Sztuczna inteligencja może nam pomóc w wyjaśnieniu, dlaczego niektóre piosenki sprawiają, że czujemy się tak dobrze

Mężczyzna słuchający muzyki w radiu Dzięki uprzejmości USC Viterbi School of Engineering

Wszyscy wiemy, że muzyka jest potężnym czynnikiem wpływającym. Film bez ścieżki dźwiękowej nie prowokuje tej samej emocjonalnej podróży. Trening bez hymnu napompowania może wydawać się męczący. Ale czy istnieje sposób na ilościowe określenie tych reakcji? A jeśli tak, czy można je poddać inżynierii wstecznej i wykorzystać?

w nowy papier , naukowcy z University of Southern California zmapowali, w jaki sposób rzeczy takie jak wysokość, rytm i harmonia wywołują różne rodzaje aktywności mózgu, reakcje fizjologiczne (ciepło, pot i zmiany w odpowiedzi elektrycznej) i emocje (szczęście lub smutek) oraz jak uczenie maszynowe może wykorzystać te relacje do przewidywania, jak ludzie mogą zareagować na nowy utwór muzyczny. Wyniki, przedstawione na Konferencja w zeszłym tygodniu na skrzyżowaniu informatyki i sztuki, pokaż, jak pewnego dnia możemy być w stanie stworzyć ukierunkowane doświadczenia muzyczne dla celów, od terapii po filmy.

Badania są częścią szerszego celu laboratorium, jakim jest zrozumienie, w jaki sposób różne formy mediów, takie jak filmy i reklamy telewizyjne, a także muzyka, wpływają na ciała i mózgi ludzi. Kiedy zrozumiemy, w jaki sposób media mogą wpływać na różne emocje, możemy spróbować produktywnie je wykorzystać do faktycznego wspierania lub wzmacniania ludzkich doświadczeń, mówi Shrikanth Narayanan, profesor na USC i główny badacz w laboratorium.

Badacze najpierw przeszukali serwisy strumieniujące muzykę, takie jak Spotify, w poszukiwaniu utworów z bardzo małą liczbą odtworzeń, oznaczonych jako szczęśliwe lub smutne. (Chcieli uniknąć znajomych piosenek, aby zminimalizować wszelkie mylące zmienne.) Poprzez serię ludzkich testerów, 60 elementów dla każdej emocji zostało zawężonych do końcowej listy trzech: dwóch, które niezawodnie wywoływały smutek (Olafur Arnalds Pierwszy i Michaela Kamena Odkrycie obozu ) i taki, który niezawodnie wywoływał szczęście (Lullatone's Wyścig pod zachodem słońca ). Stu uczestników, którzy wcześniej nie słyszeli piosenek, podzieliło się na dwie grupy, wysłuchało wszystkich trzech utworów i albo wykonało skan fMRI, albo nosiło na skórze czujniki pulsu, ciepła i elektryczności i oceniało intensywność swoich emocji na skali od 0 do 10.

Następnie naukowcy wprowadzili dane, wraz z 74 cechami dla każdej piosenki (takimi jak wysokość, rytm, harmonia, dynamika i barwa) do kilku algorytmów uczenia maszynowego i zbadali, które cechy są najsilniejszymi predyktorami odpowiedzi. Odkryli na przykład, że jasność piosenki (poziom jej średnich i wysokich częstotliwości) oraz siła jej rytmu były jednymi z najlepszych predyktorów tego, jak piosenka wpłynie na tętno słuchacza i aktywność mózgu.

Badania są wciąż na bardzo wczesnym etapie i minie trochę czasu, zanim potężniejsze modele uczenia maszynowego będą w stanie przewidzieć twoje psychiczne i fizyczne reakcje na piosenkę z dowolną precyzją. Naukowcy są jednak podekscytowani tym, jak można zastosować takie modele: do projektowania muzyki dla konkretnych osób, tworzenia bardzo sugestywnych ścieżek dźwiękowych do filmów lub pomocy pacjentom z problemami ze zdrowiem psychicznym w stymulowaniu określonych części mózgu. Laboratorium współpracuje już z klinikami leczenia uzależnień, aby zobaczyć, jak inne formy mediów mogą pomóc pacjentom. Chcą również zacząć stosować terapie oparte na muzyce.

Mówiąc prościej, badania można wykorzystać do generowania list odtwarzania. Nie chciałbyś słuchać piosenki, która sprawi, że twoje tętno przyspieszy tuż przed snem, ale może to zrobisz, jeśli wybierasz się na długą przejażdżkę i nie wypiłeś dużo kawy, mówi Greer.

ukryć