Ang Mga Music Video ng U2 Ngayon ay Ginagamit sa Artipisyal na Pag-aaral sa Pag-intindi

Ang artipisyal na katalinuhan ay maaaring isang araw i-scan ang mga music video na pinapanood namin upang magkaroon ng mga predictive na mga pagpipilian sa pagtuklas ng musika batay sa mga emosyon ng tagapalabas. Alin ang ibig sabihin ng A.I. ay malapit na makilala ang malungkot na mukha ni Bono at maglingkod sa iyo ng mas maraming mopey Bono, o marahil isang bagay na mas nakaka-smiley.

Ang teknolohiya na gawin ito ay hindi pa naroroon, ngunit si Diane Rasmussen Pennington, isang lektor sa University of Strathclyde sa Glasgow, Scotland ay nagsagawa ng pananaliksik sa 150 mga video na ginawa ng mga tagahanga ng U2 at naitala ang mga non-text based emotional cues upang ipakita kung aling facial features at maaaring maging mas kapaki-pakinabang ang mga bagay sa mga programang hinaharap sa software.

"Buong pagsisiwalat, ang U2 ay naging paborito kong banda sa mahabang panahon," sabi ni Pennington Kabaligtaran, idinagdag na mayroong maraming iba pang mga kadahilanan upang gamitin ang mga video ng banda bilang pagsubok sa lupa. "Talaga, mula sa pagbabasa na nagawa ko at hindi lamang ang aking pang-unawa bilang isang tagahanga, sa pangkalahatan ang mga taong gusto ang musika ni U2 ay nakikita ito upang maging napaka-emosyonal na karanasan kapag nakikinig sila dito, marahil higit pa kaysa sa iba pang mga banda. … May isang bagay na halos lubos na espirituwal para sa mga tagahanga ng banda."

Pinili ni Pennington na tumuon sa isa lamang U2 tune, "Song For Oneone" sa kontrobersyal na rekord ng 2014 na banda Kanta ng Innocence, na nakaupo sa isang tonelada ng iTunes ng mga tao kung gusto o hindi. Kasama sa mga video ang mga slideshow ng tagahanga na sinusuportahan ng musika ng banda, mga tutorial kung paano gampanan ang kanta, at siyempre, ay sumasaklaw. Inilakip niya ang mga ekspresyon ng mukha ng mga performer pati na rin ang mga memorabilia ng tagahanga kabilang ang mga t-shirt, mga poster ng konsyerto, at mga salaming pang-inspirasyon ng Bono.

Sinabi ni Pennington ang A.I. ang software ay nakakakuha ng mas mahusay na sa pagtukoy ng iba't ibang mga texture at pabilog na mga bagay sa mga larawan at video, ngunit inaasahan ang kanyang pananaliksik ay maaaring maging isang maliit na stepping bato sa pagkilala sa emosyonal na kahulugan sa likod ng mga bagay.

Ang Facebook ay may signaled na nais upang lumikha ng A.I. iyon ay "mas mapag-unawa kaysa sa mga tao" upang mas mahusay na maghatid ng nilalaman at mga ad batay sa mga visual na mga pahiwatig mula sa mga video at mga larawan na ibinahagi sa platform. Ang Twitter ay nagsusubok na sa katulad na teknolohiya ng Cortex, na naglalayong magalang na makilala ang mga bagay sa mga live na Periscope feed upang mas mahusay na inirerekumenda ang live na video streaming event.

Ang parehong mga konsepto ay maaaring tiyak na mag-aplay sa patuloy na musika streaming wars. Kabilang sa mga pangunahing platform ng streaming ng musika, isang lahi na bumuo ng pinakamahusay na predictive discovery software. Ginagamit ng Apple Music ang mga curator ng tao upang gumawa ng mga playlist upang matumbasan ang kakulangan ng pare-pareho na matatagpuan sa mga programang algorithm na ginagamit ng mga katunggali nito Spotify at Google.

Sa huli, ang mga technologist tulad ng Tagapangulo ng alpabetong ehekutibo at ang Google founder na si Eric Schmidt, hulaan ang mga mamimili ng hinaharap ay umaasa sa software ng computer upang maglingkod sa kanila ng mga pagpipilian sa pagtuklas ng musika.

Ang Spotify at Apple Music ay may posibilidad na gumawa ng mga naka-bold na claim tungkol sa kanilang bilang ng mga buwanang mga tagasuskribi, ngunit sa ngayon ang hari ay YouTube, na may higit sa isang bilyong buwanang mga gumagamit, na dominado sa landscape ng streaming ng musika.

Ang YouTube Red at ang YouTube Music app ay gumawa ng isang mahusay na trabaho sa paghahatid ng mga bago at iba't ibang mga pagpipilian para sa pagtuklas ng musika, ngunit ito ay na-drag down sa pamamagitan ng kawalan nito upang aktwal na makilala kung ano ang ipinapalabas sa screen. Siyempre, alam ng Google kung aling mga video ang iyong ibinigay sa isang thumbs up, pinapanood 50 beses ulit, ibinahagi sa social media, at nagkomento sa, ngunit wala itong mga visual na mga pahiwatig upang sabihin ito kung bakit.

Ang mga mambabasa ay maaari ring makabuo ng mga resulta ng paghahanap batay sa emosyonal na pakiramdam sa likod ng mga kanta at ng kanilang mga performer. Halimbawa, ang isang paghahanap sa ngayon para sa "Bad Day" ay maaaring magdala ng solong sa pamamagitan ng Daniel Powter, ngunit sa hinaharap na mga user ay maaaring ihain na video ng musika kasama ang higit pang mga pinasadyang mga artist na pukawin lamang ang damdamin ng pagkakaroon ng isang masamang araw at hindi partikular na kanta. Mahalaga rin na napansin na karamihan sa mga resulta ng paghahanap sa YouTube ay kasalukuyang nakabatay sa mga view, samantalang ang mga gusto, pagbabahagi, at komento ay mas direktang nakakaapekto sa mga iminungkahing artist sa site ng desktop o sa pagpili ng playlist sa YouTube Music app.

Ang pananaliksik ni Pennington ay maaaring maging isang hakbang patungo sa hindi lamang pagkilala sa kung ano ang nasa aming mga screen kundi pati na rin kung bakit ang mga banda tulad ng U2 ay nagbubunga ng naturang emosyonal na tugon.