Spotify может начать использовать «Раздвижные двери» в стиле «а что, если?» AI, чтобы предложить вашу новую музыку
7 апреля 2023 г.Не довольствоваться недавним и очень конкретным развертывание нишевого микса, Spotify? Думаете, должен быть лучший способ понять наши самые глубокие невысказанные музыкальные потребности и желания?
Лично мне бы очень хотелось, чтобы вы исправили свои Обещание Spotify HiFi (и я могу принять или оставить Обновление в стиле TikTok, спасибо), но, похоже, у вас другие планы.
Концепция, которой я собираюсь поделиться, носит интеллектуальный характер, и большинство из нас, вероятно, в лучшем случае имеют смутное представление. Все дело в контрфактах, причинно-следственных связях и выводах о причинно-следственных связях в математике машинного обучения (так, если бы что-то не произошло, но что, если бы это произошло? Теперь добавьте это к математике!) и Spotify готов использовать его, чтобы помочь потоковому гиганту предложить ваш следующий любимый альбом или плейлист.
Вспомните фильм Sliding Doors, но с вашей музыкальной коллекцией, и у вас есть основная идея, но концепция сложна и не является ошибкой.
Что же это такое, на самом деле? Как сообщалось в техническом издании, выходящем раз в два месяца в Массачусетсе, цель ="_blank">MIT Technology Review, команда исследователей из Spotify только что создала новый тип модели машинного обучения, которая впервые охватывает сложную математику, лежащую в основе контрфактического анализа. И, по-видимому, его можно использовать для выявления причин прошлых событий и прогнозирования последствий будущих.
Как это соотносится с миксом 90-х, который вы транслировали с 1:00 до 4:00 вчера вечером после того, как распили бутылку вина с другом… и, возможно, написали текстовое сообщение своему бывшему? Что ж, если Spotify узнает об этом, это может повысить точность автоматизированного принятия решений, особенно персонализированных рекомендаций.
Analysis: Музыка разума? Или путь Spotify к виртуальному безумию?
Хорошо сделано, если вы заметили, что я только что поместил две песни Jamiroquai в подзаголовок — мы, вероятно, получим похожие плейлисты в стиле эйсид-джаз позже. Дай пять тебе!
Теперь давайте поднимемся на уровень выше. Останься со мной, а позже мы сможем расслабиться с приятным миксом. Весь контрфактический математический подход вдохновлен световыми конусами Эйнштейна. Подумайте о «фьючерсном конусе». где самая узкая окружность, образованная самым тонким конусом, "вероятна", тогда "правдоподобна" выходит наружу и наружу по мере того, как конус становится шире в направлении «возможного» и, наконец, 'абсурдно' – т.е. очень вряд ли.
Понял? Хороший. Итак, основная теория, лежащая в основе контрфактуалов, заключается в том, чтобы задаться вопросом, что произошло бы в ситуации, если бы некоторые вещи были другими — если бы Хелен (она же Гвинет Пэлтроу) не успела на поезд и не опоздала на поезд в Sliding Doors в 1998, но вместо этого решила пойти посмотреть фильм и в итоге пролила попкорн на настоящую любовь всей своей жизни… Изменяя правильные переменные, можно отличить подлинную причинно-следственную связь от ассоциации и совпадения. . Итак, сужаем конус!
Все звучит немного журавлем в небе? Я согласен. Я, например, в 2009 году, возможно, два месяца вбивал себе в мозг одни и те же песни Falco на повторе, потому что танцевал под них по работе. Что это говорит обо мне, Spotify? Возможно, это была не моя любимая музыка… возможно, я также слушал Эллу Фитцджеральд на виниле, чтобы расслабиться. Вы знали об этом? Что из этого?
Но видите ли, что по-настоящему сводит с ума, так это то, что контрфактический ИИ работает с исходом события, даже если это событие на самом деле никогда не происходило.
Команда Spotify проверила модель на реальных примерах, в том числе на изучении последствий для здоровья источника воды в Кении. И это действительно будущее. Spotify — не единственный технологический гигант, стремящийся к моделям машинного обучения, способным выполнять причинно-следственные рассуждения; Meta, LinkedIn, Amazon и владелец TikTok ByteDance также работают над аналогичной технологией. Meta, по-видимому, использует причинно-следственный вывод в инструменте машинного обучения, чтобы управлять тем, сколько уведомлений (и какого рода) Instagram может отправлять своим пользователям и при этом держать их на крючке.
Будет ли это лучше, чем «Вам нравится Fontaines D.C., так что оцените Yard Act», когда Spotify реализует это? Невозможно сказать. Хочу ли я этого? Нет, нет, но с другой стороны, я смотрю на Spotify как на старого друга из более простых времен, а не как на один из лучшие сервисы потоковой передачи музыки 2023 года. Кроме того, известно, что я слушаю одну и ту же песню XTC 1984 года по кругу в течение 90 минут (Просыпайтесь, если вы интересно) просто чтобы оценить бэк-вокал… Мне все равно, что об этом думает Spotify.
Оригинал