没有沉浸感的音乐迟早过气？AI说的
图片来源：Pixabay
机器能否预测出今夏最流行的歌曲？它能否事先排除掉那些可能不受歌迷喜爱的歌曲？如果真能如此，这项技术将有助于降低音乐制作成本、管理公共音乐播放列表，甚至能取代电视选秀节目中的评委。但经过研究人员几十年来在“热门歌曲科学”领域的研究，预测一首歌是否成功，与其将它视为一门科学，不如说它是一门艺术。
不过，最近美国克莱蒙特大学的研究人员找到了一种可靠的方法：利用人工智能分析听众的生理信号，预测下一首位居榜首的流行音乐。研究团队追踪并记录了实验参与者聆听音乐时的心脏活动。他们还使用一种算法将数据转换为神经活动特征。结合这些数据，机器学习模型能以97%的准确率判断一首歌是否会成为热门歌曲。这项研究成果最近发表在《人工智能前沿》（Frontiers in Artificial Intelligence）杂志上。
也有其他科学家利用人工智能预测热门歌曲，但他们还没法宣布研究胜利。加拿大卡尔顿大学的数据科学家胡达·哈利勒（Hoda Khalil，未参与这项研究）表示，“这项研究可能具有划时代的意义，但前提是它必须能被复刻和推广。有很多偏见会影响机器学习实验，尤其是试图预测人类偏好的实验。”
按照传统，在预测下一首热门歌曲时，音乐领域的专家会借助大型数据库来分析热门歌曲的抒情性和声学特征，例如节奏、直观性和舞蹈性。但是这种方法得出的结果只比随机扔硬币稍微好一些。哈利勒和她的同事曾分析了近60多万首歌曲的数据，却发现各种声学特征与歌曲的商业流行度之间没有显著相关性。
与之相对的，克莱蒙特大学的研究团队并没有关注歌曲本身的特质，而是试图探索人类对音乐做出的反应。克莱蒙特大学的神经经济学家保罗·扎克（Paul Zak，这项研究的通讯作者）说道：“这种联系似乎太简单了。歌曲会为人们创造一种情绪体验，而这些情绪又源自人类大脑。”
此前利用大脑扫描预测热门歌曲的成功率非常有限。2011年，一项研究使用功能性磁共振成像技术追踪参与者大脑的血液流动情况，结果识别出了90%的商业过气歌曲，但仅能识别出30%的热门歌曲。扎克的研究团队采用了不同的研究方法。他们没有直接监测参与者的大脑反应，而是选择监测心脏数据。研究人员为33位实验参与者配备了可穿戴式心脏传感器，用于监测血液流动的变化，就像传统的智能手表和健身时使用的运动手表捕捉心率那样。
研究团队令这些参与者听了24首歌曲，从热门歌曲《跳舞猴子》（Dance Monkey）到过气歌曲《德卡瑞奥》（ Dekario ）。由此收集到的心脏数据会输入到由扎克和其他研究成员共同创立的沉浸感神经科学（Immersion Neuroscience）商业平台。扎克表示，平台可以通过算法将这些心脏活动转化为注意力和情感共鸣的综合指标——被称为沉浸感（论文未提供数据转换过程的细节）。研究人员表示，根据这些沉浸感信号训练的人工智能模型能够以极高的准确率预测出热门歌曲。相比之下，参与者对一首歌喜爱程度的排名并不能反映这首歌在公众中的受欢迎程度。
扎克目前担任沉浸感神经科学的首席沉浸官，他认为使用可穿戴设备收集的心脏数据来表征神经反应是有理论基础的。他解释道，强烈的情绪反应会刺激大脑合成“感觉良好”的催产素，从而增强连接大脑、肠道和心脏的交感神经的活动。
但并不是所有人都相信这一观点。挪威卑尔根大学的神经科学家、德国马克斯·普朗克研究所人类认知与脑科学研究所的客座研究员斯特凡·克尔施（Stefan Koelsch）表示：“这项研究的关键在于对沉浸感的神经生理学评估，但这种评估需要进一步的科学验证。”他还指出：“虽然这项研究引用了多篇文献来证明沉浸感能有效评估大脑活动，但并非所有的文献都经过了同行评审。”
克尔施也对机器学习模型能否捕捉到一首歌曲成为热门歌曲的细微差别持怀疑态度。2019年，他和同事首次发现了一首歌曲和弦进程的可预测性和听众情绪反应之间存在关联，但他们之后再也没能复现这一发现。他说：“即使是令人愉快和不愉快的音乐之间存在的最粗略的差别，都很难找到可靠的指标来识别，更不用说那些有潜力登上热门榜的歌曲之间的细微差异了。”针对这些质疑和评论，扎克尚未回复。
如果这种新模型的结果能够得到推广，它将具有巨大的商业潜力。对扎克来说，它最主要的作用是能有效地将现有的大量歌曲分类。“当可穿戴设备变得更加便宜、普及程度更高时，这项技术能够被动地监测你的大脑活动，并根据采集到的数据为你推荐音乐、电影或者电视节目，”扎克说，“谁不想拥有这样的技术呢？”
扎克还设想了一条选择性加入的服务条款，只有当用户签署了知情同意书之后才会开启这项服务。但哈利勒指出，这种选择接受的方式并不能保护用户的隐私安全。他说：“许多用户也许看都不看，就直接接受这项服务条款了，这样就会无意中为分享和滥用数据打开方便之门。”
一个人喜欢的歌曲看起来似乎是无关紧要的数据，但它往往是了解用户个人情绪和习惯的窗户。如果这些信息结合了大脑活动的数据，也许就会触及到用户的个人隐私，用户将不得不在获得完美的播放列表和放弃自己的个人信息之间做出抉择。
《环球科学》9月新刊正在热卖
各电商平台均有销售
微信扫码关注该文公众号作者