U2 musikvideoer bliver nu brugt i kunstig intelligensstudie

Kunstig intelligens kunne på en dag scanne de musikvideoer, vi ser for at komme med prædiktive musikopdagelsesmuligheder baseret på følelser af den udøvende kunstner. Hvilket betyder at A.I. vil snart kunne genkende Bonos triste ansigt og tjene dig mere mopey Bono, eller måske noget mere smiley.

Teknologien til at gøre det er ikke helt der endnu, men Diane Rasmussen Pennington, en foredragsholder ved University of Strathclyde i Glasgow, Skotland, gennemførte forskning på 150 videoer lavet af U2-fans og indspillede ikke-tekstbaserede følelsesmæssige tegn for at vise hvilke ansigtsegenskaber og objekter kan være mest nyttige for fremtidige softwareprogrammer.

"Fuld oplysning, U2 har været min favorit band i lang tid," siger Pennington Inverse og tilføjede, at der var en række andre grunde til at bruge båndets videoer som testplads. "Målrettet, fra læsning har jeg gjort og ikke kun min opfattelse som fan, men generelt synes de mennesker, der kan lide U2s musik, at være en meget følelsesladet oplevelse, når de lytter til det, måske mere end andre bands. … Der er noget næsten meget åndeligt for bandets fans."

Pennington valgte at fokusere på kun en U2 melodi, "Song For Someone" af bandet's kontroversielle 2014-rekord Sang af uskyld, som sidder i et ton af folks iTunes, om det er ønsket eller ej. Videoerne omfattede fan slideshows støttet af bandet musik, tutorials om hvordan man udfører sangen, og selvfølgelig dækker. Hun kategoriserede ansattes ansigtsudtryk samt fan memorabilia, herunder t-shirts, koncertplakater og Bono-inspirerede solbriller.

Pennington siger A.I. software bliver bedre til at identificere forskellige teksturer og cirkulære objekter i billeder og videoer, men håber, at hendes forskning kan være en lille skridt til at identificere den følelsesmæssige betydning bag disse objekter.

Facebook har signaleret, at den vil skabe A.I. det er "mere opfattende end folk" for bedre at kunne tjene indhold og annoncer baseret på visuelle signaler fra videoer og fotos, der deles på platformen. Twitter tester allerede sin tilsvarende Cortex-teknologi, som har til formål at smart identificere objekter i live Periscope-feeds for bedre at kunne anbefale live video streaming events.

De samme begreber kan helt sikkert gælde for de løbende musikstrømmende krige. Blandt de store musikstrømplatforme er det et løb at udvikle den bedste prædiktive funktionssoftware. Apple Music bruger menneskelige kuratorer til at lave afspilningslister for at kompensere for manglen på konsistens, der findes i algoritmiske programmer, der bruges af sine konkurrenter Spotify og Google.

I sidste ende, teknologer som Alfabet Executive Chairman og Google grundlægger Eric Schmidt, forudsige forbrugere af fremtiden vil stole på computer software til at betjene dem musik opdagelses muligheder.

Spotify og Apple Music har tendens til at lave dristige krav om deres antal månedlige abonnenter, men for nu er kongen YouTube, med mere end en milliard månedlige brugere, der dominerer musikstrømmende landskab.

YouTube Red og YouTube Music-appen gør et godt stykke arbejde med at udbyde nye og forskellige muligheder for musikopdagelse, men det er slået ned af dets manglende evne til faktisk at identificere, hvad der afspilles på skærmen. Selvfølgelig ved Google, hvilke videoer du har tommelfinger op til, set 50 gange på gentagelse, delt på sociale medier og kommenterede, men det har ikke de visuelle tegn at fortælle det hvorfor.

Målgrupper kunne også generere søgeresultater baseret på den følelsesmæssige følelse bag sange og deres udøvende kunstnere. For eksempel kan en søgning i dag for "Bad Day" bringe singlen op af Daniel Powter, men i fremtiden kan brugerne blive serveret den musikvideo sammen med mere skræddersyede kunstnere, der blot fremkalder følelsen af ​​at have en dårlig dag og ikke specifikt den sang. Det er også værd at bemærke, at YouTubes søgeresultater i øjeblikket hovedsageligt er baseret på visninger, mens lignende, aktier og kommentarer mere påvirker de foreslåede kunstnere på skrivebordssiden eller afspilningslisten i YouTube Music-appen direkte.

Penningtons forskning kunne være et skridt i retning af ikke kun at identificere, hvad der er på vores skærme, men også hvorfor bands som U2 fremkalder sådan et følelsesmæssigt svar.