Glazbeni videozapisi U2 sada se koriste u studiji umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija mogla bi jednog dana skenirati glazbene videozapise koje gledamo kako bi došla do mogućnosti prediktivnog otkrivanja glazbe na temelju emocija izvođača. Što znači da je A.I. uskoro će moći prepoznati Bonoovo tužno lice i poslužiti vam više mopey Bono, ili možda još nešto smješko.

Tehnologija za to još nije sasvim gotova, ali Diane Rasmussen Pennington, predavačica na Sveučilištu Strathclyde u Glasgowu, Škotska, provela je istraživanje na 150 videozapisa koje su napravili obožavatelji U2 i snimili emocionalne znakove koji ne ukazuju na crte lica koje pokazuju koje crte lica i objekti mogu biti najkorisniji za buduće softverske programe.

"Potpuno otkrivanje, U2 mi je dugo bio omiljeni bend", kaže Pennington Inverzan, dodajući da postoje brojni drugi razlozi za korištenje videa benda kao poligona za testiranje. "Objektivno, od čitanja sam učinio, a ne samo moje percepcije kao obožavatelj, općenito ljudi koji vole U2 glazbu naći da se vrlo emocionalno iskustvo kada slušaju, možda i više nego druge bendove. … Postoji nešto vrlo duhovno za ljubitelje benda."

Pennington se odlučio usredotočiti na samo jednu U2 melodiju, "Song For Someone" izvan kontroverznog albuma benda Pjesme nevinosti, koji sjedi u tonu ljudi iTunes bez obzira je li htio ili nije. Videozapisi su uključivali slideshowove navijača podržane glazbom benda, tutoriale o tome kako izvesti pjesmu, i naravno, naslovnice. Ona je kategorizirala izraze lica izvođača, kao i suvenire navijača, uključujući majice, koncertne plakate i sunčane naočale nadahnute Bonom.

Pennington kaže A.I. softver postaje sve bolji u prepoznavanju različitih tekstura i kružnih objekata na fotografijama i videozapisima, ali se nada da će njezino istraživanje biti mali korak u prepoznavanju emocionalnog značenja iza tih objekata.

Facebook je signalizirao da želi stvoriti A.I. to je "perceptivnije od ljudi" kako bi bolje poslužili sadržaj i oglase na temelju vizualnih znakova iz videozapisa i fotografija koje se dijele na platformi. Twitter već testira svoju sličnu Cortex tehnologiju, koja ima za cilj pametno identificirati objekte u živim feedovima Periskopa kako bi bolje preporučila događaje za prijenos uživo.

Isti koncepti svakako se mogu primijeniti i na kontinuirane glazbene tokove. Među glavnim platformama za streaming glazbe, to je utrka za razvoj najboljeg prediktivnog softvera. Apple Music koristi ljudske kustose kako bi popise pjesama kompenzirali zbog nedostatka konzistentnosti u algoritamskim programima koje koriste njegovi konkurenti Spotify i Google.

Na kraju krajeva, tehnologi poput Alphabet izvršnog predsjednika i osnivača Googlea Erica Schmidta, predviđaju da će se korisnici budućnosti oslanjati na računalne programe koji će im poslužiti opcije otkrivanja glazbe.

Spotify i Apple Music pokušavaju podebljati tvrdnje o broju svojih mjesečnih pretplatnika, ali za sada je kralj YouTube, s više od milijardu korisnika mjesečno, koji dominira krajolikom glazbe.

Usluga YouTube Red i aplikacija YouTube Glazba uspješno poslužuju nove i različite opcije za otkrivanje glazbe, ali zbog svoje nemogućnosti identificiranja onoga što se reproducira na zaslonu. Naravno, Google zna koje videozapise ste prenijeli, gledali 50 puta na ponavljanje, dijelili na društvenim medijima i komentirali, ali nemaju vizualne znakove da bi mu to objasnili.

Publika također može generirati rezultate pretraživanja na temelju emocionalnog osjećaja iza pjesama i njihovih izvođača. Na primjer, pretraživanje danas za "loš dan" može dovesti do singla Daniela Powtera, ali bi u budućnosti korisnici mogli poslušati taj glazbeni videozapis zajedno s više prilagođenim izvođačima koji jednostavno dočaraju emocije lošeg dana, a ne specifično tu pjesmu, Također je vrijedno napomenuti da se rezultati pretraživanja usluge YouTube trenutačno uglavnom temelje na prikazima, dok se sviđanja, dijeljenja i komentari više izravno odnose na predložene izvođače na web-lokaciji za stolna računala ili na popis za reprodukciju u aplikaciji Glazba usluge YouTube.

Penningtonovo istraživanje moglo bi biti korak prema ne samo identificiranju onoga što je na našim ekranima, nego i zašto bendovi poput U2 izazivaju takav emocionalni odgovor.