Нейросеть прочитала мозговые сигналы человека и научилась выявлять музыкальные хиты
Ученые Клермонтского университета в США совместили физиологические данные человека и способности искусственного интеллекта. Исследователи проанализировали нейронную активность мозга и с помощью машинного алгоритма научились предсказывать потенциально хитовые композиции с точностью 97%.
Научные сотрудники регистрировали сигналы мозга 33 добровольцев во время прослушивания музыки. На протяжении всего процесса специалисты отслеживали активность клеток центрального отдела нервной системы по нескольким параметрам. Авторов работы интересовала область, отвечающая за энергию и перепады настроения.
Полученные данные ученые пропустили через нейросеть, которая сопоставила показатели участников эксперимента и рыночные показатели самой песни. Впоследствии искусственный интеллект выделил для себя ряд параметров, с помощью которых научился определять, может ли композиция стать хитом или нет, с точностью 97%.
Пол Зак: «Применяя машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы почти идеально определили хитовые песни. Довольно удивительно, что нейронная активность 33 человек может предсказать музыкальные предпочтения миллионов других людей. Ранее ни один метод не показывал подобной точности».
Ученые называют новый подход к анализу информации «нейропрогнозированием». Специалисты предполагают, что в дальнейшем их метод может помочь оценивать успешность каких-либо фильмов или телешоу.
Предлагаем обратить внимание и на другие схожие материалы, размещенные ниже в блоке рекомендаций. Как говорится, не одними американскими научными сотрудниками земля полнится.