智能
“我是歌手”决赛,阿里巴巴说它能用人工智能听出冠军
总之和你的判断方法不一样。
AlphaGo 大破李世石之后,阿里巴巴也不甘寂寞,试图搭上“人工智能”的热点。赶在今晚“好声音”决赛,阿里巴巴旗下的阿里云部门也玩了一把“预测”:利用人工智能程序“小 Ai”预测决赛结果。
我们曾探讨过人工智能深度学习,像 AlphaGo 解决围棋这样的问题,依靠的是固定不变的规则和巨大的样本量学习。演唱比赛显然和围棋天差地别。
“我是歌手”的比赛看似有规律,但对于计算机来说其实没什么规律可循。歌手唱歌可能是旧作演绎,也可能是热曲改编。决定歌手晋级的现场评委的口味很难估计,曾经投票支持的歌手也可能心情不好就粉转路人。
阿里云人工智能“小 Ai”怎么预测比赛结果?阿里云人工智能科学家闵万里博士向《好奇心日报》介绍了预测是如何进行的。
“我是歌手”的比赛结果是由现场的 500 名群众评委投票,依据得票量的高低产生名次。影响评委们投票的因素很多,但利用计算机预测就必须有可分析的因素。
闵万里博士举例,“小 Ai”会依靠两个因素来预测:1.歌手现场发挥是不是稳定和出彩;2.互联网上的听众们的反应;3.评委可能的投票倾向。
人工智能如何判断歌手唱功?
这其中包含几个因素:歌手现场的表演、歌曲是否受欢迎、歌曲是否符合歌手的形象。
阿里巴巴宣称,人工智能“小 Ai”能通过对比判断转音是不是流畅,有没有破音等等。另外还会有一些人工输入的信息,比如有没有采用新的演绎方式,例如新奇的伴奏乐器,这也是判断现场表演优秀与否的因素。
歌手选的歌是不是热门,是人工智能做的前期工作。闵万里博士说,人工智能事先学习了几百万首互联网曲库中的歌曲,能够分析旋律和歌词是否优美。
至于人工智能如何欣赏旋律和歌词,闵博士没有给出详细解释,只说其中一个维度是互联网上的评分——总之,它和你大脑的处理方式是完全不同的。
人工智能前期也学习了歌手们的信息。每个歌手过去的既有风格一般都比较稳定,或者在这些变化的风格中,哪些风格给歌手带来了好评,哪些则是转型失败,这些信息会和现场歌手的选歌进行比对。同时,如果歌手对于一首歌的改编和原曲的风格偏离太大,人工智能也会产生好与坏的判断,但不会像观众一样根据听后的感受做出判断。
举例来说,张信哲的流行情歌过去最受欢迎,但如果比赛现场他演绎了一首摇滚歌曲。如果他之前试过摇滚并且反响不错,就比较可能得到正面评判。如果之前没试过,就比较可能被人工智能判为负面。
线上的反应也是判断的重要依据
闵博士称,人工智能会从搜索引擎、论坛等检索关于演唱歌手的关键词,依靠相关关键词搜索量的变化,和回帖网友们正面或者负面的评价产生预测。
举例来说,当容祖儿演唱的时候,人工智能发现搜索引擎里容祖儿的搜索量飙升,同时论坛里产生了大量夸她的帖子,这些因素就会提高人工智能对容祖儿胜率的判断。
“小 Ai”进行的是“模糊”预测
闵博士表示,人工智能并不能知道哪位歌手得票率具体是多少,但是能产生一个得票率的排名,从而得知冠军花落谁家。
他说,评委们的倾向是最难判断的。人工智能会分析在本季“我是歌手”完成的比赛中,评委们投票的分布,比如,这位评审更喜欢抒情的歌曲,那位评审更喜欢李玟等等,这些因素会和之前对于歌曲和歌手的判断结合起来,预测评审会把票投给谁。
但随着逐渐有歌手淘汰,加上人的喜好其实没什么规律,这部分预测是最难完成的。我们曾在 AlphaGo 的文章中探讨过,人工智能所谓“机器学习”,需要大量的样本来完成。在“我是歌手”预测这个问题中,歌曲的样本量很大,歌手过去风格的样本量也不小,但现场评委们投票的样本太少了。
“我是歌手”历史上只有几十场比赛,现场每位评审每次可以为三个选手投票,这每人几百次投票很难产生规律。闵博士称,阿里云的人工智能可以制造一些样本,方便机器的学习。
举例来说,某场比赛中 A、B、C 三个歌手进行对决,现场评审产生了投票结果。对于人工智能来说,具体的投票率并不重要,重要的是得票率的相对排名。阿里云人工智能团队会调整得票率,产生更多的样本——就和 AlphaGo 制造围棋棋谱样本一样——进行学习,从中识别歌手的表现影响投票结果的规律。
以上,就是阿里云人工智能“小 Ai”预测“我是歌手”冠军的细节。另外,阿里云称,比赛现场是限制手机信号的,“小 Ai”的预测无从影响评委们的投票。
除了和人的判断方式不同外,闵万里博士最后还说,比赛有太多意外因素,比如去年孙楠突然退赛,这就是计算机没有办法处理的因素。但他表示,“我是歌手”作为娱乐事件,是阿里作为国内公司展示技术实力的好机会,称自己对最终的预测结果“谨慎乐观”。
题图:容祖儿在“我是歌手”本级第 10 期录制现场 版权:视觉中国
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