Máte pocit, že hudobné stanice hrajú dookola to isté? Nuž, nie je to len pocit. Ich majitelia totiž vedia, že väčšina poslucháčov má „predvídateľný“ hudobný apetít, ktorý sa príliš nemení. Novinky prijímajú pomaly a ťažko, preto rádiá v záujme ziskovosti stavia radšej na istotu. Nový výskum dvojice amerických študentov alternatívnym a inovatívnym muzikantom zrejme ešte viac zníži šancu preraziť. Kai Middlebrook a Kian Sheik s podporou vedeckého tímu Univerzity v San Franciscu totiž prišli s metódou, ako s využitím umelej inteligencie predpovedať budúce hity.

„Nahrávacie spoločnosti, ktoré neustále hľadajú nové talenty, sú zaplavené množstvom demoverzií od nových hudobníkov,“hovorí Sheik pre server Tech­Xplore. „Ich pracovníci však nemajú toľko času, aby si vypočuli všetky, preto im „umelé uši“, ako sú napríklad naše algoritmy, môžu pomôcť nájsť presne to, čo potrebujú. Tým sa výrazne zníži počet skladieb, ktoré si potom vypočujú naživo.“ 

Zakorenené stereotypy

Celý projekt sa začal neplánovane. „Pôvodne som spolu s Davidom Guym Brizanom, profesorom matematicko-štatistickej fakulty univerzity v San Franciscu, robil výskum automatickej klasifikácie hudobných žánrov, čo si vyžadovalo stiahnutie veľkého objemu hudobných dát z populárnych streamovacích serverov.“

Čerpali predovšetkým zo služby Spotify, ktorá umožňuje vývojárom prístup k svojim údajom. Vtedy sa zrodila myšlienka ďalej experimentovať a hľadať nové možnosti ich využitia.

„Keď sme neskôr s dátovým analytikom Kianom Sheikom debatovali o muzike, dospeli sme k názoru, že vlastne všetky hudobné hity znejú akosi podobne. To nás zaujalo. Čo ak majú skladby na vrcholoch hudobných rebríčkov spoločné znaky?“

Dvojica sa teda pustila do ďalších analýz. Zo streamovacej služby stiahli 1,8 milióna piesní a k tomu dvanásťtisíc skladieb, ktoré sa počas tridsiatich rokov prebojovali na horné pozície Bill­board Hot 100 Chart.

„Cieľom bolo zistiť, či majú hity skutočne podobné črty, a ak áno, či by zhodné parametre mohli pomôcť pri určení skladieb, ktoré oslovia poslucháčov v budúcnosti,“spomína Middlebrook.

Budúcnosť v algoritmoch: Umelá inteligencia rozhodne, ktoré skladby zaplnia éter a ktoré budú odsunuté na vedľajšiu koľaj.
Budúcnosť v algoritmoch: Umelá inteligencia rozhodne, ktoré skladby zaplnia éter a ktoré budú odsunuté na vedľajšiu koľaj.
Zdroj: internet

Smutné zistenia

Sheik s Middlebrookom využili niekoľko modelov skúmania, takzvanú logistickú regresiu - vyhodnocovanie štatistických údajov, umelú neurónovú sieť, metódy zamerané na strojové učenie, klasifikáciu a regresnú analýzu. Pomocou týchto postupov skúmali rôzne vlastnosti piesní. Ich tempo, kľúčové tóniny, valenciu, energiu, akustiku, tanečné možnosti či hlasitosť.

„Výsledky sme potom s využitím celej flotily univerzitných počítačov porovnávali s reálnou úspešnosťou skladieb z minulosti a určili optimálne parametre.“

Prakticky každý zo štvorice vybraných postupov priniesol vysokú mieru presnosti. Metóda podporných vektorov SVM dokonca prekročila 99 percent! Tým sa obom výskumníkom potvrdilo, že predpovedanie budúcich hitov je skutočne možné. Tu sa však ich práca nekončí. V ďalšom projekte sa plánujú zamerať na ďalšie faktory, ktoré by mohli pozitívne výsledky ovplyvniť a rozšíriť škálu pravdepodobnosti. Jednoducho, aby budúce hity nezneli ako tie spred 20-30 rokov.

Zmení sa ponuka?: Obchody s CD nosičmi chcú tiež zarábať. Je možné, že aj ich sortiment sa podriadi preferenciám rozhlasových staníc.
Zmení sa ponuka?: Obchody s CD nosičmi chcú tiež zarábať. Je možné, že aj ich sortiment sa podriadi preferenciám rozhlasových staníc.
Zdroj: internet

Brzda rozvoja hudby

Závery výskumu nie sú pre nových umelcov, hľadajúcich vlastné cesty, vôbec potešiteľné. Ak by sa umelá inteligencia skutočne presadila pri rozhodovaní nahrávacích spoločností, do čoho investovať a do čoho nie, pre mnohých by to znamenalo neprekonateľnú brzdu v ich rozlete.

O nežiaducich dôsledkoch hovorí aj Middlebrook so Sheikom. Podľa nich hrozí, že nové prístupy, štýly doslova zapadnú prachom, pretože prakticky nedostanú
šancu a celá hudobná scéna nadobudne akúsi uniformitu. „Preto treba do modelov zakomponovať ďalšie, aj netradičné prvky a funkcie, aby jedinečnosť a výnimočnosť nemuseli ustupovať účelnosti a zisku,“ uzatvára Kian Sheik.

Priznáva, že systém, ktorý vyvinuli, im to zatiaľ neumožňuje. Preto sú rozhodnutí vo svojej práci pokračovať. „Sme presvedčení, že existuje viac možností, ktoré zahrnú napríklad i sociálny kontext, budú akceptovať alternatívne prístupy pri tvorbe hudby a nebudú brániť po­kroku v umení...“

Verme, že sa im to podarí. Pretože ak vývoj bude pokračovať týmto smerom, ako dlho bude trvať, než umelá inteligencia nahradí aj hudobníkov?