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对话：“AI作曲家”能抢了人类作曲家的饭碗吗？


对话：“AI作曲家”能抢了人类作曲家的饭碗吗？文章插图
上海纽约大学NYU Shanghai（图片来源：官网）
访谈者：张蒙（简称：张）、邹卓阳（简称：邹）
被访谈者：赵梓翔（简称：赵）
张：赵老师您好 ， 很高兴今天我们就人工智能音乐（Artificial Intelligence Music）进行一次对话 。 在我的人工智能项目系列研究中 ， 我们将“智能城市”切割到不同层面 ， 从城市智能出行、城市智能医疗、城市智能规划与适应能力等多个角度探讨了对于当今以及未来城市的构想；当然 ， 我们也不能忽略人工智能音乐对于未来社会发展的影响和对人类生活的重要性 。 尼采曾说过：“Without music, life would be a mistake.”（没有音乐 ， 人类生活可能会错乱不堪 。 ）
赵：我也很荣幸 ， 张老师！
邹：在音乐创作方面 ， 您如何定义“智能（Intelligence）”的概念？
赵：在音乐创作领域 ， “智能”意味着机器可以和人类一样 ， 也就是模仿或代替人的思维方式、创造才能和审美来创作音乐 。
邹：那目前人工智能音乐的发展是个什么样的现状？
赵：一般而言 ， 人工智能（AI）分为三个层面：最基本的为计算智能 ， 也叫弱人工智能 ， 例如电子计算器、谷歌翻译等 ， 这些在市场上已经做的相对成熟了；第二层是感知智能 ， 比如人脸、语音和音乐识别等 ， 这些也发展的很成熟了；最高的层面是感知和创作智能 ， 也就是可以模仿人类的意识、思维认知和创造能力的强人工智能 ， 包括AI音乐创作、AI老师教学等等 。
遗憾的是 ， 目前世界上99%的企业都在做计算和感知类人工智能 ， 这也是大多数人认为目前各类人工智能产品“人工而非智能”的原因 。 在国家提出发展人工智能的背景下 ， 许多企业都给自己加上了“人工智能”的称号 ， 这或许是为了更好地利用国家政策和争取风险投资吧 。
当然 ， 弱人工智能的每一次创新 ， 都离强人工智能更进一步 。
邹：人类音乐家的创作和人工智能创作出的作品各有什么特点？
赵：就目前而言 ， 人工智能创作的音乐无论是从技术成熟度、还是情感深度表达上是没法和成熟的人类作曲家相比的 。
对话：“AI作曲家”能抢了人类作曲家的饭碗吗？文章插图
要想达到理想中“人工智能”的创作效果不容易 ， 这涉及到音乐和科技的完美结合 。 （图片来源：谷歌搜索）
张：那人工智能创作音乐的过程和人类相比如何呢？
赵：虽然一个是机器 ， 一个是人 ， 但我们要的结果是相同的 ， 那么创作过程肯定有一定的共性 。 比如人工智能音乐创作需要和人类学习作曲一样 ， 学习并储存大量数据 ， 比如各种作曲技巧 ， 包括和声 (Harmony)、配器 (Orchestration)、复调 (Counterpoint) 和曲式结构 (Music Form) ， 还有历史上几乎所有作曲家的写作手法和风格喜好等 。 然后再根据客户的需求 ， 结合大数据 ， 然后利用创作规律和算法生成新的作品 。 如果我们理想中的人工智能作曲家出现了 ， 我相信这个创作过程应该比人类快很多 。
张：那研发人工智能的主要难度在哪里？
赵：科技方面我不敢谈 。 就说音乐方面 ， 和刚才我说的一样 ， 你得把历史上出现的所有的音乐理论、创作技法和各类风格的名曲的代表性片段都输入到系统中 ， 你想想这是个多大的工程啊？而且我们还得往坏处想 ， 假设由于失误或不专业 ， 你输入的音乐数据素材本身就不对或不完整而导致创作的作品不符合规则 ， 这个问题就严重了 。
我听过一些AI创作的作品 ， 从专业的角度和人类优秀的作曲家相比不够成熟 ， 甚至还有很多“硬伤” ， 包括一些知名公司的产品 。 所以要达到一定水准 ， 必须要让最专业的音乐家和AI科学家们合作 ， 把两个领域做到无缝对接 ， 再经过长时间打磨才可以创造出期待的产品 。 简而言之 ， 对于大家理想中的人工智能音乐 ， 最大的挑战是专业的技术和充足的资金支持 ， 还有付出长期研发的时间 ， 这个时间甚至得以五年、十年为单位 。


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