如果我们用AI作曲，你能区分AI和人类作曲吗？今天我们就来揭晓答案。这里有两个音频片段，一个由AI编写，一个由人类编写：听：TNW音乐测验#1你能分辨出区别吗？想知道答案，请看文末。作曲的AI是由Jukedeck开发的，这是一家总部位于英国的初创公司，为机器制作音乐，并在2015年的TechCrunchDisruptLondon中获胜。去年，TheNextWeb采访了Jukedeck创始人埃德·牛顿-雷克斯（EdNewton-Rex)在赫尔辛基的Slush会议上，他讲述了如何用AI创作音乐的故事。历史自2014年Rex创立Jukedeck以来，团队人数从1人增加到20人，共募集资金310万美元。雷克斯说：“在大学里，我问自己：为什么计算机还不能作曲？这就是一切的开始。我认为计算机应该可以作曲，但还有一些更重要的问题：如果计算机可以作曲，会造成什么样的影响？会出现什么神奇的应用？我女朋友当时在哈佛念书，我去看她，她学的是计算机什么的，作曲是可以的。”“所以我着手编写一个原型系统，它本质上是一个基本的算法组合系统。一个非常好的原型系统，由剑桥大学的投资集团CambridgeEnterprise支持。”Jukedeck使用神经网络创作音乐，就像计算机科学家多年来以不同方式所做的那样。20世纪50年代，科学家曾经做过一个实验。这个实验非常有名，可以说是第一个比较重要的实验。如果真要追根溯源，可能要追溯到AdaLovelace。1843年，阿达·洛夫莱斯在他的作品中写道：“引擎（engine）可以谱写出细腻而科学的音乐作品，作品非常复杂和广泛。”数百年后，LejarenHiller和LeonardIsaacson尝试用机器作曲，他们用AI编写了IliacSuite。AI以标准音乐格式创作新音乐，在当时听起来相当不错。听：LajarenHiller和LeonardIsaacson–Illiac组曲（实验6）20世纪出现了新的方法，科学家使用语法。简单来说，这个AI可以理解音乐，通过层级结构来作曲。使用这种方法开发AI，最著名的是DavidCope，他提出了“重组”的概念。在这种理念的指导下，人工智能可以对已有的音乐进行分析，然后利用分析结果谱写新的曲子。下面这段音乐是机器写的，模仿了维瓦尔第的风格：听：DavidCopeEmmyVivaldi一些乐迷也用“马尔可夫链”来作曲，因为马尔可夫链的基本原理好像跟音乐很不错匹配。简单来说，就是系统的当前状态由之前的状态决定的系统。最好的例子是Continuator，它是一组算法，由Fran?oisPachet编写，允许程序在人类音乐家被打断时继续创作。编写音乐程序时广泛使用的一种方法是“进化算法”。DarwinTunes由英国的一个研究团队开发，它使用进化算法。这就是团队创作音乐的方式：任何人都可以加入该项目，他们可以聆听不同的“候选”音乐片段，并挑选他们最喜欢的。选定的片段以不同的方式不断优化和重制。下面这段音乐是用DarwinTunes制作的：试听：DarwinTunesNewYearAutoTrack虽然大部分方法都可以制作出好听的音乐，但是也有局限性。例如，如果您使用基于规则的方法，那么您在创作时会过多地依赖音乐理论来捕捉音乐的本质，而如果您使用其他方法，则感觉就像是人类在挑选最好的作品，或采用已经制作的音乐。进入算法。NeuralNetworkRex认为，AI学习创作，尤其是作曲，最大的挑战在于没有正确或错误的创作方式。如果我们告诉神经网络识别图像，我们可以训练算法来评估结果，比如判断结果是对还是错。音乐不一样，什么是好音乐？没有固定的标准。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。”雷克斯说，“我们用两种方式来完成作品：一种是用耳朵去听，团队成员都是音乐家。一般来说，你可以听到音乐是否有所改善；在网站上，检查下载计数。这两种方法都行得通，因为现在用算法作曲还处于早期阶段，通过这种方法不断优化可能会有重大突破。“需要注意的一点是，这个系统不同于那些使用‘进化法’开发的系统。如果使用进化法，用户选择最好的音乐，系统以结果为基础，不断改变、重新制作、不断循环。这种方法不生成训练数据。通过神经网络，系统从训练数据中学习，然后重新生成数据。“工具或威胁50多年来，科学家们一直在试验用算法创作音乐，但技术仍处于早期阶段。未来似乎是光明的，至少对研究人员来说是这样，”雷克斯说。在接下来的10到15年里，人工智能肯定会成为音乐体验的核心部分。也就是说，未来许多作曲家将不得不寻找新的工作，尤其是那些在公开市场上出售音乐的人。将带走一些工作。“如果有一个行业AI不带走任何工作，我会感到惊讶，”雷克斯说。“作曲家并不太担心。DmitryLifshitz是一位小提琴家和音响工程师。他认为，人工智能和Jukedeck编写的程序要达到人类作曲家的水平还需要很多年。DmitryLifshitz听了Jukedeck制作的一些音乐，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。如果听众不关心背景，那就绰绰有余了。就目前而言，广告公司不会使用这种音乐，YouTube播客可能会使用。”AI会最终变得强大到足以为视频播客和商业目的创作背景音乐，DmitryLifshitz对此表示同意，最终公共作曲家可能不得不另谋高就。不过，DmitryLifshitz非常关心工作，倩倩并不担心。当点子用完了，他就会用AI程序找点子。音乐作曲家OlexandrIgnatov认为，AI音乐只是“快餐”，只有追求速度和低价格的人才需要它。OlexandrIgnatov说：“只有受过训练的人才能创作艺术作品并传达一些东西。AI真的可以为电影创作音乐吗？这些音乐能够激发人们的灵感是不可想象的，当与视频结合时，它们将创造出无与伦比的体验。机器做不到”Rex则有不同的看法，他认为有创造力的AI可以让更多人能够作曲。“目前，制作音乐仍然是精英的专利，”Rex说，“我们需要很长时间去学习和投入很多真正掌握音乐的钱。对大多数人来说，制作音乐不是现实。人工智能可以使音乐创作民主化，让更多的人制作音乐。这意味着将产生更多的音乐，音乐将变得更加个性化。”其他作曲家有点害怕。现在为游戏制作音乐的VladimirPonikarovsky说：“一方面，开发工具允许人们制作音乐，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，不称职的作者会在使用工具时规模，其结果是层出不穷的糟糕作品和音乐质量的下降。”AI会对整个音乐产业产生负面影响吗？Rex并不担心。他认为当电子乐器出现时，有人担心，认为合成会风靡一时。今天，由于创新的出现，产生了新的音乐类型，未来AI来了，会出现更多新的音乐类型资金问题在Jukedeck看来，目前面临两大挑战，第一个挑战是研发。Rex和他的团队正在开发的AI不仅可以作曲，还可以播放，重现“声音”。在2016年的Slush大会上，Rex展示了最新成果：第二个挑战是赚钱。Jukedeck出售音乐版权，作曲通过算法，21.99美元的非独家许可，或199美元的完整权利。个人和小型企业可以免费获得非独家许可的音乐。虽然Jukedeck制作了音乐，但没有评估音乐的系统，它音乐价值多少完全由客户来判断。别担心，事情很快就会改变。“我们的第一个进入点是视频音乐市场。“第一步是针对YouTube用户，但目前还没有真正的货币化方法，”雷克斯说。目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500,000首音乐。我们还没有公布接下来怎么发展，但是我们会关注其他的视频市场，看看有没有赚钱的方法。将在接下来的几个月内尝试。”音乐界和科技界都开始关注AI音乐。比如索尼开发了AI作曲工具FlowMachines，它制作了一首名为《Daddy’s Car》的歌曲。对于Jukedeck来说，新的对手有更多钱和资源多了，竞争会更激烈。对于听众来说，可能意味着一种新的音乐会出现。公布答案：第一个音频是JukedeckAI写的，第二个是人类写的。文章来源：TheNextWeb
