Исследование было опубликовано в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
"Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально идентифицировать хиты", – сказал ведущий автор работы Пол Зак.
Ученые набрали группу добровольцев, которые слушали различные песни (25 треков поп-музыки) с датчиками, предназначенными для мониторинга их мозговых волн.
Получив данные, команда использовала методы машинного обучения и вычислительные модели, чтобы сопоставить нейрофизические реакции участников с тем, как они оценивали песни.
Суть в том, что искусственный интеллект запоминает ранее записанные реакции мозга на прослушиваемую музыку.
Собрав показания, ученые занялись нейропрогнозированием. Провели статистический анализ, использовали модель машинного обучения и смогли предсказать так называемые рыночные показатели. И у машины получилось составить почти идеальный плейлист, в который с вероятностью 97% влюбится все человечество.
Подобный подход позволяет по нейронной активности нескольких людей предвидеть возможную реакцию всей аудитории. Это позволит прогнозировать, какие песни, фильмы и телешоу в будущем могут быть популярными.
Ранее стало известно, что в США запустили первую в мире радиостанцию с ведущим-искусственным интеллектом.
