Музичні відео U2 зараз використовуються в дослідженні штучного інтелекту

Штучний інтелект може одного разу сканувати музичні відео, які ми спостерігаємо, щоб придумати інтелектуальні можливості виявлення музики на основі емоцій виконавця. Це означає, що А.І. незабаром зможе розпізнати сумне обличчя Боно і служити тобі більше мопеї Боно, або, можливо, щось більше смайлика.

Технологія для цього ще не є достатньою, але Дайан Расмуссен Пеннінгтон, викладач Університету Стратклайду в Глазго, Шотландія, провела дослідження 150 відеоматеріалів, створених шанувальниками U2, і записала емоційні підказки, які демонструють, які риси обличчя і об'єкти можуть бути найбільш корисними для майбутніх програм.

"Повне розкриття, U2 був моєю улюбленою групою протягом тривалого часу", - розповідає Пеннінгтон Обернено Додавши, що існує ряд інших причин використовувати відео групи як полігон для тестування. "Об'єктивно, від читання я зробив, а не тільки моє сприйняття, як фанат, як правило, люди, які люблять музику U2 вважають, що це дуже емоційний досвід, коли вони слухають його, можливо, більше, ніж інші групи. … Для любителів гурту є щось дуже духовне.

Пеннінгтон вирішив зосередитися лише на одній U2-мелодії, "Song For Someone" вийшла з спірного запису гурту 2014 року. Пісні невинності, який сидить у тонни людей iTunes, чи хоче він чи ні. У відео включено слайд-шоу з підтримкою музики групи, навчальні посібники про те, як виконувати пісню, і, звичайно, обкладинки. Вона класифікувала вирази обличчя виконавців, а також пам'ятні речі вболівальників, включаючи футболки, концертні плакати та сонцезахисні окуляри, надихнуті Бонами.

Пеннінгтон каже, що А.І. програмне забезпечення стає кращим у визначенні різних текстур і кругових об'єктів у фотографіях і відео, але сподівається, що її дослідження може бути невеликим кроком для виявлення емоційного сенсу за цими об'єктами.

Facebook повідомив, що хоче створити A.I. це "більш сприйнятливіше, ніж люди", щоб краще служити вміст і оголошення на основі візуальних підказок від відео та фотографій, розміщених на платформі. Twitter вже тестує свою аналогічну технологію Cortex, яка має на меті визначити об'єкти в живих каналах Periscope, щоб краще рекомендувати події потокового відео.

Ті ж поняття, безумовно, можуть застосовуватися до безперервних музичних потоків. Серед основних платформ для потокової передачі музики це гонка для розробки найкращого програмного забезпечення для інтелектуального пошуку. Apple Music використовує людських кураторів, щоб зробити плейлисти, щоб компенсувати відсутність узгодженості в алгоритмічних програмах, що використовуються його конкурентами Spotify і Google.

Зрештою, технологи, такі як виконавчий голова Alphabet та засновник Google Ерік Шмідт, передбачають, що споживачі майбутнього будуть покладатися на комп'ютерне програмне забезпечення, щоб служити їм можливостями пошуку музики.

Spotify і Apple Music схильні сміливо стверджувати про кількість своїх щомісячних абонентів, але поки що король - YouTube, що налічує понад мільярд користувачів щомісяця.

YouTube Red та додаток YouTube Music відмінно виконують роботу над новими та різними варіантами виявлення музики, але її незручність полягає у неможливості ідентифікації того, що відбувається на екрані. Звичайно, Google знає, до яких відео ви давали великі пальці, дивилися 50 разів на повторення, ділилися в соціальних мережах і коментували, але це не має візуальних підказок, щоб розповісти про це.

Аудиторії також можуть генерувати результати пошуку на основі емоційного почуття, що стоїть за піснями та їх виконавцями. Наприклад, пошук сьогодні для "Поганого дня" може викликати сингл Даніеля Паутера, але в майбутньому користувачам може бути наданий цей музичний кліп разом з більш пристосованими виконавцями, які просто викликають емоції від поганого дня, а не конкретної пісні. Варто також відзначити, що результати пошуку YouTube наразі в основному базуються на переглядах, тоді як події, коментарі та коментарі більш безпосередньо впливають на запропонованих виконавців на сайті робочого столу або у списку відтворення в програмі YouTube Музика.

Дослідження Пеннінгтона могло б стати кроком на шляху не тільки виявлення того, що відбувається на наших екранах, але й чому такі групи, як U2, викликають таку емоційну реакцію.