Искусственный интеллект и музыка в наши дни

Недавний бум ИИ в значительной степени был обусловлен машинным обучением и связанными с ним технологиями. Идея, что компьютерные алгоритмы могут писать музыку, за последние три года стала восприниматься чем-то довольно обычным (хотя само понятие искусственного интеллекта восходит к 1950-м годам ). Типичная схема работы выглядит так: ИИ скармливается множество единиц некоего творчества, из которого он отбирает и упорядочивает определенные стилистические атрибуты, а затем создает новый результат, комбинируя эти атрибуты по-новому. Именно так ИИ от Sony в прошлом году сочинил песню в стиле Битлз (хотя фактически производство и запись были сделаны людьми). Он экстраполировал некоторые характерные элементы музыки группы — например, машина увидела в каком порядке чаще всего стоят ноты — и написал новое произведение, основанное на ее предположение о том, что такое песня Beatles (ИИ не писал текст). Важно понимать, что набор данных, на котором вы тренируете алгоритм, определяет, что вы получите в итоге. Обучите его «Битлз», и вы получите нечто в стиле «Битлз», а не новомодный трэп. Степень новизны или оригинальности, которую может достичь алгоритм, зависит от размера и разнообразия набора вводимых данных, а также от количества распознаваемых им шаблонов. Если нейронная сеть очень глубокая, она способна обнаруживать абстрактные шаблоны.

Например, алгоритм может определить, что песни, написанные со скоростью 102 уд / мин, которые используют не более 20 нот (расположены определенным образом и сыгранные, по меньшей мере, 4 инструментами и ритм-секцией ), с глубоким женским вокалом особенно хорошо продаются в Восточной Европе. Исходя из этого, теоретически, он мог бы создать нечто, чего мы не слышали раньше и в похожем стиле. Помимо этого в ИИ также можно использовать обратную связь во время обучения, чтобы в итоге повлиять на конечный результат творения. Такой подход называется системой обучения с подкреплением. Поскольку креативные продукты должны соответствовать вкусу людей, имеет смысл анализировать их отзывы. Простым примером является NEvAR: алгоритм, который генерирует 3D-изображения, которые улучшаются после каждого раунда оценки. Но не стоит забывать, что все таки любое творчество вещь достаточно субъективная и временами популярным становится что-то совершенно непопулярное.

Примечательно, что проекты связанные с ИИ больше не приходят лишь из научного сообщества — это является хорошим показателем повышения технологической зрелости: по крайней мере некоторые стали считать, что они достигли точки коммерческой жизнеспособности. Двумя известными стартапами в музыкальной области являются Aiva и Jukedeck. Их подходы довольно похожи с точки зрения обычного пользователя: оба используют генерирующие системы, которые создают музыку. Главное отличие в том, как музыка фактически создается. Jukedeck имеет свое программное обеспечение, создающее треки, в то время как Aiva использует живых музыкантов для записи своих композиции. Соответственно, их бизнес-модели и целевые рынки различаются.

Jukedeck запустила самостоятельную платформу, которая позволяет пользователям создавать треки на основе нескольких простых входных параметров, таких как жанр и настроение. Она имеет низкие цены (роялти-фри лицензия стоит $0,99 для физ. лиц и малого бизнеса, и $21,99 для крупных предприятий) и минимальные варианты настройки. Таким образом, прежде всего, это интересный вариант для людей, которым нужна просто фоновая музыка (например, для видео-блогеров или подкастов), а также аудио-сопровождение цифрового контента для крупных брендов.

Aiva, в свою очередь, позиционирует себя скорее как более высококачественное решение. Его система, которая является первым ИИ, зарегистрированным в обществе авторских прав, продюсирует музыку по запросу. В недавнем интервью основатели более подробно говорят о рынке, который с которым они хотят работать: покупатели саундтреков к фильмам, играм, рекламным роликам и трейлерам. И здесь, безусловно, важно большее количество музыкальных и эмоциональных настроек трека и более высокое качество продукции в целом.

Тем не менее структурные сходства между обеими компаниями очевидны: ни одна из них не считает, что их бизнес продает полноценную творческую продукцию (хотя вы вполне можете купить альбом от Aiva). Вместо этого они обращаются к классу покупателей, которые используют музыку в качестве вспомогательного элемента для мультимедийных творениях.

Google, один из крупнейших и ведущих игроков в области искусственного интеллекта, также занимается музыкой: в компании есть проект Magenta, который никак не монетезируется. Хотя это скорее дань технической моде и экспериментальной составляющей технологического гиганта. Наш отечественный гигант Яндекс тоже не отстает — его программисты создали нейронную сеть, которая способна анализировать музыкальные произведения, умеет сочинять музыку и создавать ее в стиле тех произведений, которые писали известные композиторы прошлого.

Пускай музыка и остается частью творчества человека, тем не менее даже она использует комбинацию из алгоритмов и основывается на определенных правилах. Есть звуки, инструменты приписываемые классической музыке, гитарные риффы присущие инди-року. Даже если ИИ пока не способен создать мировой хит и уж точно не стоит на равне с живыми музыкантами, в конце концов даже они не знают точный алгоритм создания песни из Топ-10.

Перевод и адаптация статьи, статьи.

Редактор: Ломанова Надежда.

print