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人工智慧學會的事情越來越多,現在她也能夠創作樂曲了!

 

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是否能夠像人類一樣進行創作,一直是個有趣的研究課題。

事實上,人們在人工智慧的研究已經取得了豐碩的成果,在策略性遊戲、圖像、語音辨識等領域,人工智慧都已經做得比人類更快更好。然而這些都是有規則可循的事物,歸功於機器學習(Machine Learning)技術的發展,人工智慧學習規則的能力已經遠高於人類。

創作則與以上提到的這些完全不同,在文學、藝術創作的過程當中需要創造力和抽象思考等等,而人們還不清楚人工智慧是否可以具備這些能力,因此至少在創作上目前人類還是技高一籌。

不過,至少在音樂創作這方面,最近人工智慧又跨出了一大步。

 

人工智慧也能譜出管絃樂曲

 

Nvidia在五月中舉辦了今年的GTC大會(GPU Technology Conference),這次主題專注在圖形處理器(GPU)在人工智慧上的應用。而Nvidia在發表會的開幕影片使用的背景音樂,正是人工智慧所創作出來的。

 

 

這位人工智慧作曲家名為Aiva,命名來自人工智慧虛擬藝術家(Artificial Intelligence Virtual Artist)的縮寫,她是由Aiva Technologies這間新創公司所開發。Aiva Technologies在2016年成立,目標是讓人工智慧取代人類作曲,以打入電影、廣告、遊戲等客製化配樂的市場。

Aiva目前已經發表她的第一張專輯《創世紀》(Genesis),並且在法國與盧森堡著作權協會(SACEM)註冊,是世界上第一個官方承認的AI作曲家。她的創作以管絃樂為主,並且能夠根據客戶的需求對作品的風格進行客製。

細聽其作品,當中細膩的旋律和情緒表現,讓人不禁懷疑,這真的是出於人工智慧之手,不是人類的作品?(更多Aiva作品可上其SoundCloud網站欣賞。)

 

如何讓人工智慧學會作曲呢?

 

那Aiva究竟是如何創作樂曲的呢?

以往讓人工智慧創作的方式大多是人類先把相關規則寫好,然後讓人工智慧按著規則來創作,比如說美國作曲家David Cope在1990年代開發的AI作曲家Emily Howell就是典型之一。然而隨著機器學習技術的發展,現在的做法偏向讓人工智慧從人類的作品當中自行歸納出規則,然後模仿這些作品創造出屬於自己的新作。

Aiva的研究團隊則是先讓Aiva從大量的古典音樂作品中學習樂曲當中旋律的規則(以古典音樂為學習對象是為了避免版權的問題),再讓Aiva在無數的旋律當中不斷地探索,進行排列組合,最終譜出一首首樂曲。學習過程當中則用到「深度學習」和「強化學習」這兩種機器學習技術。

深度學習(Deep Learning)以學習過程中利用的深層類神經網路(Deep Neural Network, DNN)模型為名,而模型的名稱則來自與生物神經細胞相似的運作機制,特點是其由神經元組成多層的架構,可以由大量的輸入資料歸納其中隱藏的抽象結構,並找出資料的特徵,進而找到規則。這項技術廣泛用於複雜資料的分類,比如圖片或語音辨識。

強化學習(Reinforcement Learning)則是處理關於策略的問題,因此常用於策略性遊戲的訓練。藉由在遊戲設定每一步動作所回報的獎勵,可以讓人工智慧自由的探索,並且在嘗試許多次之後找到最佳的策略。前陣子非常有名的AlphaGo,就是結合了深度學習與強化學習的應用。

 

深層類神經網路模型

 

由於Aiva Technologies並未公開詳細的技術文件,為了進一步探討究竟人工智慧如何利用機器學習技術學習並創作自己的樂曲。接下來筆者將介紹另一項人工智慧作曲技術DeepBach如何創作樂曲的方法。

DeepBach是由索尼電腦科學實驗室(Sony CSL)開發。透過深度學習技術學習古典音樂大師巴哈的聖詩歌作品,DeepBach可以模仿巴哈的作曲風格,並創作自己的旋律。DeepBach研究團隊並對其做了實驗,宣稱她已通過了音樂版的圖靈測試,即人類無法分辨DeepBach創作的音樂及真正巴哈的作品。

DeepBach也是運用深度學習技術來學習音樂當中的規則。然而,一般的深度類神經網路只考慮當下的輸入資料,而在音樂的旋律是有連貫性的,因此DeepBach引入了一項叫做LSTM(Long Short-Term Memory)的技術。LSTM也是由類神經網路構成,但加上了控制閘,因此具有記憶體(Memory)的特性,可以保留先前的資訊,並控制輸入和輸出,如此便解決了這個問題。

學習到巴哈音樂的規則後,接著是創作音樂的階段,DeepBach先是隨機生成音符組成旋律片段,然後利用先前訓練好的模型一一替換片段中的音符,使其更符合巴哈的作曲風格,重複若干次後便完成了一首曲子。使用這個方法不僅可以創作樂曲,也可以將一段旋律重新配上巴哈式的伴奏。

 

 

當人工智慧學會了作曲之後?

 

前面的例子在在顯示了人工智慧在創作音樂上的可能性。然而,人工智慧真的可以取代作曲家的位置了嗎?這倒也未必。

目前運用深度學習的技術,雖然可以讓人工智慧學習到旋律中的規則,但是要學習到整首曲子的架構,比如說流行樂主歌和副歌的差別,或是在古典音樂的奏鳴曲式中分為呈示部、發展部和再現部等,要以現在的深度學習技術要讓人工智慧自動學習這些曲式上的結構仍有一定難度。事實上,根據報導,目前Aiva在創作樂曲的過程中仍需要人類輸入作曲法的相關規則。

Aiva研究團隊認為,Aiva在未來能夠促成人類與人工智慧合作創造音樂來發揮最大的創作潛能,而非誰要取代誰。然而,身為一位音樂愛好者,筆者對於完全由人工智慧創作音樂的態度是樂觀其成。當初AlphaGo也是先學習人類的棋譜,再自行探索,使得人們看到前所未見的圍棋策略,如果人工智慧也能跟AlphaGo一樣,創作出完全與人類音樂家不同的樂曲,不但能讓音樂發展出全新的領域,對樂迷也是一大福音。

讓我們拭目以待吧。

 

參考資料:

  1. A New AI Can Write Music as Well as a Human Composer(Futurism),簡中版
  2. Artificial intelligence can write classical music like a human composer. It’s the first non-human artist whose music is now copyrighted(ZME Science)
  3. How We Used AI in a Video That Tells the Story of AI(Nvidia),中文版
  4. DeepBach: a steerable model for Bach chorales generation(Flow Machine),研究論文

 

About 林 遠任

台大電機所小小研究生一枚。
沒有網路就活不下去,上Youtube聽音樂是每天例行公事,偶爾也打打太極拳。
座右銘(仮):Reality is lemons and the Internet’s my lemonade.

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