下棋、打牌太容易，人工智慧已經開始挑戰作曲了

21世紀，人工智慧技術成為大勢所趨，勢不可當。提到人工智慧，你最先想到的會是什麼呢？是在德州撲克大賽中連續擊敗四名頂級職業選手的Libratus，是可以完成複雜任務的機器人，還是即將取代大量工作崗位的自動化技術？

大家一提到人工智慧，最先想到的都是那些人工很容易被替換掉的領域：高級別計算、體力勞動或是數據驅動優化。但是，眼下人工智慧有望在創意產業掀起一波新浪潮：作曲。

Aiva科技公司（Aiva Technologies）是人工智慧作曲領域的領頭羊之一。該公司於2016年在盧森堡和英國倫敦同時成立，他們發明了「人工智慧虛擬藝術家」（Artificial Intelligence Virtual Artist），簡稱Aiva。它通過學習創作古典音樂（通常來說是一種人類獨有的情感藝術），已為電影、廣告和遊戲公司等多個領域創作了配樂。

目前，Aiva已發行第一張專輯《創世紀》（Genesis）和很多單曲，並成為全球第一個官方承認的作曲人工智慧。並在法國與盧森堡著作權協會（SACEM）登記，擁有自己全部作品的版權。

音樂的意義

Aiva依靠的正是深度強化學習技術。作為機器學習領域中一個重要分支，深度學習可以實現多層「神經網路」中海量數據的信息處理。它可以讓人工智慧學習數據中更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，例如某段旋律或人臉特徵表達。

深度學習框架圖解

強化學習其實也是機器學習的一個分支。常見的機器學習 —— 監督學習 ——是對具有標籤的訓練樣本進行學習。而強化學習與之不同，它讓代理者（人工智慧）通過「累計回報」最大化，在沒有標籤的海量數據中自動學習。也正因如此，人工智慧才得以在音樂這種極具創造力的藝術領域，更加容易地從其變化無窮的特徵中進行選取。

該團隊利用深度神經網路，讓Aiva學習大量著名作曲家們的作品（比如巴赫、貝多芬、莫扎特等），以了解作曲藝術並慢慢習得音樂理論知識的概念。此後，Aiva便開始了自己的音樂創作之旅。最後，它的作品都會由專業的藝術家使用真正的樂器，在錄音棚中錄製完成，從而保證了最佳的音質。

雖說Aiva在短短几分鐘之內就可以創作一曲古典音樂，但是它的客戶並不能滿足於此，他們還會要求它創作出具有「影像信息的敘事性」的作品。為此，Aiva在創作之前還需要進行數次迭代次數建模。

而該團隊為什麼會選擇讓Aiva創作古典音樂呢？其發明者稱：「1. 古典樂是電影、遊戲、商業和其它預告片等領域使用最多的音樂類型；2. 所有用於訓練Aiva的音源都是沒有版權所有人的。」然而，雖說Aiva聽過和學習的音樂是沒有版權的，但是它自己的作品卻是受版權保護的。

音樂圖靈測試

Aiva工作室

該團隊計劃將來教人工智慧學習更多風格的音樂。其實創作現代音樂最大的挑戰並不是作曲本身，而在於樂器法和聲音設計。例如，最獨特的樂隊總有極具辨識度的聲音。要想讓人工智慧的創作水平與人類匹敵，就要讓它學習到，只有嘗試創作出獨特的聲音，才有可能擁有傑出的作品。

未來，人工智慧和音樂家的作品真的會混淆嗎？該團隊表示，他們在之前的圖靈測試中，請了很多專業人士聽Aiva的作品，目前為止，沒有一個人判斷出這首曲子出自人工智慧之手。

當然，也不需要過分擔心。Aiva的創作過程依然需要人類為其輸入相關的管弦樂作曲法和音樂製作法。實際上，Aiva的創造者們對於未來的態度是，人類和機器不需要誰來取代誰，只需通過共同協作，將各自的創作潛能發揮到最大。

蝌蚪五線譜編譯自futurism，譯者 一粒宸，轉載須授權

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