Zhidxcom（公众号：zhidxcom）|海中天简介：许多初创公司正在开发可以创作音乐的人工智能。
很多时候，AI创作的音乐很难与人类的音乐区分开来。
不过，一些作曲家认为，人工智能创作的音乐目前还不能称为艺术品，但未来可能会达到人类的水平。
如果我们用AI来作曲，你能区分AI作曲和人类作曲吗？今天我们就来寻找答案。
下面是两个音频片段，一个由 AI 编写，另一个由人类编写： 听：TNW 音乐测验 #1 你能分辨出区别吗？如果你想知道答案，请阅读文章末尾。
编写音乐的人工智能是由专门制作机器音乐的英国初创公司 Jukedeck 开发的。
Jukedeck 是今年 TechCrunch Disrupt London 的获胜者。
去年，TheNextWeb 在赫尔辛基 Slush 会议上采访了 Jukedeck 创始人 Ed Newton-Rex，他讲述了如何用 AI 创作音乐的故事。
历史始于 2017 年 Rex 创立 Jukedeck。
团队员工人数从 1 人增加到 20 人，公司筹集了 10,000 美元。
“在大学里，我问自己：为什么计算机不能创作音乐？这就是一切的开始，”雷克斯说。
“我认为计算机应该能够作曲，还有更重要的事情：如果计算机能够作曲，会产生什么影响？会出现什么神奇的应用？当时，我女朋友正在哈佛读书。
她我在那里学习计算机和其他东西，并学习了如何使用计算机来创作音乐。
“所以我开始开发一个原型系统，它本质上是一个基本的算法音乐创作系统。
我花了一段时间才做到这一点，但最终我开发出了一个。
一个相当不错的原型系统，由剑桥大学投资集团 Cambridge Enterprise 资助。
“Jukedeck 使用神经网络来创作音乐。
计算机科学家在过去的很多年里用不同的方式创作了它。
在 20 世纪 90 年代，科学家们曾经做过一个实验。
这个实验非常有名，可以算是第一个重要的实验。
如果我们真要追根溯源，可能要追溯到Ada Lovelace，2000年，Ada Lovelace曾在她的作品中写道：“引擎（Engine）可以写出精致而科学的音乐作品。
数百年后，Lejaren Hiller 和 Leonard Isaacson 尝试用机器作曲，他们用 AI 创作了《Iliac Suite》。
AI用标准音乐格式创作了新音乐，当时听起来还不错。
听：拉贾伦·希勒和伦纳德·艾萨克森Illiac Suite（实验 6） 20 世纪出现了新方法，科学家们使用了语法。
简单来说，这种AI可以通过层次结构来理解音乐并创作音乐。
使用这种方法开发人工智能最著名的人是大卫·科普（David Cope），他提出了“重组”的概念。
在这个理念的指导下，人工智能可以分析现有的音乐，然后利用分析结果创作新的音乐。
下面这段音乐是由机器写的，模拟维瓦尔第的风格： 听：David Cope Emmy Vivaldi 一些爱好者也使用“马尔可夫链”来创作音乐，因为马尔可夫链的基本原理似乎与相似的音乐相匹配。
简单来说，它是一个系统，系统当前的状态是由之前的状态决定的。
最好的例子是 Continuator，这是由 Fran?ois Pachet 编写的一组算法，允许程序在人类音乐家中断时继续编写。
在编写音乐程序时，有一种方法被广泛使用，那就是“进化算法”。
Tunes是由英国研究团队开发的，它使用进化算法。
以下是该团队创作音乐的方式：任何人都可以参与该项目，聆听不同的“候选”音乐作品并选择自己最喜欢的。
精选的作品不断以不同的方式精炼和重新制作。
下面这段音乐是使用 Tunes 制作的： 听：Tunes New Year AutoTrack 虽然大多数方法都可以制作出好的音乐，但它们都有局限性。
例如，如果使用基于规则的方法，创作音乐就会过于依赖音乐理论，而无法捕捉到音乐的本质。
如果你使用其他方法，感觉就像是一个人在挑选最好的作品，或者采用已经制作好的音乐。
进入算法。
神经网络Rex认为，让AI学习创作，尤其是作曲，最大的挑战是创作方式没有正确或错误之分。
如果我们要求神经网络识别图像，我们可以训练算法并评估结果，例如确定结果是正确还是错误。
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具有“音乐品味”和作曲能力。
“我们听音乐，然后评估结果并优化网络。
Rex说，“我们用两种方法来完成工作：一是用耳朵去听，团队成员都是音乐家，一般来说，我们可以听听音乐是否变得更好；二是把音乐放在网站，检查下载量这两种方法是有效的，因为使用算法来创作音乐还处于早期阶段，如果我们继续使用这种方法进行优化，可能会有很大的突破。
系统与使用“进化方法”开发的系统不同，如果使用进化方法，用户选择最好的音乐，系统以结果为基础，不断改变、重制、不断循环，而这种方法则不同。
生成训练数据 如果您使用神经网络，系统会从训练数据中学习，然后重新生成数据。
“工具或威胁 在 50 多年前，科学家们开始尝试用算法来创作音乐之前，该技术仍处于发展阶段。
早期阶段。
未来似乎是光明的，至少研究人员是这么认为的。
”Rex 说道。
未来 10 到 15 年，人工智能肯定会成为音乐体验的核心部分。
“也就是说，很多作曲家将不得不寻找新的方法。
”未来的工作，尤其是那些在公开市场上销售音乐的工作。
“人工智能不会夺走任何工作。
这种说法根本就是误导。
说实话，人工智能不会夺走任何行业的任何工作。
”所有这些都会夺走一些工作。
雷克斯说：“如果有哪个行业人工智能没有夺走任何工作岗位，我会感到惊讶。
” “作曲家并不太担心。
Dmitry Lifshitz 是一名小提琴家和音响工程师。
他认为 AI 和 Jukedeck 编写的程序还需要很多年才能达到人类作曲家的水平。
Dmitry Lifshitz 听了 Jukedeck 的作品中的一些音乐方面，他认为Jukedeck创作的电子音乐还可以，但在摇滚和吉他方面就相当糟糕了，他说：“到处都有合成的痕迹。
如果听者不关心背景，那就绰绰有余了。
目前，广告公司不会使用这种音乐，但 YouTube 播客可能会。
“人工智能最终将变得强大到足以为视频播客创作背景音乐，也可以用于商业目的。
德米特里·利夫什茨（Dmitry Lifshitz）同意这一点。
最终，公共作曲家可能不得不另谋出路。
但德米特里·利夫什茨（Dmitry Lifshitz）对工作持乐观态度。
他并不担心未来，当想法枯竭时，他会利用人工智能程序来寻找创意。
音乐作曲家Olexandr Ignatov认为，人工智能音乐只是“快餐”，只有那些追求速度和低价的人才会需要它。
只有受过训练的人才能创作出能够传达某种东西的艺术作品。
人工智能真的可以为电影创作音乐吗？令人难以置信的是，这种音乐可以如此令人兴奋，并且与视频相结合，将创造出无与伦比的体验。
机器根本无法做到这一点。
只有生物才能传达某些东西并进行交流。
音乐是一种传达和交流的方式。
雷克斯有不同的看法。
他相信创意AI可以赋予更多人创作音乐的能力。
“目前，音乐创作仍然是精英的专属领域。
” Rex说：“我们必须花很长时间学习，投入大量资金，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可以让音乐创作更加大众化，让更多的人创作音乐。
这意味着更多的音乐将会问世，音乐将变得更加个性化。
”其他一些作曲家有点害怕。
弗拉基米尔·波尼卡洛夫斯基现在为游戏制作音乐。
他说：“一方面，开发工具可以让每个人都制作音乐，而对于作曲家来说，这个工具可以起到辅助作用。
但另一方面，无能的作家会大规模使用工具，导致不良作品层出不穷，音乐品质下降。
“AI会对整个音乐行业产生负面影响吗？Rex并不担心。
他认为，当电子乐器出现时，有人担心。
他们认为合成会变得流行。
今天，由于创新的出现，新的音乐已经出现未来一旦人工智能到来，将会出现更多新的音乐类型，据Jukedeck介绍，目前Rex和他领导的团队正在开发人工智能，这种人工智能不仅可以创作音乐。
，还能播放音乐并重新创造“声音”，在2018年的Slush大会上，Rex展示了最新成果：第二个挑战是通过出售音乐版权来赚钱，这些版权是由算法组成的，非独占许可费为21.99美元。
如果你想获得完整的版权，你需要美元，虽然Jukedeck制作了音乐，但没有系统来评估音乐的价值，这完全由客户来判断。
“我们首先进入的是视频音乐市场。
“第一步是瞄准 YouTube 用户，但我们还没有真正找到盈利方法，”雷克斯说。
当前的重点是证明音乐足够好。
现在我们的网站已经制作了超过50万首音乐。
我们还没有宣布下一步的计划，但我们会关注其他视频市场，看看是否有赚钱的方法。
将在接下来的几个月内尝试。
“无论是音乐行业还是科技行业都开始关注AI音乐。
比如索尼开发了AI作曲工具Flow Machines，制作了一首名为《Daddy’s Car》的歌曲。
对于Jukedeck来说，新的对手有更多的钱和更多的钱。
”资源越多，对于听众来说，可能意味着一种新的音乐将会出现。
宣布答案：第一段音频由 Jukedeck AI 编写，第二段由人类编写。