Ich gebe es zu: Bis heute hatte ich noch nie ein Lied von Billie Eilish gehört. Vielleicht ein Ausschnitt eines Songs in einem Werbespot, aber außerdem hatte ich es weitgehend geschafft, mich den nonchalanten Gesangsstilen von "Bad Guy" zu entziehen. Aber dank Googles neuem Experiment zum maschinellen Lernen kann ich mich dem einfach nicht entziehen.
Der Song hat den bisherigen Rekord für die längste Nummer 1 der Billboard Hot 100 gebrochen, und das Musikvideo hat satte 1 Milliarde Aufrufe erzielt. Also zum Feiern YouTube und Google Creative Labs hat ein unendliches Musikvideo erstellt Mit Hilfe von maschinellem Lernen und einer Sammlung von über 15.000 Coverversionen des Songs, die auf YouTube zu finden sind.
Zehntausende von YouTube-Erstellern haben über Billie Eilishs "Bad Guy" berichtet. Was wäre, wenn diese Fans zusammen spielen könnten? Durch maschinelles Lernen bleiben alle Cover auf dem gleichen Takt und Sie können nahtlos von Video zu Video springen. Mit endlos möglichen Kombinationen ist jedes Spiel einzigartig und niemals zweimal dasselbe.
Sobald die Unendlicher Bösewicht Die Seite wird geladen, das Video beginnt in der Mitte und andere werden auf beiden Seiten angezeigt. Es ist ziemlich zufällig und wenn Sie auf ein Video klicken, wird eine neue Reihe von Begleitvideos angezeigt. Wenn Sie beispielsweise auf ein Cover mit einem Videospiel klicken, wird ein anderes Video mit einem ähnlichen Spiel angezeigt.
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Die Zuschauer können weiter steuern, welche Art von Videos ihnen präsentiert werden, indem sie aus der Reihe auswählen Hashtags unter dem Player oder durch Klicken auf den Pfeil unten, um die gesamte Liste anzuzeigen Hashtags. Oder geben Sie sich einfach ganz dem Song hin und wählen Sie "Auto Play", um einfach durch scheinbar zufällige Videos zu blättern.
Das Experiment ist in mobilen Browsern etwas anders aufgebaut, funktioniert aber trotzdem genauso. Es ist auch alles ziemlich nahtlos, abzüglich einer leichten Verzögerung beim Laden eines neuen Videos. Und sobald das Lied endet, beginnt es gleich wieder mit einer neuen Reihe von Videos, die präsentiert werden sollen. Laut dem folgenden Teaser würde es eine Menge Jahre dauern, bis alle Kombinationen durchlaufen sind:
Das Experiment basiert auf TensorFlow, Googles Open-Source-Tool für maschinelles Lernen. Es war ein wesentlicher Bestandteil des Pixel Visual Core-Bildprozessors von Google, mit dessen Hilfe die Kamerahardware besser genutzt werden konnte. Google scheint es über Bord geworfen zu haben die diesjährigen neuen Pixel-SmartphonesVerwenden Sie stattdessen die in Qualcomms Chips enthaltenen NPUs. Unabhängig davon wird TensorFlow immer noch in einer Reihe von Google-Experimenten verwendet, die Sie alle können finden Sie auf seiner Website.