當AI遇見流行音樂，是天使還是魔鬼？
日前，美國自由筆者AaronCarnes走訪了谷歌大腦、加州大學SantaCruz分校等從事AI和音樂結合領域的研究工作者，在切身感受了他們的日常后，記錄下了這幾個有意思的故事，讓吃瓜群眾也可以瞥到當AI進入音樂圈時，到底是令人恐慌還是充滿期待？
一
這個名叫JesseEngel的哥們兒最近正癡迷于讓自己的電腦變成一個音樂家。他30多歲，個子很高，胡子拉碴還留著齊肩的頭發，喜歡穿緊身牛仔褲，白色的T恤上還有萬花筒的設計這些元素加起來，你可能也會覺得他應該是一個漂泊的貝斯手，和谷歌研究科學家的身份差著十萬八千里
Engel他們位于谷歌舊金山辦公樓五層的辦公室，庫卡機器人何服電機維修，其實也是一個設備齊全且精良的音樂工作室。了解谷歌Magenta項目的人都知道，這是一個利用人工智能和機器學習來創作藝術的項目，同時為開源人工智能平臺TensorFlow的用戶簡化這一過程。Magenta提供給用戶可以修改的代碼，包設計類似于人類大腦神經元的人工神經網絡，并預先進行各種任務。它還為創作型藝術家和技術人員提供了一個分享自己實驗的社區。
谷歌高級研究科學家DouglasEck從15年開始設計Magenta項目，16年正式對外發布。他今年已經48歲，但看起來仍像個孩子。
沒錯，我們幾個人湊到了一起，正打算舉行一場即興演奏會。這本不是計劃中的事情，Eck和Engel屆時將會為我和我的朋友、樂隊成員AdamDavis演示一些demo。但Eck似乎對這事很隨意，如果想更好的去了解Magenta項目，還有什么比和它一起創作更好的呢？
我站在電子鼓后，Davis抓到了一個擋板，機器人維修，Eck在鍵盤后面，一直想帶起節奏。在特雷門琴（theremin,是一種不需要接觸而演奏的樂器，你可以像巫師一樣揮舞著你的手控制它）是KoryMathewson，是谷歌暑期項目的實習生，因為他把他的空閑時間都花在了研究機器人來表演即興喜劇，Eck笑著偷偷告訴我，這也是當時為啥會讓Mathewson來這實習的一個考量。
最后要介紹的就是我們這個臨時組建的樂隊的最后一名成員A.I.Duet，它正是使用了Magenta技術的應用程序。當你在附加的鍵盤上彈奏一段旋律，程序會根據音符的選擇、節奏、切分音和以前聽到的音樂來識別整體模式。然后它會自動計算并幫你補完旋律的重奏部分，幾乎可以實現一呼一應的演奏模式。我們所使用的內部版本可以通過設置溫度來控制響應的隨機性：當Engel選低音吉他模式，開始即興創作旋律；當Engel聽到了他喜歡的回應，就把設定下來。他拿起了一個黑色的GibsonLesPaul電吉他，然后演奏就這么即興開始了。
猜猜我們都是誰~
我們的設想還是很不錯的，但令我印象深刻的是人工智能在二重奏中彈出的低音線。如果我們是一個真正的樂隊，我相信我們也會這樣創作下去。音樂家們經常掙扎于沒有新的創作靈感，這個程序似乎會成為他們創作的源泉。
這就像在房間里有另一個音樂家。Davis說。他也參與了二重奏。當他開始演奏樂器時，他開始在原來的音線外著色，這讓我們的樂隊成員感到十分興奮。（我們真的很期待看到人們如何打破這種局面，Engel說。）隨著他不斷升溫，就產生了一種狂躁的、嚇人的旋律，與他當初輸入的東西幾乎完全不一樣。比如，他給了一個一閃一閃亮晶晶的節奏想看看會發生什么，在極致的溫度下，變成了一首在糟糕旅行中的圣誕曲。
技術對藝術來說非常重要。Eck說。試想如果把你的吉他拔掉和弦。現在把它插入這個很棒的電吉他，你會很依賴技術來完成這項工作。他補充道，他們所做的類似于建造一個更好的吉他踏板，甚至就是一個電吉他。至少希望是這樣。現在，他們還不確定這項技術將如何影響音樂，或者它是否會被使用。這我想起了Auto-Tune，這是一種錄音軟件，它一開始是為平淡的流行音樂校正音軌的音軌；后來T-pain和KanyeWest這樣的說唱歌手，就不再用它了，而是發揚了它的特點，創造出一種新奇的聲音。
不管AI的音樂生成技術如何，Eck覺得這將是不朽的。我們將跟隨音樂家，如果有人發現我們正在做的事情，又做了一些更了不起的，我們可能會邀請他加入一起創造更多。
聽著Eck，我可以明顯感到他的大腦就是為了探索算法而生的，同時對音樂的熱情，引領著他用技術來開發這種給各類音樂家使用的工具。當我問他關于他自己的音樂追求時，他略帶羞澀地而我分享了他在咖啡店彈吉他的美好經歷，而我則訝異于他并沒有把自己創作的最佳時期花在成堆的合成器里。
二
人工智能和音樂的結合其實已并不是什么新鮮事。20世紀50年代，先鋒作曲家LejarenHiller和LeonardIsaacson用電腦寫了一首IlliacSuite。該樂譜包括了按照某些音樂原理統計生成的音符，例如諧波相互依賴，并基于作曲家對傳統音樂的知識規則合成。
直到最近，AI輔助音樂還主要停留在學術界。現在谷歌、索尼、IBM和其他公司都成立了相關的大型研究項目。還有像Jukedeck這樣的初創公司，它利用人工智能為視頻生成廣告和背景音樂。Brain.fm提供功能性的人工智能合成音樂，來幫助用戶放松、專注、和促進睡眠等，該技術已經開始盈利。
不同的項目也都看到了類似的結果，但大家都有自己的小算盤。谷歌正在為藝術家設計工具，設計開放式的實驗項目，目的是激發創造力。Jukedeck把它的資源集中在工具易用性、市場營銷以及尋求節省視頻配樂的成本。Jukedeck的聯合創始人PatrickStobbs告訴我，公司希望擴大其客戶基礎，包括任何對制作音樂感興趣的人：它希望使用這項技術來幫助那些想要成為音樂家的人，在不學習演奏樂器的情況下就可以創作歌曲。
他說：就像Instagram讓不是專業修圖的我們更容易創作出很棒的照片，我們把Jukedeck看作是一個創意工具，讓更多的人輕松地制作音樂，并擁有更多的動力。
大約十年前，一些使用類似人工智能技術的音樂軟件應用程序就已經出現了，其中大多是令人沮喪的結果。微軟的自動編曲軟件Songsmith在阿卡貝拉聲道上生成卡西歐鍵盤式的伴奏。這個節目激發了無數搞笑視頻的靈感，例如，FreddieMercury的WeWillRockYou的表演，聽起來特別像含糊的拉丁Muzak音樂。
從那以后，盡管技術和品味還在繼續發生著沖撞，但事情已經開始發生著翻天覆地的變動。從去年開始，在不久的將來，全世界都能看到人工智能生成的音樂將會是什么樣子。制片人AlexDaKid與IBMWatson超級計算機合作，創造了一個朗朗上口的情感歌謠NotEasy。Watson使用了5年的文化數據，包括新聞標題、互聯網搜索、電影概要和社交媒體內容，來分析他們周圍的趨勢和人們的情緒。它還處理了超過2.6萬首流行歌曲，尋找共同的主題和音樂模式。利用這一信息，超級計算機確定了近代歷史的情感脈絡，以及可以引起聽眾強烈情感共鳴的音樂元素。然后Alex用這些數據來選擇心碎的主題，以及他喜歡的音樂短語和抒情片段。