеется, что ее исследование может стать небольшим шагом к выявлению эмоционального значения этих объектов.

Facebook дал понять, что хочет создать А.И. это «более проницательно, чем у людей», чтобы лучше обслуживать контент и рекламу на основе визуальных подсказок из видео и фотографий, публикуемых на платформе. Twitter уже тестирует свою аналогичную технологию Cortex, которая направлена ​​на интеллектуальную идентификацию объектов в живых лентах Periscope, чтобы лучше рекомендовать прямые трансляции видео.

Те же самые понятия, безусловно, могут относиться к непрерывным музыкальным потоковым войнам. Среди основных платформ потоковой передачи музыки это гонка за разработку лучшего прогностического программного обеспечения для обнаружения. Apple Music использует кураторов-людей для создания списков воспроизведения, чтобы компенсировать отсутствие согласованности, обнаруженное в алгоритмических программах, используемых конкурентами Spotify и Google.

В конечном счете, такие технологи, как исполнительный председатель Alphabet и основатель Google Эрик Шмидт, предсказывают, что потребители будущего будут полагаться на компьютерное программное обеспечение для предоставления им возможностей для поиска музыки.

Spotify и Apple Music, как правило, делают смелые заявления о количестве ежемесячных подписчиков, но пока король YouTube, с более чем миллиардом ежемесячных пользователей, доминирует в музыкальной потоковой среде.

YouTube Red и приложение YouTube Music отлично справляются с новыми и различными опциями для поиска музыки, но его утомляет невозможность определить, что на экране воспроизводится. Конечно, Google знает, к каким видео вы дали большие пальцы, просмотрели их 50 раз, поделились в социальных сетях и прокомментировали, но у них нет визуальных подсказок, чтобы сказать, почему.

Аудитория также может генерировать результаты поиска, основываясь на эмоциональном ощущении песен и их исполнителей. Например, поиск сегодня «Плохой день» может привести к появлению сингла Дэниэла Паутера, но в будущем пользователям может быть предложено это музыкальное видео вместе с более специализированными исполнителями, которые просто вызывают эмоцию плохого дня, а не именно эту песню., Стоит также отметить, что результаты поиска YouTube в настоящее время в основном основаны на просмотрах, в то время как лайки, публикации и комментарии напрямую влияют на предполагаемых исполнителей на настольном сайте или выбор плейлистов в приложении YouTube Music.

Исследование Пеннингтона могло бы стать шагом не только к тому, чтобы определить, что на наших экранах, но и к тому, почему такие группы, как U2, вызывают такой эмоциональный отклик.