" Искусственный интеллект (ИИ) уже меняет мир вокруг нас бесчисленными способами: от автоматизации задач, обычно выполняемых людьми, до создания новых изображений и даже помощи мошенникам в поиске новых способов выманить у людей их деньги. Таким образом, появление искусственного интеллекта на мире музыки было лишь вопросом времени. Влияние ИИ на музыку уже можно почувствовать (или, точнее, услышать), и ИИ, скорее всего, продолжит менять способы создания, обсуждения и даже юридического отношения к музыке.
Профессионалы в области музыки уже знают, что искусственный интеллект — это просто новейшая разработка в длинном ряду новых технологий, способных перевернуть звуковой ландшафт. За прошедшие десятилетия появление технологий записи, радио, все более мощных инструментов усиления и редактирования и многого другого привело к росту музыки и ее развитию до ее нынешнего состояния. Ниже мы подробно рассмотрим, как системы, подобные ИИ, уже взаимодействовали с музыкой и музыкантами в прошлом наряду с текущим положением вещей
Алгоритмы и компьютерная музыка
Хотите верьте, хотите нет, но самая ранняя компьютерная музыка появилась в 1950-х годах. Компьютер Manchester Mark II, разработанный в Манчестерском университете, дал ранним экспериментаторам возможность использовать вычислительную систему для распознавания, анализа и даже создания новой музыки. Этот и другие ранние компьютеры использовали наборы правил, называемых алгоритмами, для создания музыкальных произведений. Самая ранняя подобная работа была известна как «Илиак-сюита» , созданная с помощью компьютера с помощью композиторов Леонарда Айзексона и Лехарена Хиллера.
Стохастические вероятности
Следующим поколением пионеров компьютерной музыки был греческий композитор Яннис Ксенакис, использовавший случайные процессы. Стохастические процессы, также известные как стохастические вероятности, представляют собой случайные распределения вероятностей, которые поддаются статистическому анализу. Ксенакис и другие примерно в то время использовали компьютеры для создания спецификаций структуры, высоты тона и других параметров музыкального произведения.
Развитие искусственного музыкального интеллекта
В то время как ранние эксперименты в области компьютерной музыки ставили перед прото-системами искусственного интеллекта задачу распознавать закономерности, разработчики более продвинутых систем в 1980-х и 1990-х годах стремились научить компьютеры тому, как функционируют различные музыкальные элементы, тем самым дав им возможность участвовать в генеративном моделировании.
Системы искусственного интеллекта в этот период могут брать элементы из уже существовавших музыкальных произведений, разделять их на части, анализировать, а затем рекомбинировать для создания новой музыки. Для этого, сначала необходимо закодировать в базу данных большую базу данных музыки и связанных с ней атрибутов. Затем система ИИ сможет извлекать определенные элементы на основе идентификаторов. Затем, используя систему правил, ИИ реконструировал эти более мелкие сегменты в крупномасштабный музыкальный продукт.
Последние 15 лет: развитие уникального стиля и звука
Проект Iamus в 2010 году представлял собой систему искусственного интеллекта, предназначенную для создания новой классической музыки в своем уникальном стиле. Iamus использует алгоритмы почти так же, как это делали самые ранние компьютеры, генерирующие музыку, хотя и на гораздо более продвинутом уровне. Iamus случайным образом генерирует музыкальное произведение, которое затем подвергается серии тестов, чтобы определить, насколько хорошо оно соответствует установленным правилам жанра, теории музыки и других систем. Повторяя этот процесс, Ямус может создавать музыку, все более соответствующую правилам, в различных стилях.
NSynth — еще один недавний пример инструмента искусственного интеллекта, используемого в процессе создания музыки. В отличие от приведенных выше примеров, NSynth не ставит своей целью создание целых музыкальных произведений. Скорее, он использует нейронные сети для генерации новых отдельных звуков, которые затем можно сэмплировать или секвенировать в других творческих процессах. NSynth — это пример системы искусственного интеллекта, цель которой — расширить возможности музыкантов-людей, в данном случае за счет расширения диапазона звуков, имеющихся в их распоряжении.
ИИ также нашел свое применение в программном обеспечении для редактирования и производства, где он может помочь в работе приложений и плагинов, которые могут делать все: от преобразования звукового входа в другой тип звука или до анализа содержания высоты звучности и систематического изменения этой высоты и др.
Последние тенденции в области искусственного интеллекта и музыки
Некоторые из новейших инструментов искусственного интеллекта, используемых при создании музыки, также используют нейронные сети, иногда просматривая и анализируя большие коллекции музыкальных примеров, чтобы понять закономерности и общие черты. Aiva — один из самых популярных подобных инструментов, способный создавать музыку, по сути неотличимую от некоторых человеческих сочинений.
Однако инструменты искусственного интеллекта все чаще рассматриваются не как замена музыкантам-людям, а как их усовершенствование. Системы искусственного интеллекта можно использовать для создания мелодий, гармоний, последовательностей аккордов, синтезаторных звуков и многого другого, и все это человек-музыкант может включать в свои собственные произведения.
Поскольку ИИ становится более мощным инструментом в мире музыки, он также создает вопросы и дилеммы. Например: кому принадлежит ( и кто получает от этого прибыль ) музыкальное произведение, созданное ИИ? Сможет ли музыка, основанная на искусственном интеллекте, заменить музыку, созданную людьми? А как насчет роли ИИ в судебных процессах по поводу плагиата, которые все чаще встречаются в музыкальном пространстве?
ИИ также нашел свое применение в программном обеспечении для редактирования и производства, где он может помочь в работе приложений и плагинов, которые могут делать все: от преобразования звукового входа в другой тип звука или до анализа содержания высоты звучности и систематического изменения этой высоты. и многое другое.
Последние тенденции в области искусственного интеллекта и музыки
Некоторые из новейших инструментов искусственного интеллекта, используемых при создании музыки, также используют нейронные сети, иногда просматривая и анализируя большие коллекции музыкальных примеров, чтобы понять закономерности и общие черты. Aiva — один из самых популярных подобных инструментов, способный создавать музыку, по сути неотличимую от некоторых человеческих сочинений.
Однако инструменты искусственного интеллекта все чаще рассматриваются не как замена музыкантам-людям, а как их усовершенствование. Системы искусственного интеллекта можно использовать для создания мелодий, гармоний, последовательностей аккордов, синтезаторных звуков и многого другого, и все это человек-музыкант может включать в свои собственные произведения.
Поскольку ИИ становится более мощным инструментом в мире музыки, он также создает вопросы и дилеммы. Например: кому принадлежит ( и кто получает от этого прибыль ) музыкальное произведение, созданное ИИ? Сможет ли музыка, основанная на искусственном интеллекте, заменить музыку, созданную людьми? А как насчет роли ИИ в судебных процессах по поводу плагиата , которые все чаще встречаются в музыкальном пространстве?
Машинное обучение для музыки: алгоритмы и приложения
Проект «10-я симфония» обучил ИИ, используя другие музыкальные произведения Бетховена, «завершить» его незаконченную симфонию.
Чтобы создавать музыку — или вообще производить какой-либо творческий продукт — система искусственного интеллекта (ИИ) должна сначала знать основные закономерности и элементы музыки. Самый распространенный способ, которым ИИ делает это, — это машинное обучение, процесс, в котором система ИИ принимает огромное количество данных (в данном случае это могут быть примеры записанной музыки, ноты или что-то подобное) и анализирует. это. Анализируя эти данные, система узнает об общих закономерностях и правилах, регулирующих музыку, составляющую набор данных. Затем ИИ может попытаться создать свой собственный результат, используя те же самые правила. Хотя поначалу результат может быть грубым и трудным для прослушивания, по мере того как система «узнает», что она может сделать, чтобы улучшить свои творения и приблизить их к примерам из набора данных улучшается музыкальный результат
Типы алгоритмов для искусственного интеллекта и музыки
Системы искусственного интеллекта всех видов обычно полагаются на вклад программистов, чтобы поставить желаемые задачи или результаты обучения. Рассмотрим, например, инструмент искусственного интеллекта-генератора произведений искусства, который принимает часть ввода текста от пользователя-человека, а затем создает изображение, соответствующее этому тексту. В случае с музыкой один из способов работы пользователей с музыкальными системами искусственного интеллекта — предоставить некоторые параметры, которые будут использоваться в самом музыкальном творении — аккорды, мелодии, ритмы или репрезентативные песни или произведения.
Примером алгоритма, использующего этот тип входных данных, основанного на музыкальных строительных блоках, является попытка исследователей из Рутгерса завершить 10-ю симфонию Людвига ван Бетховена (композитор эпохи романтизма закончил свою знаменитую 9-ю симфонию только перед смертью, но он начал писать следующий). Команда музыковедов и экспертов по искусственному интеллекту создала алгоритм, позволяющий им вводить элементы других музыкальных произведений Бетховена, чтобы система могла лучше всего изучить способ сочинения музыки Бетховена.
Примечательно, что проект Рутгерса Бетховена не был полностью основан на искусственном интеллекте. После того, как система искусственного интеллекта создала некоторый музыкальный результат на основе анализа других произведений Бетховена и неполных нот, которые он оставил для 10-й симфонии, команда, стоящая за проектом, отправила результат на анализ отдельному музыковеду. В конечном итоге этот человек выбрал и заказал образцы, предоставленные ИИ, что сделало этот проект настоящим сотрудничеством человека и ИИ.
Проблемы с искусственным интеллектом и музыкальными алгоритмами
Одна из ключевых дилемм для команды программистов, создающих ИИ, предназначенный для создания музыки, хорошо иллюстрируется приведенным выше примером. Сами по себе системы искусственного интеллекта не способны измерять или оценивать качество своей музыкальной продукции. Человеческие вкусы в музыке во многом субъективны, и у всех нас есть свои предпочтения или антипатии в этой области. Нельзя сказать, что у ИИ такое же чувство вкуса — он способен оценивать свои собственные творения исключительно на основе того, как они сочетаются с музыкой, которую он уже проанализировал. Поскольку некоторые из самых известных музыкальных произведений противоречат общим правилам, связанным с созданием музыки, ИИ вряд ли когда-либо намеренно выйдет за эти границы.
Здесь в игру вступает человеческий компонент, как в примере выше.
Творчество и сотрудничество: взаимодействие человека и искусственного интеллекта в музыке
Многие из наиболее успешных инструментов искусственного интеллекта, используемых в процессе создания музыки, делают это с явным намерением сотрудничать с людьми.
Мир искусственного интеллекта (ИИ) полон возможностей, но он также вызывает сомнения и даже страх. Оставляя на время в стороне экзистенциальные проблемы, многие люди обеспокоены тем, что ИИ возьмет на себя их работу, оставив их безработными и все более безработными. Хотя есть определенные отрасли и профессии, о которых в этой области стоит беспокоиться больше, чем о других, некоторые части мира ИИ менее ясны. В качестве примера можно привести системы искусственного интеллекта, предназначенные для создания произведений искусства и, в частности, искусственного интеллекта, генерирующего музыку. Эти системы на самом деле могут привести к более гармоничному партнерству между людьми и компьютерами.
Системы искусственного интеллекта, предназначенные для создания творческих произведений, таких как музыка, должны учитывать множество параметров и соображений, и они также часто требуют дополнительной юридической проверки . К ним относятся сочетание мастерства, техники, следования правилам (и их нарушения), вдохновения, инноваций и многого другого. И чтобы добиться успеха, музыка, созданная искусственным интеллектом, также должна пройти своего рода тест на вкус: слушатели должны получать удовольствие от прослушивания музыки. Это огромная задача даже для машины, обученной на огромном объеме данных и обладающей строгими алгоритмами и входными данными. В качестве примера можно привести сгенерированную искусственным интеллектом композицию «Daddy's Car» в стиле «Битлз»: сочетание рок-методов, которое многим слушателям кажется бессвязным
Многие из наиболее успешных инструментов искусственного интеллекта, используемых в процессе создания музыки, делают это с явным намерением сотрудничать с людьми. И действительно, многие музыканты рассматривают музыку, основанную на искусственном интеллекте, не как угрозу их средствам к существованию и творчеству, а как потенциальный инструмент и даже стимул для новых жанров, звуков и творческих проектов. Вот некоторые способы взаимодействия людей и искусственного интеллекта при создании музыки.
Эмбиент и фоновая музыка
Хотя ИИ еще не способен создавать поп-хиты, некоторые музыканты использовали его для создания музыки, которая могла бы получить меньше внимания: фоновой музыки для рекламы, подкастов и подобных произведений. Инструмент искусственного интеллекта, такой как Amper, позволяет пользователям вводить различные параметры, включая настроение, жанр, темп и т. д., а затем искусственный интеллект создает музыку, соответствующую этим спецификациям. Во многом этот тип взаимодействия человека и ИИ похож на другие в сфере ИИ. Например, генераторы визуального ИИ часто используют аналогичный процесс передачи человеческого ввода в изображения на основе ИИ.
Endel — еще один инструмент искусственного интеллекта, используемый для аналогичной цели. Он позволяет пользователям создавать персонализированные звуковые ландшафты на основе погоды, частоты сердечных сокращений, циркадных ритмов и других факторов, соответствующих настроению и потребностям пользователя.
Индивидуальное сотрудничество исполнителей
Все большее число отдельных музыкальных исполнителей обнаруживают, что ИИ может быть полезным инструментом для расширения их собственного творчества. Немецкий дуэт Dadabots использует искусственный интеллект для создания звуков, которые никогда раньше не слышали, а поп-звезда Граймс поощряет использование систем искусственного интеллекта для воспроизведения своего голоса в музыке других людей. Можно использовать ИИ, чтобы превратить запись вашего голоса в мелодию, исполненную вашим любимым исполнителем ( недавно выпущенная поп-песня, в которой утверждается, что содержит вокал популярных исполнителей Drake и The Weeknd , но на самом деле весь вокал был сгенерирован ИИ). Некоторые артисты также используют ИИ для содействия сотрудничеству там, где оно никогда не было бы возможным, включая одновременное подпевание своей ИИ- версии . Но для многих исполнителей ИИ служит более простой цели: помочь выйти из писательского тупика. ИИ может помочь генерировать мелодичный, лирический и другой контент
Новые рубежи?
Для многих артистов, продюсеров и других представителей музыкальной индустрии потенциальное использование искусственного интеллекта в качестве помощника в творческом процессе не является чем-то особенным и не является чем-то особенно новым. В конце концов, практически вся поп-музыка использует программное обеспечение для цифровой коррекции, а именно автонастройку для устранения несоответствий высоты звука и улучшения звучания вокала певца. Для многих поп-музыкантов обычной практикой является синхронизация губ на концертах, что, по сути, является еще одним типом цифрового сотрудничества между людьми. И практика работы вместе с неназванным партнером не является чем-то новым, учитывая длинный список успешных музыкальных авторов и продюсеров.
Человеческая музыка против музыки, созданной искусственным интеллектом: качество и ограничения
Некоторые исследования показывают, что многие слушатели уже не могут отличить музыку, созданную компьютерами, от музыки, написанной людьми.
Поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным в процессе создания музыки, артистам и слушателям придется ответить на надвигающийся вопрос: люди или машины создают лучшую музыку?
Прежде чем углубиться в этот вопрос, мы должны сначала признать, что вкус в музыке, как и в любом искусстве, субъективен. Конечно, невозможно прийти к единому мнению относительно того, какие исполнители-люди создают лучшую музыку, поэтому следует ожидать, что будет также много точек зрения, когда дело дойдет до сравнения звуков, генерируемых искусственным интеллектом и человеком. Тем не менее, есть несколько важных аспектов музыки на основе искусственного интеллекта, которые следует учитывать при формулировке этого вопроса, и сам этот вопрос может иметь серьезные последствия для всех аспектов музыкальной индустрии.
Музыка с искусственным интеллектом: процесс обучения
На момент написания этой статьи лишь немногие системы искусственного интеллекта, предназначенные для создания музыки, способны по-настоящему создать совершенно новую песню из воздуха. Многие другие могут использовать данные пользователя для внесения изменений в существующие звуковые ландшафты или ритмы, но это может привести к тому, что музыка будет звучать похоже на песни, созданные другими пользователями этих систем. Две системы, которые фактически способны создавать новую музыку, — это Google MusicLM и Jukebox, созданные создателем ChatGPT OpenAI . По состоянию на май 2023 года ни один из них не был обнародован.
Помимо сложной ситуации с авторским правом , основной причиной того, что эти инструменты не получили широкого распространения, является уровень качества музыки, которую они в настоящее время создают. Слушатели отмечали странное звучание, неровные миксы, сбивающий с толку вокал и странные гибриды разных жанров и стилей в песнях, созданных на этих и подобных платформах.
Этого следовало ожидать от музыки, созданной искусственным интеллектом. Причина этого в том, что многие из этих систем используют машинное или глубокое обучение для создания новой музыки на основе детального анализа бесчисленных ранее существовавших музыкальных примеров. Когда системы ИИ генерируют новые песни, они затем анализируются, чтобы увидеть, насколько хорошо они соответствуют правилам и шаблонам, обнаруженным ИИ. Следует ожидать улучшения с течением времени. Итак, одна из причин, по которой музыка, основанная на искусственном интеллекте, может показаться хуже музыки, созданной человеком, заключается в том, что у нее просто не было времени придумать, как создавать убедительные песни.
Исследование: музыки на основе искусственного интеллекта еще нет
В исследовании 2023 года исследователи из Йоркского университета попытались определить, можно ли использовать методы глубокого или неглубокого обучения для создания музыки, которая получила бы более высокую оценку по сравнению с музыкой, созданной человеком. В них приняли участие 50 участников с «относительно высокими музыкальными знаниями», каждый из которых оценивал образцы музыки, созданной как компьютером, так и человеком, по таким параметрам, как стилистический успех, эстетическое удовольствие, повторение/самореференция, мелодия, гармония и ритм. Все произведения были выполнены в классическом стиле и включали струнные квартеты и фортепианные импровизации.
Результат исследования показал не только то, что музыка, сочиненная человеком, имеет явное преимущество перед звуками, генерируемыми искусственным интеллектом, но также и то, что самый сильный метод глубокого обучения эквивалентен методу неглубокого обучения. Этот последний пункт предполагает, что глубокое обучение, возможно, еще не является ключом к достижению окончательного успеха с музыкой, созданной ИИ.
В чем разница?
Еще один важный вопрос в дискуссии о том, что лучше — музыка, созданная искусственным интеллектом или человеком, заключается в том, в какой степени слушатели смогут различить разницу между ними. В исследовании, упомянутом выше, слушатели часто могли определить разницу на основе параметров, использованных при оценке. Другие слушатели могут указать на отсутствие тонких нюансов и разнообразия в музыке, созданной искусственным интеллектом.
Тем не менее, некоторые исследования показывают, что в некоторых случаях может быть трудно отличить эти два набора музыки. В исследовании, проведенном командой разработчиков музыкального генератора с искусственным интеллектом Amper и исследователями звука Veritonic, участникам было предложено определить разницу между музыкой на основе искусственного интеллекта, музыкой, созданной человеком, и стандартной музыкой. Обычный человек не мог заметить разницу. Платформа обслуживания клиентов Tidio в 2022 году провела опрос, посвященный искусству, созданному искусственным интеллектом, и человеком, и обнаружила, что респонденты заявили, что музыка — одна из категорий, в которых труднее всего отличить машины от людей. Участники, как правило, приписывали ИИ песни, которые, по их мнению, были «слишком хорошими» или «слишком сложными», предполагая, что они сомневаются в способностях людей-музыкантов.
