AI作曲家來了 人類該往哪里去？
如果我們用AI譜寫音樂，你能將AI與人譜寫的音樂區(qū)別開來嗎？今天我們就找一找答案。下面是兩段音頻，一段是AI編寫的，一段是人編寫的：
你能區(qū)分嗎？如果想知道答案，請看文章結(jié)尾。
編寫音樂的AI是Jukedeck開發(fā)的，它是英國的一家創(chuàng)業(yè)公司，專門制作機(jī)器音樂，2015年Jukedeck成為TechCrunch Disrupt London的贏家。去年，在赫爾辛基Slush會議上TheNextWeb采訪了Jukedeck創(chuàng)始人艾德·牛頓-雷克斯（Ed Newton-Rex），他講述了如何用AI編寫音樂的故事。
歷史
從2014年開始，雷克斯就創(chuàng)辦了Jukedeck，團(tuán)隊的員工數(shù)已經(jīng)從1個人變成了20人，融資310萬美元。
雷克斯說：“在大學(xué)時，我就在問自己：為什么計算機(jī)還不能譜寫音樂？一切都是由此開始的。我認(rèn)為計算機(jī)應(yīng)該可以譜寫音樂，還一些問題更重要：如果計算機(jī)可以譜寫音樂，會造成怎樣的影響？會有哪些神奇的應(yīng)用出現(xiàn)？當(dāng)時我的女朋友在哈佛學(xué)習(xí)，我去看她，她在那里學(xué)習(xí)計算機(jī)，還學(xué)其它一些東西，我聽了一些演講，知道讓計算機(jī)譜曲是可能的。”
“于是我開始著手編寫原型系統(tǒng)，從本質(zhì)上講，它就是一套初級算法譜曲系統(tǒng)。任務(wù)很艱巨，我花了一段時間才做完，最終，我開發(fā)出一套相當(dāng)不錯的原型系統(tǒng)，得到了劍橋大學(xué)投資團(tuán)隊Cambridge Enterprise的投資。”
Jukedeck用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)譜寫音樂，在過去許多年里，計算機(jī)科學(xué)家用不同的方法譜寫過。1950年代，科學(xué)家曾經(jīng)做過一次實(shí)驗，這次實(shí)驗很有名，算得上是第一次比較重要的實(shí)驗；如果真要追本溯源，可能要追溯到Ada Lovelace。1843年，Ada Lovelace曾在作品中寫道：“Engine（引擎）可以編寫精致而科學(xué)的音樂作品，作品很復(fù)雜，范圍很廣。”
幾百年之后，Lejaren Hiller和Leonard Isaacson嘗試用機(jī)器譜寫音樂，他們用AI譜寫了Iliac Suite。AI用標(biāo)準(zhǔn)的音樂格式譜寫新音樂，當(dāng)時聽起來相當(dāng)不錯。
收聽：Lajaren Hiller and Leonard Isaacson – Illiac Suite (Experiment 6)
20世紀(jì)出現(xiàn)了新方法，科學(xué)家使用了語法。簡單來講，這種AI可以通過層次結(jié)構(gòu)理解音樂、編寫音樂。使用這種方法開發(fā)AI，最著名的還是David Cope，他提出了“recombinancy”的概念，在這一概念的指引下，AI可以對現(xiàn)有音樂進(jìn)行分析，然后用分析結(jié)果譜寫新曲子。
下面這段音樂就是機(jī)器編寫的，模擬維瓦爾第的風(fēng)格：
一些愛好者還用“馬爾科夫鏈（Markov Chains）”譜寫音樂，因為馬爾科夫鏈的基本原理似乎與音樂很匹配。簡單來講，它就是一套系統(tǒng)，系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)由之前的狀態(tài)決定。最好的例子就是Continuator，它是一套算法，由François Pachet編寫，當(dāng)人類音樂家中斷之后程序可以繼續(xù)編寫。
在編寫音樂程序時，有一種方法被廣泛使用，它就是“進(jìn)化算法”。DarwinTunes是英國的一研究團(tuán)隊開發(fā)的，它用的正是進(jìn)化算法。團(tuán)隊是這樣譜寫音樂的：任何人都可以參與項目，他們聆聽不同的“候選”音樂片斷，然后挑選自己最喜歡的。挑選出來的片斷不斷優(yōu)化，按不同的方式重新制作。
下面這段音樂就是用DarwinTunes制作的：
收聽：DarwinTunes New Year AutoTrack
雖然大多的方法都可以制作出不錯的音樂，但是都存在局限性。例如，如果使用基于規(guī)則的方法，編寫音樂時就會太過依賴音樂理論，無法抓住音樂的精髓，如果使用其它方法，感覺就像是人類在挑選最佳片斷，或者將已經(jīng)制作好的音樂放進(jìn)算法。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
雷克斯認(rèn)為，要讓AI學(xué)會創(chuàng)作，尤其是譜寫音樂，最大的挑戰(zhàn)在于創(chuàng)作沒有對錯之分。如果讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像，我們可以訓(xùn)練算法，對結(jié)果進(jìn)行評估，比如確定結(jié)果是對的還是錯的。
音樂不同，什么是好音樂？沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)。Jukedeck音樂家必須訓(xùn)練算法，讓它擁有“音樂品味”，具備譜曲能力。
“我們聽音樂，然后評估結(jié)果，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。”雷克斯說，“我們用兩種方法完成工作：一種是用耳朵聽，團(tuán)隊成員都是音樂家，一般來說可以聽出音樂是否變好了；還有一種方法就是將音樂放在網(wǎng)站上，查看下載量。這兩種方法管用，因為用算法譜曲還處在早期階段，用這種方法繼續(xù)優(yōu)化，可能會出現(xiàn)大突破。”
“有一點(diǎn)要注意，這套系統(tǒng)與那些用‘進(jìn)化方法’開發(fā)的系統(tǒng)不同。如果用的是進(jìn)化方法，用戶選擇最好的音樂，系統(tǒng)以結(jié)果作為依據(jù)，不斷變化，重新制作，持續(xù)循環(huán)，這種方法并沒有生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)會從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后重新生成數(shù)據(jù)。”
工具還是威脅
50多年之前，科學(xué)家就開始做實(shí)驗，用算法譜寫音樂，盡管如此，這門技術(shù)仍然處在早期階段。未來似乎一片光明，至少研究人員是這樣認(rèn)為的。
雷克斯說：“未來10至15年，AI肯定會成為音樂體驗的核心部分。”
也就是說，未來許多的作曲家必須尋找新工作，尤其是那些在公開市場銷售音樂的作曲家。
“AI不會搶走任何工作，這種說法簡直是誤導(dǎo)，老實(shí)講，在任何產(chǎn)業(yè)AI都會搶走一些工作。”雷克斯說，“如果說有哪個產(chǎn)業(yè)AI不會奪走任何一點(diǎn)工作，我會感到很驚訝的。”
作曲家倒是不太擔(dān)心。Dmitry Lifshitz是一名小提琴家，也是一名音響師，他認(rèn)為AI和Jukedeck編寫的程序想要達(dá)到人類作曲家的水平還要等很多年。
Dmitry Lifshitz聽了Jukedeck制作的一些音樂，他認(rèn)為Jukedeck譜寫的電子音樂還可以，但是在搖滾、吉它方面相當(dāng)糟糕。他說：“到處都有合成的痕跡，如果聽的人不在乎背景，那倒是綽綽有余了。就目前而言，廣告代理商不會使用這種音樂，YouTube播客也許會喜歡。”
AI最終會變得足夠強(qiáng)大，可以譜寫背景音樂，供視頻播客使用，還可以用于商業(yè)目的，這點(diǎn)Dmitry Lifshitz是認(rèn)同的，最終公開作曲家也許只能另尋工作。不過Dmitry Lifshitz對工作前途并不擔(dān)心，當(dāng)構(gòu)思枯竭時，他會用AI程序?qū)ふ覄?chuàng)意。
音樂作曲家Olexandr Ignatov認(rèn)為，AI音樂只是“快餐“，只有那些追求速度、追求低價的人才會需要。
Olexandr Ignatov說：“只有經(jīng)過訓(xùn)練的人才譜寫藝術(shù)品，傳達(dá)一些東西。AI真的能夠為電影譜寫音樂嗎？不可想像，這些音樂可以讓人醍醐灌頂，與視頻結(jié)合在一起，會創(chuàng)造出無與倫比的體驗。機(jī)器根本做不到，只有生物才能傳達(dá)一些東西，才能溝通，音樂是傳達(dá)與溝通的一種方式。”
雷克斯的看法不同，他認(rèn)為創(chuàng)作型AI可以讓更多人有能力譜寫音樂。
“就目前來看，音樂創(chuàng)作仍然是精英的專利。”雷克斯說，“我們要花很長的時間學(xué)習(xí)，投入許多錢，才能真正掌握音樂。對于大多數(shù)人來說，創(chuàng)作音樂并不現(xiàn)實(shí)。AI可以讓音樂創(chuàng)作更普及，讓更多人制作音樂。也就是說會有更多的音樂出現(xiàn)，音樂會變得更加個性化。”
其它一些作曲家卻有點(diǎn)害怕。
Vladimir Ponikarovsky現(xiàn)在為游戲制作音樂，他說：“一方面，開發(fā)工具讓大家可以制作音樂，對于作曲家來說這種工具可以起到輔助作用。但從另一方面來看，不稱職的作者會大規(guī)模使用工具，結(jié)果導(dǎo)致糟糕的作品層出不窮，音樂質(zhì)量下降。”
AI將會對整個音樂界產(chǎn)生負(fù)面影響？雷克斯并不擔(dān)心，他認(rèn)為，當(dāng)年電子樂器出現(xiàn)時也曾有人擔(dān)心，他們認(rèn)為合成將會大行其道。到了今天，由于創(chuàng)新的出現(xiàn)，新型音樂被創(chuàng)造出來，未來AI一旦來臨，也會有更多的新型音樂出現(xiàn)。
錢的問題
在Jukedeck看來，眼下存在兩大挑戰(zhàn)。第一個挑戰(zhàn)是研發(fā)，雷克斯和他領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊正在開發(fā)AI，這種AI不只可以譜寫音樂，還可以播放音樂，重新創(chuàng)造“聲音”。在2016年Slush會議上，雷克斯展示了最新成果：
第二個挑戰(zhàn)是賺錢。Jukedeck出售音樂版權(quán)，這些音樂是算法譜寫的，非獨(dú)家授權(quán)收費(fèi)21.99美元，如果想獲得完整版權(quán)，需要199美元。個人、小企業(yè)可以免費(fèi)獲得非獨(dú)家授權(quán)音樂。
雖然Jukedeck制作了音樂，但是沒有一套系統(tǒng)評估音樂，到底音樂值多少錢完全由客戶自己判斷。不用擔(dān)心，很快情況就會改變。
“我們最先進(jìn)入的是視頻音樂市場。”雷克斯說，“第一步瞄準(zhǔn)YouTube用戶，不過目前還沒有真正尋找貨幣化方法。當(dāng)前關(guān)注的重點(diǎn)是證明音樂足夠好。現(xiàn)在我們的網(wǎng)站制作了50多萬段音樂。下一步如何發(fā)展，我們還沒有宣布，不過我們會關(guān)注其它視頻市場，看看有沒有辦法賺到錢。未來幾個月就會嘗試。”
音樂產(chǎn)業(yè)和科技產(chǎn)業(yè)都開始關(guān)注AI音樂。例如，索尼開發(fā)了AI譜曲工具Flow Machines，它制作了一首名叫《Daddy’s Car》的歌曲。
對于Jukedeck來說，新對手錢更多，資源更多，競爭會更加激烈。對于聽眾來說，可能意味著一種全新的音樂將會出現(xiàn)。
公布一下答案：第一段音頻是Jukedeck AI編寫的，第二段是人編寫的。
文章來源：TheNextWeb
