去年12月，世界迎來了流行音樂的新時代：人類和人工智能(AI)的合作。

音樂時代通常由其主導(dǎo)的生產(chǎn)方式(模擬，電子，數(shù)字)定義，每種生產(chǎn)方式都帶來了新的風(fēng)格和聆聽方式。音樂時代Skygge發(fā)行了第一張AI人為合作的專輯《Hello World》，標(biāo)志著這個時代的到來。由作曲家，制片人Beno?tCarré以及音樂家和技術(shù)研究員Fran?oisPachet領(lǐng)導(dǎo)的Skygge，在丹麥語中被翻譯為“影子”，并受到漢斯·克里斯蒂安·安徒生同名故事的啟發(fā)。

我們現(xiàn)在知道算法可以學(xué)習(xí)人類的偏見，但是它們還能創(chuàng)造出高度創(chuàng)造力和情感吸引力的音樂嗎?

盡管AI算法缺乏背景故事和創(chuàng)造性的流程(這些常使我們陷入流行音樂中的事物)， 但它們卻能夠用它們產(chǎn)生陌生和新穎的內(nèi)容來彌補它。

AI不會從一個人一生的社交和音樂體驗中尋找靈感，而是會汲取成千上萬條生命的輸出。AI將這些輸出解釋為數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)集中的統(tǒng)計概率提供新的旋律，樂器和其他音樂元素。

AI制作的音樂

Skygge不是第一個制作AI流行音樂的人。Dadabots(由制片人Zack Zukowski和技術(shù)專家CJ Carr領(lǐng)導(dǎo))于去年發(fā)行了重金屬樂隊Krallice的專輯。結(jié)果是《時光的共產(chǎn)主義》，這是第一張由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的重金屬專輯。

AI音樂以古典音樂的形式存在已久了。例如，研究人員兼音樂家David Cope于1980年代創(chuàng)建了他的音樂智力實驗(EMI)程序，從而探索了算法組成。自1958年以來，其他人一直在探索使用AI來“組成巴赫”。

1993年，Cope 使用EMI 發(fā)行了受Bach啟發(fā)的Bach by Design專輯。EMI的音樂大多是在技術(shù)上而不是藝術(shù)上受到贊賞。那時，AI音樂似乎在可預(yù)測的參數(shù)下表現(xiàn)最佳，例如巴赫河豚的主要基于規(guī)則的音樂格式。

由于Cope的開創(chuàng)性實驗，人工智能已經(jīng)成功地產(chǎn)生了可以通過人類創(chuàng)造的煙熏味，但是可以部分歸因于那些負責(zé)識別人與計算機創(chuàng)作者之間對巴赫音樂的不熟悉。

但是Skygge是人類與AI制作人之間的第一個流行音樂合作。

使用AI技術(shù)創(chuàng)建古典和流行音樂風(fēng)格時，存在挑戰(zhàn)。然而，流行音樂的主流熟悉度意味著“愚弄”聽眾更加困難。大多數(shù)流行歌手的成功不僅取決于他們的音樂才能，還取決于他們在個人層面上制作故事并與聽眾建立聯(lián)系的能力。

聽眾開始對講故事和使流行音樂“流行”的額外音樂元素投入。即使音樂本身是由預(yù)先存在的人為創(chuàng)作的作品所制成，統(tǒng)計模型通常也缺乏這些功能。

'你好，世界'

對于《Hello World》，每位Skygge杰出的藝術(shù)家和制片人都會以選定的流派解釋漢斯·克里斯蒂安·安徒生的寓言，并與AI技術(shù)一起工作。Skygge由歐洲研究委員會撥款資助，用于探索流行音樂制作中的AI。為此，他們使用了Sony的Flow-Machines工具。

Flow Machines 并未像Google DeepMind的Deep Dream Generator中那樣使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是使用概率方程(稱為馬爾可夫鏈)來創(chuàng)建上癮的軌道。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量信息才能產(chǎn)生結(jié)果，而馬爾可夫鏈則具有能夠從更小的數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生統(tǒng)計模型的優(yōu)勢。

根據(jù)估算的信息和以前錄制的音樂，F(xiàn)low-Machines會建議旋律，伴奏和樂器。生產(chǎn)者可以接受，拒絕和更改這些建議，以創(chuàng)建他們的AI人機協(xié)作。

“不同于我所聽過的任何東西”

將AI用作流行音樂合作者有可能將熟悉的界限推向新的領(lǐng)域。新穎性通常會使歌曲從僅流行變?yōu)榱髋啥x。

在Skygge上很容易找到不熟悉的東西。流行歌手Kiesza是Hello World的撰稿人之一，她使用Flow-Machines為她的曲目“ Hello Shadow”創(chuàng)作了旋律。Kiesza說： “這種旋律聽起來與我實際聽到的任何聲音都不一樣……從一開始我就很喜歡它。即使它真的很困擾……它仍然很吸引人。”

同樣，“詩歌之家”的嚴肅性是不可否認的，而凱里·克里斯特曼森(Kyrie Kristmanson)的空靈聲音則增強了這種感覺。Flow-Machines把熟悉的東西翻譯成不可思議的邊緣。但是，與此同時，它也很吸引人。Skygge說，他們專長于—蟲-盡管最初并不熟悉，但它們?nèi)詴倘肽念^部并毫無疑問地變得熟悉。

音樂制作的新時代

隨著AI合作的流行音樂變得越來越普遍，它將挑戰(zhàn)我們作為制作人和聽眾的地位。有關(guān)AI是否會接管音樂家的工作的問題將變得越來越少，而隨著生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展，我們的品味如何或是否會迅速發(fā)展，問題將變得越來越多。

諸如Auto-Tune之類的技術(shù)挑戰(zhàn)了許多人對音樂真實性和人性的定義。關(guān)于包括AI音樂在內(nèi)的計算創(chuàng)造力的辯論，使這一步驟進一步挑戰(zhàn)了關(guān)于創(chuàng)造力和音樂本質(zhì)上是“人類”的假設(shè)。

人工智能將開創(chuàng)音樂制作的新時代，或者至少將創(chuàng)造新的音樂風(fēng)格。Skygge的聯(lián)合制片人Carré說： “起初，很多人擔(dān)心鋼琴家和鼓手會被取代，但這種方式從來沒有發(fā)生過……是人類找到了使用[科技]制作有趣事物的方法。 ?！?/p>

我們生活在講故事的文化中，不僅是歌詞和音樂，而且還包括藝術(shù)家本身。這些故事的制作方式可能會發(fā)生變化，但我們與之互動不會改變。