《我是歌手》奪冠的技術派」撩點」

《我是歌手》的盛宴結束了，不管是『搖滾的半壁江山向過去致敬』，還是『幫唱嘉賓反客為主「黑」了主角』，抑或是『新生代徐佳瑩崛起』，再則『黃致列歐巴IP達成』……一切都已經塵埃落定，最終李玟身著紅色『月光愛人』戰袍，奪得了第四季的歌王稱號。

小郝子在湖南廣電的媒體間，看著大屏幕和阿里人工智慧小Ai的預測，瞄著技術派『殺器』對演唱競技的直觀預測，冠軍的產生絕非偶然，但也絕非必然。

一開始走進媒體間，大家剛剛落座，小Ai的預測屏就擺在那裡，從開唱前到『明星幫幫唱』結束，容祖兒第7名的位置未變，小Ai顯示其奪冠可能性為7%；而老狼和徐佳瑩則在5、6位輪換；黃致列、李克勤以超過10%的可能在3、4位輾轉；而冠亞軍則是在李玟和張信哲之間交替，奪冠可能均超過20%，最高達25%。

而到了第二輪各位獨唱，名次1、6 / 2、5 / 3、4兩兩PK的階段，小Ai預測李玟、張信哲、黃致列的勝出均無誤，且在容祖兒返場開始表演前（頒獎6分鐘以前），小Ai已經預測出冠軍為李玟。

其實，小Ai並不神秘，與大勝圍棋高手李世石的AlphaGo一樣，都是用機器模仿人類思維模式、進而判斷和預測。不同的是，AlphaGo是在圍棋既定規則下尋求最優決策的方法，相對簡單，關鍵看計算能力；但小Ai是要模擬樂曲對右腦帶來的多巴胺分泌，以此做判斷，明確大量神經元與其締合分子的生理化學反應，『理解』情感、情懷、調性，這樣的預測可要比AlphaGo大數據挖掘難上N個維度。

所以，小Ai在進入《我是歌手》現場之前，在高曉松等音樂高手的指導下，『學習』了數百萬首歌曲，了解演奏、曲調、不同頻率的音階對不同人群的影響力，逐漸將其中眾多因素標籤化、離散『思維』化，形成『自有』判斷，這是音樂基本功，小Ai強於效率，可以10個小時，學習常人學習10萬小時的東西。

在此基礎上，到《我是歌手》節目中，小Ai更須了解從10歲+到50歲+大眾評審們的特點（因為他們才有直接投票權），別忘記他們在報名時都證明了自己的『音樂審美能力』，對其品味喜好進行數據化挖掘。同時，也要總結之前各期歌手表現對大眾評審的聽、觀感影響，如此之後，小Ai可以結合自己的音樂基本功，進行高維數據挖掘，最終形成對歌手的名次預測。

這兩段結束，還覺得像看亂碼童鞋，小郝子只能再感性地科普一下。

比如『天生歌姬』徐佳瑩，她強於氣聲的感染力，在演唱過程中，對原有音階連貫性進行解構，加入更多氣聲『尾巴』，虛實聲多變的切分音，如此重構，建立自有風格，使得情歌有強烈代入感，『悲而不苦，哀而不傷』，小Ai對此已有基本適配性判斷，那麼當她選擇與林俊傑一起演唱《不為誰而作的歌》、《突然好想你》時，就註定了現場各年齡段大眾評審可能為其『買單』的可能性就是在6%-8%之間。

再比如，進入第二輪1V1 的PK，起初李克勤與黃致列的勝率，在小Ai看來，伯仲之間。可是當黃致列帶著舞群剛開腔，黃致列的勝率突然開始上漲5%，直到後來他秀出肌肉，小Ai排盤的勝率終於穩定在超過李克勤5%以上。最終黃致列順利勝出。可見黃氏舞蹈在台上的聲光電、勁歌勁舞結合帶來影響力非凡。

可見小Ai作為機器人程序是冷冰冰的，但做擬人化預測時，卻也是『帶著』溫度、情感和調性的，這樣才能成為預測冠軍的技術派殺器。

通過《我是歌手》決賽和小Ai預測的結合，小郝子對參與這個節目的歌手也有些更理性的建議：

1、更好地設置合聲、幫唱——比如張信哲最後一首《天空之城》前奏的童聲一起，小Ai的勝率版就發生了較大的變盤，增加了至少5個百分點的勝率。而老狼搖滾致敬的《禮物》，因幫唱部分人的『失誤』使其從第5滑落第6，險些低於容祖兒，因此，心機的、有把握地做好合聲、幫唱極為重要。

2、向黃致列學習——有肌肉秀肌肉，有勁舞跳勁舞，更懂得充分利用當下大熱IP《太陽的後裔》造勢，才能堅定固化自己的名次。對於初到中國的他，決賽日穩定與3、4名，並最後沖入三甲，便是製造奇蹟。

3、懂得利用樂器——最後李玟的《月光愛人》中，以洞簫開場，加入古琴、大鼓等傳統樂器，滿滿的中國力，實力霸佔大眾評審的思維心智，這才是高手最後的大招所為（去年韓紅也用過這招），由此，她與張信哲最初第1、第2之間膠著的爭霸豁然開朗，最終順利封王。所以，將來空喉、陶笛、愛爾蘭哨笛、卡洪箱、西塔琴……更多稀有樂器好好利用，找到甜蜜點才是王道。

是的，這就是《我是歌手》的現實，簡單，也不那麼簡單。倒是小Ai的未來讓小郝子更有興趣，即將到來的奧運會，它又將如何預測體育賽事的勝負輸贏呢？我們是否能借它的力，從概率上戰勝博彩公司外圍盤口的賠率？這樣的『撩』法似乎更值得期待，不是么？

————————————

作者：小郝子 / 微信公眾號-->>郝聞郝看(ID：haowenhaokan)，混混9年時光，一隻互聯網商業模式的思考喵……互聯網的幸福就在這裡