U2 Music Videos se zdaj uporabljajo v študiji umetne inteligence

Umetna inteligenca bi lahko nekega dne skenirala glasbene videoposnetke, ki jih gledamo, da bi prišli do napovednih možnosti odkrivanja glasbe, ki temeljijo na čustvih izvajalca. Kar pomeni, da je A.I. bo kmalu spoznal Bonovo žalostno obraz in vam ponudil še več pijanke Bono ali morda še nekaj smešnega.

Tehnologija za to še ni povsem tam, vendar je Diane Rasmussen Pennington, predavateljica na Univerzi Strathclyde v Glasgowu na Škotskem, izvedla raziskave 150 posnetkov, ki so jih naredili oboževalci U2, in zabeležila čustvene napotke, ki ne temeljijo na besedilu, da bi pokazali, katere obrazne značilnosti in predmeti so lahko najbolj koristni za prihodnje programe.

»Popolno razkritje, U2 je bila moja najljubša skupina že dolgo časa,« pravi Pennington Inverse in dodal, da obstajajo številni drugi razlogi za uporabo videoposnetkov skupine za testiranje. "Objektivno, od branja sem naredil in ne samo mojega dojemanja kot oboževalca, običajno ljudje, ki imajo radi U2-jevo glasbo, ugotovijo, da je to zelo čustvena izkušnja, ko jo poslušajo, morda bolj kot drugi bendi. … Za ljubitelje skupine je nekaj zelo duhovnega.

Pennington se je odločil, da se bo osredotočil na samo eno melodijo U2, "Song For Someone", ki je izstopala iz kontroverznega albuma iz leta 2014. Pesmi nedolžnosti, ki sedi v tonu ljudi iTunes, ali je želel ali ne. Video posnetki so vključevali diaprojekcije, ki jih podpira glasba skupine, vaje za izvedbo pesmi in seveda pokriva. Izrazila je izraz moških izvajalcev in oboževalce spominkov, vključno s majicami, koncertnimi plakati in sončnimi očali, ki so jih navdihnili Bono.

Pennington pravi A.I. programska oprema se izboljšuje pri prepoznavanju različnih tekstur in krožnih predmetov v fotografijah in videoposnetkih, vendar upa, da bo njena raziskava majhna odskočna deska za prepoznavanje čustvenega pomena teh predmetov.

Facebook je sporočil, da želi ustvariti A.I. to je "bolj zaznavno kot ljudje", da bi bolje služili vsebini in oglasom, ki temeljijo na vizualnih namigih iz videoposnetkov in fotografij, ki so v skupni rabi na platformi. Twitter že preizkuša svojo podobno tehnologijo Cortex, ki si prizadeva pametno identificirati objekte v živih virih Periscope, da bi bolje priporočila dogodke v živo.

Isti koncepti bi seveda lahko uporabljali za zvezne glasbene spore. Med večjimi platformami za pretakanje glasbe je to dirka za razvoj najboljše programske opreme za odkrivanje napovedi. Apple Music uporablja človeške kuratorje, da ustvarijo sezname predvajanja za nadomestitev pomanjkanja doslednosti v algoritmičnih programih, ki jih uporabljajo njegovi konkurenti Spotify in Google.

Navsezadnje, tehnologi, kot sta izvršni predsednik Alphabet in ustanovitelj Google Eric Schmidt, napovedujejo, da se bodo potrošniki prihodnosti zanašali na računalniško programsko opremo, ki jim bo ponudila možnosti odkrivanja glasbe.

Spotify in Apple Music ponavljata pogumne trditve o številu mesečnih naročnikov, za zdaj pa je kralj YouTube, ki ima več kot milijardo mesečnih uporabnikov, ki dominirajo v krajini za pretakanje glasbe.

YouTube Red in aplikacija YouTube Music dobro opravljata delo z novimi in različnimi možnostmi za odkrivanje glasbe, vendar je zaradi svoje nezmožnosti dejansko ugotoviti, kaj se predvaja na zaslonu. Seveda, Google ve, kateri videoposnetki ste dali na palce, gledali 50-krat na ponovitev, delili na družabnih medijih in komentirali, vendar nimajo vizualnih namigov, da bi mu povedali zakaj.

Občinstvo lahko ustvarja tudi rezultate iskanja na podlagi čustvenega občutka za pesmi in njihove izvajalce. Danes lahko na primer za "slab dan" prikažete singel, ki ga je napisal Daniel Powter, vendar bodo v prihodnje uporabnikom lahko ponudili glasbeni videoposnetek skupaj z bolj prilagojenimi umetniki, ki preprosto spominjajo čustva slabega dneva in ne posebne pesmi.. Omeniti je treba tudi, da rezultati iskanja v YouTubu trenutno temeljijo predvsem na pogledih, medtem ko so priljubljeni, deljeni in komentarji bolj neposredno povezani s predlaganimi izvajalci na spletnem mestu namizja ali v seznamu predvajanja v aplikaciji Glasba YouTube.

Penningtonova raziskava bi lahko bila korak v smeri ne samo prepoznavanja tega, kar je na naših zaslonih, temveč tudi, zakaj pasovi, kot je U2, povzročajo takšen čustveni odziv.