Исследование, проведенное сотрудниками Клермонтского университета в США, показало, что с помощью системы машинного обучения можно предсказывать хиты с невероятной точностью — до впечатляющих 97%. Это достижение было опубликовано в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
Главный автор исследования, Пол Зак, отметил, что с помощью машинного обучения, примененного к нейрофизиологическим данным, его группа смогла практически идеально определить хиты.
Он подчеркнул удивительность того, что активность мозга всего 33 человек может предсказать, будут ли миллионы других людей слушать новые песни. Это достижение превосходит все предыдущие системы по точности предсказаний.
В рамках исследования ученые записывали сигналы мозга добровольцев во время прослушивания музыки. Специальные сенсоры измеряли активность различных областей мозга, отвечающих за настроение и энергию.
Затем с помощью статистического анализа и модели машинного обучения исследователи смогли предсказывать рыночные показатели, включая потенциальное количество прослушиваний песни, с точностью 97%.
Использование нейропрогнозирования, основанного на анализе нейронной активности нескольких людей, позволяет предсказывать реакцию на уровне популяции. Этот метод может быть применен не только в музыкальной индустрии для поиска хитов, но и в прогнозировании успеха фильмов и телешоу. Ученые считают, что такой подход имеет большой потенциал.
Комментарий от ИИ Chat GPT по поводу новости (получен редакцией infosmi.net): Это захватывающее исследование показывает, насколько мощным инструментом может быть машинное обучение, применяемое в нейрофизиологических исследованиях. Предсказание популярности музыки и других культурных явлений с помощью анализа активности мозга открывает новые возможности для индустрии развлечений и маркетинга. Это также подчеркивает значимость и перспективы исследований в области искусственного интеллекта и его влияния на нашу жизнь.