下一個貝多芬，在人工智慧裡？

人類縱橫星球的萬年長河裡曾留下無數文明閃光，其中，我們在藝術方面的創造力是最引以為傲的特質。然而科技飛躍的今天，

人工智慧帶著“無所不能”的願景到來，我們曾認為機器所無法企及的創造力，還為我們所獨有嗎？一個現實就在眼前——人工智慧涉獵音樂領域已不是新鮮事兒了！無論是Google這樣的科技企業，還是索尼這樣的娛樂巨頭，都將AI在音樂編曲、創作的可能性進行了科研及應用探索，並取得了初步藝術“造詣”，不過也有人認為，藝術的創新與人文內涵是AI只可仿形而無法傳神的。

所以， AI到底是下一個隱藏的天才，還是音樂界的攪屎棍？

Google 的 AI 音樂研究專案 Magenta

Google除了創造強大的互聯網搜尋引擎之外，一直都像個帶點文藝細菌的科技小年輕。

在去年5 月 23 日的 Moogfest 音樂科技節上， Google Magenta團隊現場展示了一個數位合成程式，對人工智慧系統輸入一些簡單的音符後，讓其根據這些音符的排列特點，編寫出更為完整豐富的曲子，並彈奏出來。

Magenta是Google於去年6月新推出的研究項目，用以探索如何利用人工智慧來創作藝術。研究人員通過生成音樂的演算法設計了一個簡單的應用程式，當在程式中輸入MIDI音樂檔後，

音樂資料會進入TensorFlow，進而對系統進行音樂知識訓練。

而今， Magenta已經帶來了一段90秒的鋼琴曲。從去年5月份向公眾公開到現在， Magenta項目已經成長了很多，儘管對於歌曲的更大結構的瞭解還不夠深入，但至少已為我們帶來了一小段旋律的驚喜。

索尼的巴黎 Flow Machines實驗室

無獨有偶。

當科技企業的將AI的觸角延伸至藝術領域時，搞藝術的也沒閑著。

索尼巴黎電腦科學實驗室（CSL）自1997年就開始專注前沿音樂技術的研究和發展。 CSL致力於開發一套演算法系統 Flow Machines，根據使用者的品味譜寫歌曲，其歌曲在迎合用戶口味的基礎上，適用于所有現有音樂風格。 Flow Machines的機器學習演算法已經學習了大約 13000 份不同風格的樂譜，一旦演算法模型確定，就會創作擁有相似風格的樂譜片斷以及領篇曲調。實驗室已利用人工智慧系統創作了兩首曲子，分別是有披頭士風格的《Daddy’s Car》，以及美國爵士樂風格的《Mister Shadow》。

此外，實驗室研究人員還開發了一個名為“DeepBach”(深度巴赫)的神經網路。他們想知道，人工智慧機器能否創作出與“西方近代音樂之父”巴赫一樣風格的讚美詩？巴赫的作品創作了許多大合唱形式的複調聖歌(讚美詩)，其中每一首作品都很簡單，採用單一的旋律，因此是個很好的切入口。

如今經過訓練，DeepBach能夠創作出與巴赫風格高度相近的作品，幾乎到了“以假亂真”的地步。研究團隊對1600多人進行了測試，其中包括400多位元音樂家或音樂系的學生，而超過50%的人認為，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。相比之下，巴赫本人的作品也僅被75%的人正確識別。DeepBach的表現可謂非常出色。”

此外，形形色色將AI與音樂相結合的專案和作品，如雨後春筍般浮現。放眼國外，IBM的Watson Music曾與格萊美獲獎音樂製作人亞曆克斯男孩（Alex da Kid）搭檔，借由Watson的“情感性見解”，以“心碎（heartbreak）”為歌曲中心情感，共同完成了一首表現“心碎”的音樂作品。此外，由索尼音樂和華納音樂部分出資成立的創業公司 Techstars Music 的孵化專案Amper Music也已發佈了一條由AI編曲的作品，同樣類型後起之秀還有倫敦的 Jukedeck、在柏林的 Melodrive，在三藩市的 Humtap 以及在 Google 老家山景城的 Groov.AI等。而聚焦國內，百度也通過人工智慧技術將美國藝術大師羅伯特·勞森伯格《四分之一英里畫作》的其中兩聯分別譜成了 20 餘秒的鋼琴曲。

在音樂的海洋裡，人工智慧以我們意想不到的速度翻滾著旋律的浪潮，就現階段看上去更像是在“瞎翻騰”，它的驚人模仿力上也很難讓人認可這是種“創造力”。如果人工智慧想在未來創造出一個新的“貝多芬”，始於模仿是正途，真正做到創造未來，還真是一段飽有期待的漫漫長路。

*本文正文及頭圖素材圖片均來自於網路