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编 | 海中天

导语:许多创业公司都在开发可以谱写音乐的AI,许多时候,AI谱写的音乐与人类音乐很难区别。不过一些作曲家认为,AI编写的音乐现在还称不上是艺术品,但未来可能会达到人类的水平。

如果我们用AI谱写音乐,你能将AI与人谱写的音乐区别开来吗?今天我们就找一找答案。下面是两段音频,一段是AI编写的,一段是人编写的:

收听:TNW Music Quiz #1

你能区分吗?如果想知道答案,请看文章结尾。

编写音乐的AI是Jukedeck开发的,它是英国的一家创业公司,专门制作机器音乐,2015年Jukedeck成为TechCrunch Disrupt London的赢家。去年,在赫尔辛基Slush会议上TheNextWeb采访了Jukedeck创始人艾德·牛顿-雷克斯(Ed Newton-Rex),他讲述了如何用AI编写音乐的故事。

AI作曲家来了 人类该往哪里去?

历史

从2014年开始,雷克斯就创办了Jukedeck,团队的员工数已经从1个人变成了20人,融资310万美元。

雷克斯说:“在大学时,我就在问自己:为什么计算机还不能谱写音乐?一切都是由此开始的。我认为计算机应该可以谱写音乐,还一些问题更重要:如果计算机可以谱写音乐,会造成怎样的影响?会有哪些神奇的应用出现?当时我的女朋友在哈佛学习,我去看她,她在那里学习计算机,还学其它一些东西,我听了一些演讲,知道让计算机谱曲是可能的。”

“于是我开始着手编写原型系统,从本质上讲,它就是一套初级算法谱曲系统。任务很艰巨,我花了一段时间才做完,最终,我开发出一套相当不错的原型系统,得到了剑桥大学投资团队Cambridge Enterprise的投资。”

Jukedeck用神经网络谱写音乐,在过去许多年里,计算机科学家用不同的方法谱写过。1950年代,科学家曾经做过一次实验,这次实验很有名,算得上是第一次比较重要的实验;如果真要追本溯源,可能要追溯到Ada Lovelace。1843年,Ada Lovelace曾在作品中写道:“Engine(引擎)可以编写精致而科学的音乐作品,作品很复杂,范围很广。”

几百年之后,Lejaren Hiller和Leonard Isaacson尝试用机器谱写音乐,他们用AI谱写了Iliac Suite。AI用标准的音乐格式谱写新音乐,当时听起来相当不错。

收听:Lajaren Hiller and Leonard Isaacson – Illiac Suite (Experiment 6)

20世纪出现了新方法,科学家使用了语法。简单来讲,这种AI可以通过层次结构理解音乐、编写音乐。使用这种方法开发AI,最著名的还是David Cope,他提出了“recombinancy”的概念,在这一概念的指引下,AI可以对现有音乐进行分析,然后用分析结果谱写新曲子。

下面这段音乐就是机器编写的,模拟维瓦尔第的风格:

收听:David Cope Emmy Vivaldi

一些爱好者还用“马尔科夫链(Markov Chains)”谱写音乐,因为马尔科夫链的基本原理似乎与音乐很匹配。简单来讲,它就是一套系统,系统的当前状态由之前的状态决定。最好的例子就是Continuator,它是一套算法,由François Pachet编写,当人类音乐家中断之后程序可以继续编写。

在编写音乐程序时,有一种方法被广泛使用,它就是“进化算法”。DarwinTunes是英国的一研究团队开发的,它用的正是进化算法。团队是这样谱写音乐的:任何人都可以参与项目,他们聆听不同的“候选”音乐片断,然后挑选自己最喜欢的。挑选出来的片断不断优化,按不同的方式重新制作。

下面这段音乐就是用DarwinTunes制作的:

收听:DarwinTunes New Year AutoTrack

虽然大多的方法都可以制作出不错的音乐,但是都存在局限性。例如,如果使用基于规则的方法,编写音乐时就会太过依赖音乐理论,无法抓住音乐的精髓,如果使用其它方法,感觉就像是人类在挑选最佳片断,或者将已经制作好的音乐放进算法。

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神经网络

雷克斯认为,要让AI学会创作,尤其是谱写音乐,最大的挑战在于创作没有对错之分。如果让神经网络识别图像,我们可以训练算法,对结果进行评估,比如确定结果是对的还是错的。

音乐不同,什么是好音乐?没有一定的标准。Jukedeck音乐家必须训练算法,让它拥有“音乐品味”,具备谱曲能力。

“我们听音乐,然后评估结果,优化网络。”雷克斯说,“我们用两种方法完成工作:一种是用耳朵听,团队成员都是音乐家,一般来说可以听出音乐是否变好了;还有一种方法就是将音乐放在网站上,查看下载量。这两种方法管用,因为用算法谱曲还处在早期阶段,用这种方法继续优化,可能会出现大突破。”

“有一点要注意,这套系统与那些用‘进化方法’开发的系统不同。如果用的是进化方法,用户选择最好的音乐,系统以结果作为依据,不断变化,重新制作,持续循环,这种方法并没有生成训练数据。如果使用的是神经网络,系统会从训练数据中学习,然后重新生成数据。”

工具还是威胁

50多年之前,科学家就开始做实验,用算法谱写音乐,尽管如此,这门技术仍然处在早期阶段。未来似乎一片光明,至少研究人员是这样认为的。

雷克斯说:“未来10至15年,AI肯定会成为音乐体验的核心部分。”

也就是说,未来许多的作曲家必须寻找新工作,尤其是那些在公开市场销售音乐的作曲家。

“AI不会抢走任何工作,这种说法简直是误导,老实讲,在任何产业AI都会抢走一些工作。”雷克斯说,“如果说有哪个产业AI不会夺走任何一点工作,我会感到很惊讶的。”

作曲家倒是不太担心。Dmitry Lifshitz是一名小提琴家,也是一名音响师,他认为AI和Jukedeck编写的程序想要达到人类作曲家的水平还要等很多年。

Dmitry Lifshitz听了Jukedeck制作的一些音乐,他认为Jukedeck谱写的电子音乐还可以,但是在摇滚、吉它方面相当糟糕。他说:“到处都有合成的痕迹,如果听的人不在乎背景,那倒是绰绰有余了。就目前而言,广告代理商不会使用这种音乐,YouTube播客也许会喜欢。”

AI最终会变得足够强大,可以谱写背景音乐,供视频播客使用,还可以用于商业目的,这点Dmitry Lifshitz是认同的,最终公开作曲家也许只能另寻工作。不过Dmitry Lifshitz对工作前途并不担心,当构思枯竭时,他会用AI程序寻找创意。

音乐作曲家Olexandr Ignatov认为,AI音乐只是“快餐“,只有那些追求速度、追求低价的人才会需要。

Olexandr Ignatov说:“只有经过训练的人才谱写艺术品,传达一些东西。AI真的能够为电影谱写音乐吗?不可想像,这些音乐可以让人醍醐灌顶,与视频结合在一起,会创造出无与伦比的体验。机器根本做不到,只有生物才能传达一些东西,才能沟通,音乐是传达与沟通的一种方式。”

雷克斯的看法不同,他认为创作型AI可以让更多人有能力谱写音乐。

“就目前来看,音乐创作仍然是精英的专利。”雷克斯说,“我们要花很长的时间学习,投入许多钱,才能真正掌握音乐。对于大多数人来说,创作音乐并不现实。AI可以让音乐创作更普及,让更多人制作音乐。也就是说会有更多的音乐出现,音乐会变得更加个性化。”

其它一些作曲家却有点害怕。

Vladimir Ponikarovsky现在为游戏制作音乐,他说:“一方面,开发工具让大家可以制作音乐,对于作曲家来说这种工具可以起到辅助作用。但从另一方面来看,不称职的作者会大规模使用工具,结果导致糟糕的作品层出不穷,音乐质量下降。”

AI将会对整个音乐界产生负面影响?雷克斯并不担心,他认为,当年电子乐器出现时也曾有人担心,他们认为合成将会大行其道。到了今天,由于创新的出现,新型音乐被创造出来,未来AI一旦来临,也会有更多的新型音乐出现。

钱的问题

在Jukedeck看来,眼下存在两大挑战。第一个挑战是研发,雷克斯和他领导的团队正在开发AI,这种AI不只可以谱写音乐,还可以播放音乐,重新创造“声音”。在2016年Slush会议上,雷克斯展示了最新成果:

第二个挑战是赚钱。Jukedeck出售音乐版权,这些音乐是算法谱写的,非独家授权收费21.99美元,如果想获得完整版权,需要199美元。个人、小企业可以免费获得非独家授权音乐。

虽然Jukedeck制作了音乐,但是没有一套系统评估音乐,到底音乐值多少钱完全由客户自己判断。不用担心,很快情况就会改变。

“我们最先进入的是视频音乐市场。”雷克斯说,“第一步瞄准YouTube用户,不过目前还没有真正寻找货币化方法。当前关注的重点是证明音乐足够好。现在我们的网站制作了50多万段音乐。下一步如何发展,我们还没有宣布,不过我们会关注其它视频市场,看看有没有办法赚到钱。未来几个月就会尝试。”

音乐产业和科技产业都开始关注AI音乐。例如,索尼开发了AI谱曲工具Flow Machines,它制作了一首名叫《Daddy’s Car》的歌曲。

对于Jukedeck来说,新对手钱更多,资源更多,竞争会更加激烈。对于听众来说,可能意味着一种全新的音乐将会出现。

公布一下答案:第一段音频是Jukedeck AI编写的,第二段是人编写的。

文章来源:TheNextWeb


 

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