說起人工智慧， 你首先想到啥？無人車？機器人？
咱們就不能藝術點嗎？比如， YouTube上的網紅歌手Taryn Southern2017年一張專輯中的主打曲目， 名叫《Break Free》。
這首歌小探覺得蠻好聽，
不過咱們不是個音樂推薦號， 之所以要提到這首歌， 是因為它的來源很奇特——《Break Free》是由人工智慧譜曲。 事實上， Taryn新出的一整張專輯， 其作曲都出自人工智慧手筆， 甚至專輯名字就叫《I AM AI》（我是人工智慧）。
這是音樂史上首張由完全由AI譜曲和製作的專輯。 我們本以為， 人工智慧進軍文化創意領域， 似乎是短期內難以實現的事情， 但現在已經能推出成熟的作品。 並且， 整個創作過程非常簡單迅速。
Taryn專輯的作曲， 都是由一款AI應用Amper完成。 如果你想擁有獨家定制的原創作品， 只需要註冊Amper， 設置幾個參數， 比如：音樂要表達怎樣的心情、長度是幾分幾秒、用什麼樂器演奏等等。 選擇完畢， 等待幾秒到幾十秒， 你的原創音樂就出來了！
如果用戶不太滿意， 那麼Amper還提供很方便使用的工具， 對這段音樂進行進一步潤色。 除了曲調本身能修改， 還能測試不同的樂器演奏效果。
無獨有偶， 另一家名叫Jukedeck的倫敦創業公司， 做的事情幾乎和Amper如出一轍。 這家公司還在2015年在TechCrunch舉辦的創業公司大賽上斬獲頭獎， 並且提出了更清晰的商業模式：獨立音樂製造人第一個月前五首音樂免費， 以後每段作曲收費7美元；商業機構的收費是15美元/曲。 並且只需150美元， 創作者可以購得一首音樂的獨家所有權。
這簡直和白菜價無異！
並且Jukedeck已經有了穀歌、倫敦自然歷史博物館等大型合作夥伴。 說到穀歌， 之前我們報導過它家利用人工智慧生成的原創音樂， 引起極大的反響， 但那首樂曲， 說實話只算得上平淡無奇。
短短兩年不到的時間， AI進軍音樂界的腳步，
也是也不是。
Amper的創始人Drew Silverstein說， 他認為這個AI作曲工具的最佳使用場景， 是為很多功能性專案服務， 比如商業廣告、搞笑短視頻等， 這些不以音樂本身為目的但又需要音樂的產品， 每天產生量都可能在上百萬個。
如果請音樂人專門製作背景音樂， 大家想像得到——花費一定不菲。 而Amper能以一種快速廉價的方式為它們提供應景的、不牽涉版權紛爭的背景音樂。
如果得到廣泛應用， 那麼現在行業內很多把譜曲寫歌當一份普通工作、或創意能力不夠的人， 可能就真的要失業了。
但是擔任過配樂製作人的Silverstein說， 人工智慧從事創意產業的初衷， 不是為了取代人力， 而是為了和人類合作。
以流行音樂為例， 它們大都有著特定的模式， 比如某些旋律需要重複、要有過渡段落和引子、序曲等。
現在， 人工智慧做好了準備， 要接替這部分工作， 音樂人會擁有更多的時間去做創意部分， 甚至會有更大的機會脫穎而出——前提是， 我們真的有創造力。
如果在既有的圈子裡打轉轉， 那麼機器的學習和提取能力和人類不是一個量級——相較於人類， AI可以通過資料獲取對自己進行幾百萬次訓練並自我提升， 而且永不疲倦。
在說下一個例子之前， 小探先問問各位音樂發燒友們， 有沒有看今年年初的美國格萊美音樂頒獎禮？
相信看過頒獎典禮的朋友們一定會對人工智慧 技術在典禮上的應用記憶深刻。
IBM的Watson是著名的機器學習平臺。今年，Watson分析了格萊美幾十年來的提名歌曲，瞭解它們傳達的情緒，並用不同顏色來表達這些情緒。白色代表憤怒，藍色表示悲傷，黃色意指愉快，而這三種情緒也是歌曲中最常見的。
Watson貼心的分析結果讓第60屆格萊美成為與觀眾最貼近的一屆，歌迷通過讀取Watson的情緒和內容分析結果，更加瞭解藝術家的心靈世界。
其實，早在2016年，Waston就已經學會給電影剪片花了。
我們形容一部電影很爛，會說“精華都在片花裡了”。這說明了片花的重要性——它的好壞，直接影響人們是否願意走進電影院。傳統電影工作者需要花費一個星期到一個月的時間，來完成一段兩分鐘的電影片花；並且認為這個工作和拍電影一樣，需要創意和靈感。
去年Watson卻接到一個新工作——給一部恐怖電影《Morgan》剪輯片花。巧合的是，這部電影是科幻片，內容講的就是：一個外形是少女的機器人因為學習速度太快變得過於強大，而脫離了人類控制的故事。
為了訓練Watson搞定這項任務，IBM的科學家給它“喂入”了100部恐怖電影的片花，這些片花被細分成各種類型的片段和場景，以説明Watson從視覺、聽覺和場景結構等角度進行分析，從而“進化”出“人類怎樣會感到恐懼”的認知。
“學習”結束後，人們把90分鐘的電影《Morgan》給了Watson，它很快就剪出了6分鐘的初版片花。當然，後續還需要專業人士把這個粗剪版本重新排列組合，符合故事的邏輯進展。但是Watson的參與，讓整個片花出來的時間從7到30天，縮短到24小時。
下面大家欣賞一下這個史上第一個由人工智慧剪出的電影片花。反正看過的都拍手叫好，並且很多人熱切詢問：什麼時候機器人開始直接拍電影？
看起來，人工智慧大舉“入侵”文化創意產業指日可待。甚至有外網媒體預測：下一個十年，我們會聽著AI製作的歌曲，讀著AI寫的詩歌和小說，然後欣賞AI畫展。
那麼，人類創作者的立足之地在哪裡？
正如我們前文所說，只有在你足夠優秀和有創造力的前提下，你的工作才會不僅繼續保留，而且更加重要。並且好消息是：AI會成為你的助手，幫你完成各種“雜活”。
未來音樂人肩負創新的任務，他們需要尋找和發展新的音樂形式和潮流，然後讓人工智慧圍繞新的主題加以潤色完善，衍生出其它小的變化，來更好地挖掘創新點的利益所在。
電影製作者們也可以探索各種新的表現形式、故事結構等，然後有更多的時間進行實際拍攝嘗試，反正AI助手可以迅速剪輯出初步成品看效果。
如果你讓人工智慧自己去生產音樂和電影，那麼它們只能在已有的東西裡打轉。當然，每次有新東西被創造出來，AI大概只需要幾個月甚至幾天，就能“自學成才”。但那些引領新潮流、創造新東西的人，會贏得超然的地位，並且擁有定義審美的話語權。
而如果文化領域的從業者缺乏創意，只能在現有的框架裡打轉，那麼人工智慧的崛起，很可能會剝奪他們工作的機會。因為從效率、成本、寫作等各個角度分析，人工智慧都擁有絕對優勢。
所以我們預見得到：人工智慧技術的成熟，會對文化創意產業，造成更明顯的“馬太效應”。那些憑藉自身能力和創造力站在各個領域頂端的人才，會在人工智慧的幫助下獲得更明顯的優勢，包括更多的名利和更大的影響力；而創造力不夠出眾吃的更像“人力”飯的從業者，未來卻可能失去立足之地。
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IBM的Watson是著名的機器學習平臺。今年，Watson分析了格萊美幾十年來的提名歌曲，瞭解它們傳達的情緒，並用不同顏色來表達這些情緒。白色代表憤怒，藍色表示悲傷，黃色意指愉快，而這三種情緒也是歌曲中最常見的。
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其實，早在2016年，Waston就已經學會給電影剪片花了。
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去年Watson卻接到一個新工作——給一部恐怖電影《Morgan》剪輯片花。巧合的是，這部電影是科幻片，內容講的就是：一個外形是少女的機器人因為學習速度太快變得過於強大，而脫離了人類控制的故事。
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那麼，人類創作者的立足之地在哪裡？
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未來音樂人肩負創新的任務，他們需要尋找和發展新的音樂形式和潮流，然後讓人工智慧圍繞新的主題加以潤色完善，衍生出其它小的變化，來更好地挖掘創新點的利益所在。
電影製作者們也可以探索各種新的表現形式、故事結構等，然後有更多的時間進行實際拍攝嘗試，反正AI助手可以迅速剪輯出初步成品看效果。
如果你讓人工智慧自己去生產音樂和電影，那麼它們只能在已有的東西裡打轉。當然，每次有新東西被創造出來，AI大概只需要幾個月甚至幾天，就能“自學成才”。但那些引領新潮流、創造新東西的人，會贏得超然的地位，並且擁有定義審美的話語權。
而如果文化領域的從業者缺乏創意，只能在現有的框架裡打轉，那麼人工智慧的崛起，很可能會剝奪他們工作的機會。因為從效率、成本、寫作等各個角度分析，人工智慧都擁有絕對優勢。
所以我們預見得到：人工智慧技術的成熟，會對文化創意產業，造成更明顯的“馬太效應”。那些憑藉自身能力和創造力站在各個領域頂端的人才，會在人工智慧的幫助下獲得更明顯的優勢，包括更多的名利和更大的影響力；而創造力不夠出眾吃的更像“人力”飯的從業者，未來卻可能失去立足之地。
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