讓計算機跟周杰倫學作曲

以數據為反應物，來看看有什麼有趣的反應吧！

「

打敗圍棋，學會作詩，

人工智慧，下一步將伸向何方？

」

當圍棋作為棋類遊戲的最後關卡倒塌之時，人類滅亡什麼的危言聳聽甚囂塵上，科學的盡頭是哲學，與其說是技術的進步不如說是一種對已有常識的挑戰。

技術前進，生活便利，人工智慧帶來的是精神層面的思考，當機器變的和我們一樣，那麼又如何區分什麼是機器什麼是人類呢？

當然科學並不會因此停下腳步，稱霸了棋藝，接下來是什麼？

去年5月23日，谷歌人工智慧部門Google Brain宣布啟動一個新項目以探究計算機是否具備真正的創造力。

這個名為Magenta的項目用谷歌開發的TensorFlow機器學習引擎(該引擎已於2015年底開源)讓機器創作音樂、繪畫或視頻。

就和說話會有口頭禪一樣，音樂也暗含創作人自己的習慣，我們利用Magenta來製作一些音樂，讓機器像周杰倫，林俊傑，蘇打綠， 五月天學作曲。看一下又會有怎樣有趣的發現吧！

用於神經網路模型訓練的原曲和機器作曲的輸出結果：

周杰倫

《彩虹》

《給我一首歌的時間》

《蘭亭序》

《珊瑚海》

《煙花易冷》

林俊傑：

《江南》

《醉赤壁》

《一千年以後》

《她說》

《小酒窩》

五月天：

《你被寫在我的歌里》

《我好想你》

《小情歌》

《再遇見》

《無與倫比的美麗》

蘇打綠：

《溫柔》

《突然好想你》

《倔強》

《入陣曲》

《戀愛ING》

回復以上歌手姓名可獲得更多機器作曲結果

在微妙相似的同時也有一定的缺憾，機器作曲不能敘事，也很難抒情，單調的編曲也是制約其藝術性的一個因素。

當然了，一個優秀的音樂創作人是經歷了時間洗禮，歲月沉澱的，剛剛起步的人工智慧只是開始，是牙牙學語的幼兒，雖然稚嫩但每一個音節足以讓人歡欣雀躍。

你對機器作曲有什麼看法嗎？歡迎發表評論喲～

「

輸入「音樂」獲取 用tensorflow

讓機器作曲的方法（步驟）

」

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