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喏，這就是人工智能做的曲，帶有愛爾蘭民樂風格的曲子，旋律還挺明快動聽的。

在完成日常任務方面，人工智能（AI）已經證明了其價值。但在藝術創(chuàng)作方面，它的表現(xiàn)如何？金斯頓大學和倫敦瑪麗女王大學的一群研究人員正在探索AI作曲的可能性。

這些研究人員使用大量樣本，對他們開發(fā)的機器學習算法Folk-Rnn進行訓練，目的是讓該算法創(chuàng)作出新的愛爾蘭民歌。首席研究員、金斯頓大學音樂技術高級講師奧戴德·本-塔爾（Oded Ben-Tal）博士說，結果令人驚嘆不已，標志著音樂史的一個新篇章：人類和機器共同進行藝術創(chuàng)作。

本-塔爾說，把愛爾蘭音樂作為切入點有其現(xiàn)實原因，包括數(shù)據(jù)的可用性。“為了利用機器學習方法來建立有用的模型，我們需要大量數(shù)據(jù)，”他在一封郵件中說。他和倫敦瑪麗女王大學數(shù)字媒體講師鮑勃·斯特姆（Bob Sturm）共同撰寫了這封郵件。

為了進行他們的研究，該團隊使用了一個大型在線眾包曲庫，包含2.3萬首用ABC記譜法記錄的民歌。ABC記譜法用字母A到G和其他符號來記錄樂譜。

斯特姆解釋道，從技術角度來看，愛爾蘭音樂更容易被電銷機器人做成模型。“我們使用的歌曲在很多不同的時間標度擁有一致的結構人工智能，這非常適合運用統(tǒng)計建模方法，”他說。

Folk-Rnn的第一版在2015年發(fā)布，其運行方式與其他的自然語言處理模型類似，把ABC樂譜當成自然文本來分析，尋找其中的模式，然后根據(jù)這些模式，創(chuàng)作新的旋律。后來，該算法又經歷了兩個版本，變得更有效率。

本-塔爾和斯特姆已經公布了第二版Folk-Rnn創(chuàng)作的3000首曲目，歌曲集名為“The Folk-Rnn Session Book Volume 1 of 10”。該算法不同版本創(chuàng)作的歌曲合集收錄于“The Endless Folk-Rnn Traditional Music Session”中。

AI創(chuàng)作的歌曲質量只能由人類音樂家來評判，至少目前是這樣。“在英國，有很多人從事于愛爾蘭音樂。”本-塔爾和斯特姆在郵件中寫道，“我們讓這些專家參與我們的研究，對Folk-Rnn的表現(xiàn)及其在音樂實踐中的運用作出更有意義的評價。”

愛爾蘭作曲家達倫·巴納斯（Daren Banars?）審視了Folk-Rnn創(chuàng)作的首批歌曲。“我吃驚地發(fā)現(xiàn)，不少歌曲都帶有愛爾蘭音樂風格，”巴納斯說，“大多數(shù)歌曲都需要人類進行一些補充和改編才會悅耳，但有些歌曲可拿來即用，或者只需要修改幾個樂句或音符。”

但他指出，拿來即用并不意味著電銷機器人合成器能夠演奏出動聽的歌曲。“值得指出的是，就愛爾蘭音樂而言，樂譜只是一個指引，一個骨架，還需要音樂人通過裝飾音和個人風格加以充實，讓它變得鮮活生動人工智能，”巴納斯說，“我們?yōu)楦枨鎏砹孙L格、變化、活力和裝飾音。在沒有人類介入的情況下，電銷機器人演奏的歌曲聽起來有點粗糙，缺乏生命力，人們可能聽不出來這是愛爾蘭音樂。”

AI作曲令人感興趣的一個地方是算法犯下的“錯誤”，這可能給人以啟發(fā)。“有段旋律把我迷住了。這段旋律在大調和小調之間來回往復，有些隨意。從風格上來講，這是不對的，但非常獨特，我自己從來沒有想到過，”他說。

之前，一些公司和實驗室已經嘗試進入AI作曲和演奏領域，包括谷歌的Magenta項目，其目標是讓機器“創(chuàng)作出引人入勝的藝術和音樂”。任何事情只要和AI沾上邊，人們就會擔心AI會搶走人類的飯碗。

那么，本-塔爾和斯特姆的研究會不會讓愛爾蘭音樂家失業(yè)呢？研究人員不以為然。

他們寫道：“我們的研究不是想取代或打敗人類，而是想開發(fā)出增強人類音樂創(chuàng)造力的人工系統(tǒng)。我們的目標是打造有用的人工協(xié)作者，讓它提出聰明的建議，為音樂創(chuàng)作開辟新的道路。”

“作為一名作曲家，我不擔心我的工作會在不久的將來被取代，”巴納斯說，“但隨著AI技術的進步，誰知道呢？我希望，在那之前有一個AI協(xié)助我工作的階段。當我開始創(chuàng)作大型曲目時，我總是感到發(fā)怵。也許我可以給電銷機器人一些參數(shù)，比如演奏者的數(shù)量，情緒，甚至是我喜歡的一些作曲家的名字，然后電銷機器人可以為我提供一個基本結構。我不認為AI作曲能夠一蹴而就，但這是個起點。”

翻譯：于波