Šis mākslīgā intelekta radītais musaks parāda mākslīgās jaunrades robežu

Notis.

Notis. Unsplash / Radeks Gržibovskis.





Ja Mocarts būtu dzīvs šodien (un, ja viņš justos mazliet neiedvesmas), viņš varētu apsēsties un radīt tādu skaņdarbu kā šis:

Mūzikas skaņdarbs Mocarta stilā, ko ģenerējis MuseNet.

Melodija patiesībā (jūs uzminējāt) ir mašīnmācības algoritma darbs, kas tika ievadīts tūkstošiem MIDI mūzika kā treniņu dati.

Algoritms, saukts MuseNet , izstrādāja pētnieki no OpenAI, Sanfrancisko pētniecības uzņēmuma, kas koncentrējas uz izlūkdatu izpēti un tās iespējamās ietekmes izpēti.

Pētnieki apmācīja ļoti lielu neironu tīklu, kas pazīstams kā a transformators . Šāda veida tīkls iemācās paredzēt dažas nākamās mūzikas skaņdarba notis. Pēc tam varat dot tīklam dažas piezīmes un likt tam uzburt kaut ko jaunu. Tas ļauj sajaukt dažādus žanrus un stilus un pat pievienot un noņemt konkrētus instrumentus.

Darbs parāda, cik efektīvi šāds modelis var uztvert un reproducēt statistikas modeļus, kas atspoguļo kaut ko līdzīgu mūzikas skaņdarbam.

Tie paši pētnieki iepriekš izmantoja līdzīgu tehnoloģiju, lai automātiski ģenerētu tekstu no sākuma teikuma. Šie rezultāti dažkārt bija ārkārtīgi reālistiski, liekot pētniekiem satraukties (nedaudz dramatiski) par risku, ka šādu rīku varētu izmantot viltus ziņu masveida ražošanai .

MuseNet projekts ir interesants no mūzikas vēstures perspektīvas, jo norāda uz dažām interesantām saiknēm (statistiski runājot) starp dažādiem māksliniekiem dažādos žanros un gadsimtos. Kurš būtu domājis, ka Ričardam Vāgneram un Britnijai Spīrsai ir tik liela muzikālā gaume?

Rīks ir arī diezgan jautrs spēlēšanai. Ja esat kādreiz domājis, kā tas varētu izklausīties, ja Bītli sadarbotos ar Lady Gaga, algoritms piedāvā dažāda veida atbildi:

Kā The Beatles varētu improvizēt ap Lady Gaga Poker Face, saskaņā ar MuseNet.

Daži cilvēki saskata lielu šāda veida tehnoloģiju potenciālu, lai iedvesmotu jaunu mūziku. Sagejeva stundas , mašīnmācīšanās pētnieks Toronto Universitātē, kurš interesējas par mākslīgā intelekta radīto mūziku, bija sajūsmā par rīka spēju atskaņot slaveno Mocarta skaņdarbu.

Tā ir taisnība, ka tādi rīki kā MuseNet var iedvesmot jaunus mūzikas veidošanas veidus. Bet kā tas ir salīdzināms ar cilvēka muzikālo radošumu? Es jautāju Zakam Liptonam, CMU docentam un izcilam džeza mūziķim, ko viņš domā par MuseNet džeza improvizācijām.

(An LSTM ir neironu tīkla veids, ko sākotnēji izstrādāja Jirgens Šmidhūbers , kas var uztvert skaņdarba īpašības diezgan efektīvi.)

Liptona skepse nav tikai muzikāls snobisms. MuseNet, tāpat kā jebkura AI sistēma, kas ģenerē mūziku, mākslu vai tekstu, nav radošs vai izgudrojošs tādā pašā veidā kā cilvēks mūziķis. Tā ir esošo darbu modeļu apgūšana un pēc tam dažu statistisku variāciju atgūšana.

Kā jau minēts iepriekš, nav skaidrs, cik mākslinieciski radošs AI vispār var būt. Atšķirībā no MuseNet darbiem, cilvēku mūzika sakņojas kultūrā, vēsturē un valodā. Tam ir ievērojama spēja pārsteigt, šokēt un iedvesmot. Algoritmiem vēl ir jāstrādā.

Papildināts 27. aprīlī ar papildu komentāru.

paslēpties