- 2017/9/13 9:33:29
- 类型:原创
- 来源:电脑报
- 报纸编辑:电脑报
- 作者:
@特约作者 钟清远
作者简介:曾经的媒体人,科技媒体记者,科技专栏作者。如今投身互联网企业。《电脑报》特约记者。
很多人一直痴迷于这样一个概念,就是人工智能也可以实现人类原本能做的事情,但是艺术是人类的最后自留地,因为人类总把创造力当做人性中最后一块圣地。在面对日益兴起并且无所不知的人工智能,艺术真的会成为人类的最后一道防线吗?或许,人类也要放弃这样的想法了,事实上,像一键编首歌曲或者图画的按钮是确确实实存在的。
Jukedeck是不断涌现的利用人工智能合成音乐的公司之一
可口可乐买了AI音乐家的歌曲
在伦敦的一个会议室里, Stobbs用他的智能手机播放了一首歌曲,以展示他的新公司Jukedeck走在音乐的最前沿的成果。Stobbs播放了一首轻柔的钢琴曲,曲子旋律简单,尽管隐约有一丝悲伤,但不可否认,它可以作为医保之类广告的背景音乐。
这首歌曲并非Stobbs自己所写,也非他请作曲家创作的。 Jukedeck是不断涌现的利用人工智能合成音乐的公司之一:这些公司仿照大脑,建立了人工神经网络模型工具,电脑会敲击这些工具以制作音乐,使电脑像孩子一样通过实际操作来学习。
2012年,29岁的 Stobbs与同龄作曲家Rex共同创办了Jukedeck。早先,他们都是剑桥大学国王学院的唱诗班成员,正是在剑桥大学,他们第一次了解到人工智能可以合成音乐。2010年,Rex参加了一场由他女朋友母校哈佛大学所举办的计算机科学讲座,讲师口中的编码听起来简单而直接,这勾起了Rex对于人工智能音乐的研究记忆。在回程飞机上,Rex决定成立Jukedeck,将人工智能音乐与编码合二为一。
Jukedeck的系统将成千上百首曲子录入人工神经网络,随后该网络对这些曲子进行分析,以计算出一段音符接续另一段音符的概率以及和弦的搭配,进而合成一首风格相近的作品,最后,自动生产程序会将其转换成音频素材。不同风格的曲子拥有不同的网络,从民歌风到听起来像商务会议上常出现的绚丽电子音乐的“企业风”。最近,Jukedeck才开始尝试通过人工神经网络输出、合成音频。这使得音轨声音更自然和多样, 换句话说就是更人性化。
利用人工智能合制音乐,这绝对算是一个新兴的行业。除了在伦敦的Jukedeck外,行业的新起之秀也不少,包括在柏林的Melodrive以及在旧金山的Humtap。而技术巨头们也纷纷参与到人工智能的浪潮中,现在除了互联网巨头比如谷歌的AI音乐研究项目Magenta以及IBM的人工智能程序Watson之外,在今年的早些时候由索尼音乐和华纳音乐部分出资成立的洛杉矶创业孵化公司Techstars Music也宣布了他们旗下的两个AI音乐孵化项目,Amper Music和Popgun。
IBM的Watson Beat是机器学习和人工智能专家与作曲家、专业音乐人合作开发的基于云的人工智能程序,由它携手艺术家创作的《Not Easy》冲上了 Spotify 全球榜 Top 2单曲榜。《Not Easy》是Watson通过学习了 26000 首流行歌曲,分析了 5 年来的流行文化,探索什么样的主题、旋律最打动人,从个人小爱到世界大爱, 将大量的非结构化数据转化为情感洞察,帮助艺术家创作的一首歌曲。
2016年 6月,Google Brain发布Magenta项目,该项目旨在让电脑合成具有冲击力、艺术性、并且充满惊喜的音乐。2016年9月,谷歌旗下的英国人工智能公司DeepMind也将钢琴曲样本放入人工智能系统中以生成诸如演讲类的音频,虽然DeepMind并未披露该系统是如何运作合成音乐的,但该系统利用初始音频所合成的一段10秒钟的爵士乐颇为前卫。
目前看来,这些业务还未引起音乐家的焦虑。法国摇滚音乐家Lescop认为听众不会完全接受电脑制作的音乐,他说:“音乐迷爱上的是音乐家,你不可能爱上一台电脑。”不过,Jukedeck的Rex对此持保留意见,他认为:“录制的音乐很棒,但它是静态不变的:例如你在玩游戏时,作曲家并不会坐在你身边谱写乐曲。而人工智能或许将改变我们听的方式,当计算机最终对音乐有足够的理解之后,它能在现实中做出响应,例如打游戏或跑步时给你立即谱写适合的音乐。我认为能够在现实中做出响应的人工智能系统将是未来音乐的重要组成部分。”
打开Jukedeck或者Amper Music的网站,你只需要设定音乐类型、心情、速度、乐器以及音轨长度,就能为你创建一首歌曲。一旦你以每分钟80次的节拍创建了一首时长为2分钟的民谣歌曲,Jekedeck的系统会给你这首歌取一个歌名,然后会以0.99美元卖给你这种不拿它进行商用的个人,或者以21.99美元作为企业商用的价格,甚至可以以199美元直接把版权卖给你。Jukedeck不愿公布卖了多少歌曲,但表示可口可乐英国分公司是每月的订阅用户。
AI画家:“下一个伦勃朗”
去年3月,谷歌为DeepDream在旧金山举办了一场名为“深度梦境:神经元网络的艺术”的展览及拍卖会,展出的作品均出自DeepDream系统与人类的合作。“深度梦境”的名字,源于2010年的科幻电影《盗梦空间》,用以指涉倚靠技术实现的梦境的相互渗透。“深度梦境”让人类看到了DeepDream大脑中奇异的、梦魇般的世界。
这些作品既新奇又异常令人困扰。由DeepDream生成的图像上布满了奇怪的类似狗的生物,如果你上传一张人像或风景照至DeepDream,它看到的是保留了基本轮廓但其中有许多模糊的怪兽般的形象出现,像是鸟、狗、猪、蛇等动物的集合体,让人毛骨悚然。
人工神经元网络近几年来在图片识别、分类和语音识别方面取得了长足的进展,谷歌DeepDream就是基于人工神经网络来识别并自动生成图像,是用以研究人工智能算法如何感知物体的一种方式。工程师给DeepDream浏览上百万的图片以训练其识别能力,直至它能正确地将图像归类。除此之外,DeepDream可以基于提供的图片,通过神经元在该图片中查找熟悉的图式并增强这些图式,最终生成自己专属的图像。
出人意料的是,这场拍卖会售出了有史以来第一批机器绘画作品,筹得资金约84000美元,这些资金被用于旧金山一家专注于整合艺术与科技的非盈利组织。在当日的拍卖会上,DeepDream与伦敦艺术家Memo Akten合作的一组英国通信总部作品拍出了8000美元,这也是该展览中拍出的最高价作品。
人工智能 DeepDream系统与人类的合作创作的画展
人工智能创作的作品《下一个伦勃朗》以假乱真
去年,微软以及伦勃朗故居博物共同成立了一个新的协作项目——“下一个伦勃朗”,尝试利用微软Azure平台大量存储和迅速处理数据的能力,打造下一个荷兰17世纪最伟大的画家伦勃朗。项目的主要目的是尽可能地遵循伦勃朗的创作技巧和绘画风格来创建全新的艺术品。软件分析了346幅伦勃朗的原作,通过机器学习的方式对每张画测量60个点,根据他的绘图风格、瞳距、颜色、种族、年龄和面部测量等来模拟伦勃朗进行创作。
经过长达18个月对伦勃朗的研究,机器最终绘制出一幅瞩目的作品《下一个伦勃朗》。画中人物为年龄介于30至40岁之间的白人男性,由一片暗色背景衬托,身着黑色大衣,头戴黑色帽子,面朝左侧光源,这是经统计后,最常出现在伦勃朗肖像画中的主体特征。作品重现了伦勃朗的画风和笔触,成功“复活”了这位艺术大师。在去年的戛纳国际创意节上,《下一个伦勃朗》收获了创新狮子奖、2个全场大奖,以及各类银狮、铜狮奖共计15个奖项。
该画作由超过1.48亿个像素组成,在制作过程中利用了深度学习算法和面部识别技术,研究人员通过软件和3D扫描仪分析了168,263个伦勃朗画作片段,并将这些数据导入到3D打印机。为了营造出真实的油画质感,团队使用了真正的油画材料进行打印,颜料达13层,最终生成了这幅作品。在这里,数据似乎成为画家的大脑,技术硬件代替了笔刷。
然而,需要看到的是,“下一个伦勃朗”始终是对大师的模仿,而并非自主的创作。不过,通过这个项目也可以看到人工智能在现实中的应用,研究团队认为该技术可以用于现存油画残缺部分的修补。目前,微软以及德尔夫特科技大学正在计划用这一新技术修复一件被严重烧坏的伦勃朗布面油画。
投资者说
AI超越不了人造艺术的顶峰
关于艺术消亡的担忧已经有百余年了,随着一次次的技术革命,艺术其实从未消亡。
AI或许永远都不能让艺术提升到一种前所未有的高度,因为它很难做像人类一样具有真正的七情六欲,利用让情感来驱动创作,因此AI创作的艺术可能超越不了人造艺术的顶峰。假如有一天AI也能拥有人类的情感,那么这番言论会被推翻,不过AI想要进化到这一步还有非常漫长的路要走。
AI 音乐似乎有一种会成为未来音乐产业的一部分的趋势。但实际上,这些初创公司并不指望AI音乐能超越某某歌手,但他们希望AI音乐能够激发人类音乐家的灵感。定义音乐的是人类的期望和情感,让艺术不同于噪声的也是人类的期望和情感。
艺术家始终会存在着,因为真正的艺术家,不是因为他的能力超过人工智能,而在于一直在创作艺术,在创作他人以为无用的东西。技术只是达到目的的工具,而艺术的目的在于过程的觉与识的变化。这种变化于艺术家而言,是心智的时间性修炼。
所有的技术进步都是功利化的,只有人的情感注入,才是无用之大用。人工智能或许能使得某些艺术变得没有那么神圣,就如知识一样不被智者垄断,但是对于艺术和智慧的渴求是人类永恒的追求。
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