Video Musik U2 Sekarang Sedang Digunakan dalam Studi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan suatu hari nanti dapat memindai video musik yang kita tonton untuk menghasilkan pilihan penemuan musik prediktif berdasarkan emosi penampil. Yang berarti A.I. akan segera bisa mengenali wajah sedih Bono dan melayani Anda dengan lebih Bono, atau mungkin sesuatu yang lebih tersenyum.

Teknologi untuk melakukannya belum ada di sana, tetapi Diane Rasmussen Pennington, seorang dosen di University of Strathclyde di Glasgow, Skotlandia melakukan penelitian pada 150 video yang dibuat oleh penggemar U2 dan merekam isyarat emosional berbasis non-teks untuk menunjukkan fitur wajah mana yang dan objek mungkin paling berguna untuk program perangkat lunak di masa depan.

“Pengungkapan penuh, U2 telah menjadi band favorit saya sejak lama,” kata Pennington Terbalik, menambahkan bahwa ada sejumlah alasan lain untuk menggunakan video band sebagai tempat pengujian. “Secara obyektif, dari membaca yang saya lakukan dan bukan hanya persepsi saya sebagai penggemar, umumnya orang-orang yang menyukai musik U2 menganggapnya sebagai pengalaman yang sangat emosional ketika mereka mendengarkannya, mungkin lebih dari band lain. … Ada sesuatu yang sangat spiritual bagi penggemar band."

Pennington memilih untuk fokus hanya pada satu lagu U2, "Song For Someone" dari rekaman band yang kontroversial 2014 Lagu-lagu Innocence, yang berada di satu ton iTunes orang apakah itu diinginkan atau tidak. Video termasuk tayangan slide kipas yang didukung oleh musik band, tutorial tentang cara melakukan lagu, dan tentu saja, sampul. Dia mengkategorikan ekspresi wajah para pemain serta memorabilia penggemar termasuk t-shirt, poster konser, dan kacamata hitam yang terinspirasi Bono.

Pennington mengatakan A.I. perangkat lunak semakin baik dalam mengidentifikasi berbagai tekstur dan objek melingkar dalam foto dan video, tetapi berharap penelitiannya dapat menjadi batu loncatan kecil untuk mengidentifikasi makna emosional di balik objek-objek itu.

Facebook telah mengisyaratkan bahwa mereka ingin membuat A.I. itu "lebih perseptif daripada orang" untuk melayani konten dan iklan yang lebih baik berdasarkan isyarat visual dari video dan foto yang dibagikan di platform. Twitter sedang menguji teknologi Cortex yang serupa, yang bertujuan untuk secara cerdas mengidentifikasi objek dalam umpan Periscope langsung untuk lebih merekomendasikan acara streaming video langsung.

Konsep yang sama tentu saja dapat diterapkan pada perang streaming musik yang berkelanjutan. Di antara platform streaming musik utama, ia berlomba untuk mengembangkan perangkat lunak penemuan prediktif terbaik. Apple Music menggunakan kurator manusia untuk membuat daftar putar untuk mengimbangi kurangnya konsistensi yang ditemukan dalam program algoritmik yang digunakan oleh pesaingnya Spotify dan Google.

Pada akhirnya, teknologi seperti ketua eksekutif Alphabet dan pendiri Google Eric Schmidt, memperkirakan konsumen masa depan akan bergantung pada perangkat lunak komputer untuk melayani mereka pilihan penemuan musik.

Spotify dan Apple Music cenderung membuat klaim berani tentang jumlah pelanggan bulanan mereka, tetapi untuk saat ini raja adalah YouTube, dengan lebih dari satu miliar pengguna bulanan, yang mendominasi lanskap streaming musik.

YouTube Red dan aplikasi YouTube Music melakukan pekerjaan yang baik untuk menyajikan opsi baru dan berbeda untuk penemuan musik, tetapi terseret oleh ketidakmampuannya untuk benar-benar mengidentifikasi apa yang sedang diputar di layar. Tentu, Google tahu video mana yang Anda berikan jempol, ditonton 50 kali berulang, dibagikan di media sosial, dan mengomentari, tetapi tidak memiliki isyarat visual untuk mengatakannya.

Audiens juga dapat menghasilkan hasil pencarian berdasarkan perasaan emosional di balik lagu dan performanya. Misalnya, pencarian hari ini untuk "Bad Day" mungkin memunculkan single oleh Daniel Powter, tetapi di masa depan pengguna mungkin akan dilayani bahwa video musik bersama artis yang lebih khusus yang hanya membangkitkan emosi mengalami hari yang buruk dan tidak secara khusus lagu itu. Perlu juga dicatat bahwa hasil pencarian YouTube saat ini sebagian besar didasarkan pada tampilan, sedangkan suka, bagikan, dan komentar lebih langsung memengaruhi artis yang disarankan di situs desktop atau pemilihan daftar putar di aplikasi Musik YouTube.

Penelitian Pennington bisa menjadi langkah menuju tidak hanya mengidentifikasi apa yang ada di layar kami tetapi juga mengapa band-band seperti U2 membangkitkan respons emosional yang sedemikian.