syriahomenews أخبار سورية الوطن
في حين أن أغنيات مثل آيس.آيس بيبي للمغني فانيلا آيس وواتس آب؟ لفرقة نن فور بلوندز وسيلمز لايك تين سبريت لفرقة نيرفانا الأمريكية أصبحت معروفة للكثيرين الآن، فإن نجاحها الكبير كان مفاجئا للكثير من المستمعين والمشاهدين عند طرحها في تسعينيات القرن العشرين.
وهناك أيضا الكثير من الأغنيات أو المغنين أو الفرق الغنائية التي لم تكن معروفة على الإطلاق ثم اشتهرت بشدة من خلال أغنية واحدة أو أكثر ثم تلاشت تلك الشهرة سريعا أيضا.
فمن الذي يستطيع التنبؤ بنجاح أغنية أو مطرب أو فرقة ما ؟
بعض العلماء والباحثين يقولون إن السؤال قد يكون خطأ لأن الصواب ليس من الذي يستطيع وإنما ما الذي يستطيع المرء التنبؤ بنجاحه من الأغاني.
وفي العام الماضي اشترت شركة منصة بث الموسيقى عبر الإنترنت ساوند كلاود شركة موسيو للذكاء الاصطناعي والتي قالت عنها إنها “في مقدمة تكنولوجيا التعلم الآلي”.
وذكرت ساوند كلاود أن هدف الصفقة هو تضخيم قدراتها على استخدام الذكاء الاصطناعي في عالم الموسيقى وتحقيق استفادة أكبر من قاعدة بياناتها الضخمة لكي تحدد الاتجاهات والمواهب الموسيقية القادمة.
والآن يقول فريق باحثين في الولايات المتحدة إنه قادر على التنبؤ بالأغنية التي ستحقق نجاحا ساحقا بنسبة دقة تبلغ 97% باستخدام تقنية ذكاء اصطناعي شاملة تعتمد على رصد استجابات المخ للأغنية.
يقول بول زاك المتخصص في علم الأعصاب في جامعة كليرمونت جراديوت ومعد الدراسة التي نشرتها مجلة “الحدود في الذكاء الاصطناعي” (فرونتايرز إن أرتفيشيال إنتليجانس” إنه “باستخدام تكنولوجيا التعلم الآلي على بيانات فسيولوجيا الأعصاب، يمكننا تحديد الأغنيات التي ستنجح بدرجة دقة تبلغ 100% تقريبا”.
ويقول زاك وزملاؤه المشاركون في الدراسة “في كل يوم يتم طرح عشرات الآلاف من الأغنيات في لعالم” ووصفوا تحديد الأغنيات الناجحة بأنه عملية “بالغة الصعوبة”.
وأضاف الباحثون أنه لتحديد الأغنية الناجحة والتي سيتردد صداها بشدة بين الجمهور قبل طرحها وهي مهمة أشبه بالبحث عن إبرة في كومة من القش، تعتمد خدمات بث الموسيقى عبر الإنترنت ومحطات الإذاعة على رأي المستمعين أو تكنولوجيا الواقع المعزز.
ويضيف الباحثون أن هذه الطريقة تحقق نسبة دقة لا تزيد عن 50%، وبالتالي فإنها لا تستطيع التبنؤ بطريقة موثوقة بالأغنيات التي ستنجح بشدة.
سيرياهوم نيوز 4_راي اليوم
