人工智能解密音樂(lè)魔力

凱倫·郝 胡文明

眾所周知，音樂(lè)具有強(qiáng)大的感染力。電影若無(wú)配樂(lè)，則無(wú)法激發(fā)同樣的情感歷程。健身若無(wú)熱血歌曲，則會(huì)乏味無(wú)聊。那么，是否有辦法量化這些反應(yīng)？如果有的話，能否將其做逆向工程并加以利用？

2在一篇新論文中，南加州大學(xué)的研究人員標(biāo)記出了音高、節(jié)奏、和聲等會(huì)如何引發(fā)不同類型的大腦活動(dòng)、生理反應(yīng)（發(fā)熱、出汗、電反應(yīng)變化）、情感（喜悅或悲傷），以及機(jī)器學(xué)習(xí)如何利用此等關(guān)聯(lián)來(lái)預(yù)測(cè)人們對(duì)一首新音樂(lè)作品可能會(huì)作何反應(yīng)。他們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)與藝術(shù)之交集主題大會(huì)上發(fā)表了該研究成果，展示了有朝一日人類或?qū)⒖梢詾獒t(yī)療、電影等領(lǐng)域設(shè)計(jì)定向的音樂(lè)體驗(yàn)。圖該實(shí)驗(yàn)室設(shè)立了一個(gè)更為宏大的目標(biāo)，即深入了解電影、電視廣告、音樂(lè)等各類媒介對(duì)人類軀體與大腦的影響，而上述研究只是其中的一部分?！耙坏┝私獾矫浇槿绾斡绊懜黝惽楦校覀兙涂梢試L試高效利用該成果來(lái)真正地輔助或提升人類體驗(yàn)?！蹦霞又荽髮W(xué)教授、實(shí)驗(yàn)室首席研究員什里坎特·納拉亞南如是說(shuō)道。

4研究人員首先在聲田等音樂(lè)流媒體平臺(tái)上搜索到鮮有人聽(tīng)的標(biāo)為“歡樂(lè)”或“悲傷”的歌曲。（他們想避免熟悉的曲目，將混淆變量最小化。）經(jīng)過(guò)一系列人工測(cè)試，各類情感的60首歌曲縮減到了最終的3首：兩首能夠有效地引發(fā)悲傷之情（奧拉維爾·阿德納爾斯的《起初》以及邁克爾·凱曼的《發(fā)現(xiàn)集中營(yíng)》），一首能夠有效地引起歡樂(lè)之感（盧拉通的《與落日賽跑》）。100名之前未曾聽(tīng)過(guò)這些歌曲的參與者分成了兩組，聆聽(tīng)全部3首曲目，他們要么接受功能磁共振成像掃描，要么在皮膚上佩戴脈搏、熱量或電流感應(yīng)器，按0至10對(duì)他們情感的強(qiáng)烈程度劃分等級(jí)。

5然后，研究人員便將數(shù)據(jù)以及每首歌的74個(gè)特征（如音高、節(jié)奏、和聲、動(dòng)感、音色等）傳輸?shù)綆讉€(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法之中，并查驗(yàn)?zāi)男┨卣魇亲顝?qiáng)的反應(yīng)預(yù)測(cè)指標(biāo)。例如，他們發(fā)現(xiàn)一首歌的亮度（它的中高頻水平）與其節(jié)拍強(qiáng)度都屬于歌曲如何影響聽(tīng)眾心率、大腦活動(dòng)的最佳預(yù)測(cè)指標(biāo)。

6該研究尚處于非常早期的階段，還需要一段時(shí)間才能有更為強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)人類對(duì)歌曲的心理、生理反應(yīng)。盡管如此，研究人員仍然看好此類模型的應(yīng)用前景：為特定個(gè)體設(shè)計(jì)音樂(lè)、創(chuàng)造高度共鳴的電影配樂(lè)，抑或幫助精神病患者刺激大腦的特定部位。該實(shí)驗(yàn)室已攜手多家成癮治療診所一起研究如何利用其他類型的媒介幫助患者。他們還想在治療中開(kāi)始加入各種音樂(lè)療法。

7該研究更為簡(jiǎn)單的應(yīng)用便是生成播放列表。“你可不想在睡前聽(tīng)一首讓人心跳加劇的歌曲，但是如果你在長(zhǎng)途駕駛，又沒(méi)喝多少咖啡的話，你或許會(huì)選擇這樣的歌曲?！备窭餇栒f(shuō)道。

（譯者為“《英語(yǔ)世界》杯”翻譯大賽獲獎(jiǎng)?wù)撸?/p>