В своей работе они использовали методы "нейропрогнозирования". Они дают возможность по нейронной активности нескольких людей предсказать возможную реакцию на уровне популяции.
Во время прослушивания группой добровольцев музыки специальные сенсоры регистрировали активность зон мозга, которые связаны с настроением и уровнем энергии. Собрав такую статистику предпочтений мозга, что ему нравится, а что нет, ученые показали ее искусственному интеллекту. На этих "уроках" его обучали выявлять будущие хиты.
- Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально идентифицировать хиты, - сказал ведущий автор работы Пол Зак. - То, что нейронная активность нескольких десятков человек может предсказать, будут ли миллионы других слушать новые песни, просто удивительно.
По мнению авторов, этот прорыв в области искусственного интеллекта открывает новые возможности в предсказании и понимании предпочтений аудитории. В будущем такой подход может стать неотъемлемой частью музыкальной и развлекательной индустрии, помогая артистам и кинематографистам создавать произведения, которые гарантированно станут хитами среди массовой аудитории.