机器学习在艺术和音乐领域取得了一些辉煌的成就。
最新的例子来自谷歌创意研究团队Magenta的AI钢琴向导，它可以让你只用八个按钮就可以流畅地即兴演奏钢琴。
Piano Wizard 背后的团队受到《吉他英雄》的启发，旨在简化您演奏乐器的方式。
他们不希望用户只点击预先写好的乐谱，而是在演奏时创建旋律片段。
为了实现这一目标，他们在大量古典钢琴音乐数据集上训练了一个人工智能程序，教它预测彼此跟随的音符，就像你手机的预测文本功能猜测你接下来会写什么一样。
“我想为不懂游戏的人设计一款工具，这样他们就可以按照自己的自由意图创作音乐，”Google Magenta 实习生、Piano Genie 的三人组创始人 Chris Donahue 告诉 The Verge。
Donahue 解释说，许多人工智能音乐项目都会从单个起始音符或和弦生成完整的旋律。
Piano Wizard 的与众不同之处在于它的即兴创作，为用户提供了更大的控制感。
多纳休说，这是一项技术挑战，它可以最大限度地减少延迟，使每个音符都可以立即演奏，并为演奏者创造独特的感觉。
“这真是一次很棒的体验，有时它会让你感觉有点像它在读懂你的想法，并弹奏出你想要的音符，”他说。
“其他时候，它完全与你相反，但仍然做了一些合理的事情。
”多纳休说，这就是钢琴精灵发挥作用的原因，因为虽然你可以想要你想要的东西，但你并不总是能得到你想要的东西。
就是你所要求的。
Piano Genie 的机器学习方面是由一些常见的人工智能元素构建的。
主要组件是循环神经网络，这是一种特别擅长学习模拟顺序数据（例如写作和音乐）的程序。
该神经网络使用来自国际比赛的钢琴音乐数据集。
该数据特别有用，因为比赛以文件格式记录所有演奏，该文件格式不仅保留音符，还保留节奏（转换为音色和音量）。
这是用于构建钢琴音符相互跟随的预测模型的主要训练数据。
这也意味着 Genie 生成的音符遵循一定的调和音阶。
多纳休补充说，数据也很有用。
Genie 团队还包括 Google 的 Ian Simon 和 DeepMind 的 Sander Dieleman，他们还必须设计一对编码器，使该输出适合他们的吉他英雄式控制器。
换句话说，他们必须将 88 个音符（钢琴上的标准琴键数量）缩小为 8 个按钮。
该过程的最后一部分是将其全部连接到自动演奏的钢琴上。
多纳休说，像《钢琴精灵》这样的节目表明人工智能可以增强人类的创造力。
它将人类变成了某种机器人，将我们应该演奏哪些音符的本能知识与计算机的音符预测能力结合起来。