人工智能都作曲了,莫扎特怎么想?
盧? 于 2018.07.26 13:34:10 | 源自:音樂周報 | 版權:轉載 | 平均/總評分:00.00/0

近幾年,歷經60多年起起落落的人工智能再度掀起熱潮,成為科技和資本追逐的焦點。它滲透到各行各業,甚至侵入高級抽象藝術——音樂領域。人工智能揣摩我們的心思推送音樂,捕捉我們的演奏動作予以調整,學習我們的數據創作音樂……我們驚訝于人工智能在音樂領域施展的“特異功能”,期待人工智能帶來更多驚喜,也擔心它會不可避免地替代人類的藝術創造。

“聽到計算機作曲我很驚訝”

吸引全世界目光的AlphaGo是第一個擊敗圍棋世界冠軍的人工智能機器人,由谷歌旗下DeepMind團隊開發。其主要工作原理是“深度學習”。2017年5月27日,它以三局全勝的戰績擊敗排名世界第一的圍棋冠軍柯潔。同年10月18日,DeepMind團隊公布了更強版AlphaGo Zero,從空白狀態學起,在無任何人類輸入的條件下,迅速自學圍棋,并以100:0的戰績擊敗“前輩”。

“人工智能作曲跟下圍棋的原理一樣,都是深度學習。就是運用遺傳算法、人工神經網路、馬爾科夫鏈、混合型算法等,由人制定規則、建立海量數據庫,機器進行深度學習,分析作曲規則、結構,然后生成音樂。”中國地質大學教授周莉介紹,使用計算機作曲可以追溯到20世紀50年代中期。最早完全由計算機生成的音樂作品是萊杰倫·希勒(Lejaren Hiller)在1956年創作的弦樂四重奏《依利阿克組曲》(Illiac Suite)。

另一個較早且成熟的古典音樂作曲系統是EMI作曲系統,它采用拼接方式創作,再現了已故作曲家音樂風格。算法作曲領域的一個較大突破是Anton作曲系統,它可以在一個框架體系內生成音高和節奏,并識別判斷人為的錯誤。

谷歌使用TensorFlow平臺,成功開發了能夠生成旋律和新型樂器聲音的算法。用戶只要輸入一些諸如音樂類型、速度快慢、樂器、時長等網站給出的標簽,就可以輕易創作出一首優美的歌曲。“聽到人工智能創作的音樂,我感到很驚訝,驚訝于人工智能具有創作的能力,而不是創作的品質。我很好奇很期待它未來的可能性。”作曲家、鋼琴家高平說。

“隨著科大訊飛、微軟、騰訊等公司紛紛投入研發人機交互語音識別技術,音樂作為分支,也將迎來突破。”上海音樂學院音樂工程系講師陳世哲認為,一旦多音樂器的各個聲部能夠被區分出來,節奏、音高等資訊被準確提取,音樂人工智能將會迎來大爆發。

聽慣人工智能音樂,藝術會退步嗎?

人工智能創作的音樂結構更復雜,邏輯關系更嚴密,不過,其作品的“幼稚”也顯而易見,音樂作品風格和體裁相對單一,可聽性不高。“這種音樂即便在一定程度上模仿了某個風格,也還是像初學者的創作,或者像沒有才華的作曲家寫出來的東西——不精彩的無害音樂。”高平如此評價道,“如果這種音樂聽習慣了,讓人們滿足的話,是否會帶來藝術上的退步?”

中國音樂學院教授付曉東進一步分析道,“人工智能作曲現階段尚具有博眼球效應,隨著技術發展變得司空見,其作品的審美價值會立刻掉到谷底。音樂是表達情感的藝術,而機器缺少人類的情感、人性的內涵,從這個角度講,人工智能永遠無法超過人類。”

周莉則提到,國外算法作曲系統的研發相對活躍,而我國相關研究較少,更缺乏中國民族音樂人工智能作曲系統的研發。目前國內人工智能作曲還停留在對各種算法的研究上,不是因為技術達不到,而是不具備海量數字音樂庫,特別是民族音樂樣本不足。

說取代為時尚早

2013年9月,牛津大學發表的研究報告《就業的未來》稱,一二十年內,美國47%的崗位將被人工智能取代。2043年,只有20%的人還擁有工作。不過,創新工場創始人李開復表示:“因為人工智能不能跨領域思維,沒有自我意識,所以情感、幽默、藝術等所有文科現在是安全的。”中國音樂學院音樂科技專業副教授李子晉也認為,人工智能實際上只是一個工具,讓許多簡單的任務自動化。

目前人工智能作曲在一些環節已經替代曲作者。青年作曲家馮金碩說,主要表現在兩個方向,一個是獨立作曲,人工智能學習音樂風格;另一個是輔助作曲,人創造一個旋律簡單的構思,人工智能把剩下的內容完成。

不過,作曲家們對人工智能的“取代”并不擔心。上世紀九十年代赴日本從事音樂創作的作曲家陳一新認為,節奏死板、沒有內容的廣告音樂、背景音樂的創作可以用計算機取代;表達思想和對世界認知的音樂創作,是不可能替代的。曾任多部歌舞、音樂劇音樂總監及主創的青年作曲家楊一博表示:“在計算機中輸入風格,就可以制作出很不錯的編曲,作曲會特別方便。當然,不能用計算機做出來的東西糊弄事,最終還是人的創作設計更靠譜。”

“說‘取代’為時尚早,‘輔助’倒是已經實現。比如鋼琴課上,人工智能是很好用的工具,輔助老師提升效率。”音樂筆記CEO閆文聞開創“在線音樂教室+真人老師”鋼琴陪練模式,對音準、節奏實時智能糾錯,糾錯準確率99.5%以上,“機器能夠在細節重復性的事情上比人更準確,但是在其他層面,機器看到世界樣本量沒有那么大,這個時候,無法做出復雜的判斷。”

音樂與科技需要橋梁

陳世哲從華中科技大學計算機科學與技術學院畢業后,就讀于上海音樂學院音樂工程系錄音藝術方向,后留校任教從事計算機音樂、交互設計等方向的教學與研究。他認為,國內音樂科技研究并沒有很好的土壤,清華、北大沒有音樂學院,國內音樂學院都是獨立出來的,理工科老師由于對音樂不了解,很多選題找不準方向。“國內是兩個人群在做音樂人工智能方面的工作,一個是理工科專業,他們掌握前沿計算機技術,但只有業余的音樂素養;一個是音樂學院團隊,具有專業的音樂知識,但是在計算機知識方面比較薄弱。”復旦大學計算機科學技術學院教授李偉認為,國內音樂科技研究存在藝術界與科技界割裂嚴重、起步晚水準差、社會知名度低、產學研合作少等問題。

2013年,由復旦大學、清華大學主辦的第一屆全國聲音與音樂計算研討會在復旦大學召開。其后,2014年、2015年研討會分別由清華大學和上海音樂學院承辦。2016年起研討會更名為“聲音與音樂技術會議”。今年5月,中國音樂學院承辦2018音樂人工智能發展研討會,來自理工科、藝術院校等十余所高等院校、音樂科技相關企業代表參會。“研究傳統音樂理論的人,對人工智能技術并不了解甚至排斥,理工科在專業音樂部分的了解非常有限,雙方溝通存在障礙。”中國音樂學院音樂科技專業副教授李子晉說,“兩個領域需要通過學術性交流多接觸,分享各自領域的研究方向,尋找契合點。音樂科技系是一個很好的橋梁,能用兩邊都懂的語言把問題解釋清楚。”李偉也說,“會議能促進文理交融。此外,人工智能從業人員越來越多,尤其95后具有音樂素養的科技人才激增,這無疑推動了我國聲音與音樂技術領域的發展。”

意想不到的音樂體驗

“1983年,MIDI誕生,隨后傳入中國。曾有人預言MIDI將替代傳統音樂。結果是,MIDI技術大大降低了音樂制作成本,提高了工作效率,有利于音樂的傳播。電子音樂誕生的同時,傳統音樂也在發展。”陳世哲認為,同樣道理,人工智能讓音樂制作成本越來越低,沒有經過音樂訓練的人也可以用音樂表達自己,為真正有天賦的人提供創作環境,音樂將走出音樂廳,和更廣泛的領域深入結合,出現意想不到的音樂體驗,人們的審美也會更加多元化。

不僅音樂創作領域,人工智能對于舞臺演出形式的創新也具有非常可觀的發展價值與潛力。馮金碩介紹,當樂器具有智能后,可以與人進行“直覺化”溝通,主動理解人的演奏動作,大幅減少人與樂器之間的隔閡,從而創造出新的演奏形式,并降低學習樂器的成本與門檻。人工智能樂器研發的目標是將數字樂器技術與人工智能技術融合,創造一系列可以改變當今樂器演奏、學習方式的全新智能樂器,解決傳統樂器在演奏中的局限,包括:演奏方式、音色音域、入門者的學習難度以及音樂的傳播與分享。樂器外形、演奏方式到樂器與人的關系都將產生顛覆性的變化。

“人工智能發展的高級目標是讓使用者忘記人工智能這項技術的存在。讓人工智能樂器與使用者達到完美無縫的對接才是技術最高的境界。無論科技怎樣發展,音樂的演奏都需要觸及到人性,才具有在社會中傳播的動力。這也是我們研究人工智能樂器未來追求發展的方向。”馮金碩說。

“音樂人工智能貌似正在不斷地挑戰、進攻甚至是顛覆人類原有的音樂世界,其實大可不必驚惶失措。它的出現、發展與進攻,恰恰是讓我們有機會重新定義藝術與技術的邊界,迫使我們不斷提高藝術創作過程中的智慧含量與人性品質。”中國音樂學院教授付曉東說。

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森泃妏蚚SM-G955F枑蝠
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