当AI遇见流行音乐是天使还是魔鬼
日前，美国自由撰稿人Aaron Carnes探访了谷歌大脑和加州大学Santa Cruz分校等研究AI与音乐结合领域的工作者。在这些地方，他感受到了一种全新的氛围，记录了几个令人兴奋的故事，让人们窥探当人工智能进入音乐圈时，到底是令人担忧还是满怀期待？
首先介绍的是谷歌的一位研究科学家Jesse Engel。他拥有与众不同的背景，就像是一个才华横溢的漂泊贝斯手，但同时也是谷歌研究团队的一员。他的办公室位于谷歌旧金山办公楼的五层，那里设备齐全的音乐工作室让人眼前一亮。Engel正痴迷于利用人工智能和机器学习技术，将电脑打造成一个音乐家。他所参与的谷歌Magenta项目旨在利用人工智能和机器学习推动艺术创作，并简化开源人工智能平台TensorFlow的使用过程。该项目提供了丰富的代码供用户修改，设计的人工神经网络类似于人类的大脑神经元，能够预先完成各种任务。Magenta还为创作型艺术家和技术人员提供了一个分享实验成果的社区。谷歌高级研究科学家Douglas Eck自2015年开始设计Magenta项目，并于2016年正式对外发布。尽管他已年近半百，但他的心态仍然年轻且充满热情。
当几个人聚在一起，打算举行一场即兴演奏会时，这并不是计划中的事情。Eck和Engel为Aaron Carnes和他的朋友、乐队成员Adam Davis演示了一些demo。而Eck似乎对这个活动充满兴趣，认为与他们一起创作是了解Magenta项目的最佳方式。站在电子鼓后的Carnes目睹了这场特殊的表演。除了人类音乐家外，还有一位特别的嘉宾——Kory Mathewson，他是谷歌暑期项目的实习生。他的空闲时间都花在了研究机器人表演即兴喜剧上。正是这一研究领域让他得以参与到这场演奏会中。
不得不提的是他们乐队的最后一名成员——AI Duet。这是一个应用了Magenta技术的程序。当人们在附加的键盘上弹奏旋律时，它会根据音符的选择、节奏、切分音和已听到的音乐来识别整体模式，并自动计算补全旋律的重奏部分。几乎可以实现“一呼一应”的演奏模式。通过调整温度设置来控制程序的响应随机性。随着音乐家的即兴创作，AI Duet能完美配合，创造出令人惊叹的和谐旋律。这种技术让音乐家们在创作时不再为灵感枯竭而烦恼，成为他们创作的源泉。对于乐手来说，“这就像在房间里有另一个音乐家”，人们完全可以想象出未来音乐的全新可能性。虽然当前技术尚处于发展初期无法预测其未来的影响程度如何但正如Auto-Tune软件一样未来它或许会成为音乐创作不可或缺的一部分技术。而对于那些热衷于探索算法并热爱音乐的人来说这项技术无疑为他们提供了一个绝佳的工具来探索和创造新的音乐体验。当我向他询问关于他对音乐的追求时，他略带羞涩地与我分享了他曾在咖啡店弹奏吉他的美妙经历。我聆听时深感震撼，因为他并没有沉醉于复杂的合成器之中，而是专注于原汁原味的音乐体验。他弹奏吉他时的激情与专注，让我看到了音乐纯粹的美。
另一方面，人工智能与音乐的结合正在成为一股不可忽视的力量。从先锋作曲家使用电脑创作音乐开始，到现在谷歌、索尼等大型科技公司的介入，人工智能在音乐领域的应用已经逐渐渗透到各个方面。像Jukedeck这样的初创公司利用人工智能为视频生成广告和背景音乐，而Brain.fm则提供功能性的人工智能合成音乐，帮助用户放松、专注等。这些技术已经开始盈利，预示着人工智能在音乐领域的广泛应用即将到来。
不同的项目各有特色和目标。谷歌着眼于为艺术家提供开放式的实验工具，激发创造力；而Jukedeck则专注于工具易用性、市场营销，并寻求降低视频配乐的成本。Jukedeck的联合创始人Patrick告诉我，他们的目标是让任何对制作音乐感兴趣的人都能轻松创作歌曲。他们希望像Instagram一样，让没有专业音乐背景的人也能轻松创作出令人惊叹的音乐作品。
回首过去，一些早期的人工智能音乐软件结果不尽如人意。但现在，技术和口味的冲突已经开始转变为翻天覆地的变革。制片人Alex Da Kid与IBM Watson超级计算机合作创作的歌曲“Not Easy”，展现了人工智能音乐的新方向。通过利用多年的文化数据，Watson确定了可以引起听众强烈情感共鸣的音乐元素，并与Alex共同创作出这首歌曲。虽然其背后的故事引人关注，但最终的结果却未能完美表达其试图传达的情感温度。这也再次提醒我们，在追求完美流行音乐的人工智能能否成功还取决于艺术家的情感表达和创作能力。
Flow Machines对“风格”的解读依赖于数据。当你用特定音乐训练它时，它就会预测创作这种风格音乐的人们的意图。在创作Daddy’s Car时，Flow Machines为Carré提供了几个Beatles式旋律和和弦的创新建议。
为了让我更好地理解Flow Machines的艺术潜力，Ghedini介绍了Carré用此软件创作的一首较为小众的歌曲“Mr. Shadow”。这首歌的训练数据集包含了美国经典词曲作家的作品。当我聆听时，感觉像是穿越到了一个音乐的新世界。和弦的走向犹如幽魅般的魔法，旋律又充满了梦幻和活力。在YouTube上，有评论者甚至调侃道：“如果未来终结者用加特林枪攻击人类时，这首歌绝对会成为背景音乐。”我对这首歌的感受复杂，但我确实听到了不同于主流音乐的独特之处，期待更多这样的音乐。
在巴黎的一次音乐会上，多名音乐人与Flow Machines共同编曲的作品展现出了迷人的魅力。这些作品充满了艺术气息，甚至超越了Alex Da Kid的音乐。Carré计划在今年晚些时候发行与Flow Machines共同创作的音乐专辑，其他艺术家也可能效仿。
谷歌一直与艺术家们保持着克制的合作态度。Eck更倾向于将他的工具应用于实验音乐，而非大量生产热门单曲或功能性背景音乐。他希望能影响音乐的艺术方向，并为前沿艺术家提供工具。他认为，制作并非每个人都喜欢的音乐是积极的尝试，总能带来新奇的效果和疯狂的创新。未来的流行歌手们可能会从地下艺术家的创新中获得灵感。
自上世纪80年代中期以来，英国教授Eduardo Reck Miranda一直在研究这一领域。他内心深处有一个信念：人工智能能够照亮那些被忽略的创意缝隙。Miranda曾是一名作曲家，对用科技辅助音乐创作充满激情。为了创作《倾听的交响曲》，他开发了人工智能软件，将贝多芬的第7交响曲重新组合，并通过大脑扫描来解构人们听音乐的方式。对于机器能否做到这一切，他在最初也产生过怀疑。但当意识到机器可以做到并发现原有音乐的单调乏味后，他开始思考如何将这些机器应用于更富有创造性的领域。
关于AI在音乐创作方面的争议大多发生在Miranda、Eck和Pachet的实验之前。不得不提一个人——David Cope。他可能比任何人都更了解人工智能与创新大脑之间的关系。担任加州大学Santa Cruz分校教职长达30余年的Cope，继续利用人工智能进行音乐创作和其他艺术创作。他的家中充满了一种独特的混乱美，书籍和随机物体四处散落，仿佛刚从龙卷风中逃脱。这种混乱对他而言是一种刻意的创造性提示，利用随机性的惊人力量。他早在1977年就在计算机生成的音乐领域有所建树，并不断分享他的发现和理论。他坚信人工智能仅仅是利用计算机了解人类大脑及其工作原理的工具而已。同时他也提出了自己的长期项目“音乐智力实验”，并开发了新项目“Emily Howell”，旨在挑战那些声称机器将取代人类作曲家的观点。他认为机器只是执行人类指令的工具，没有自我意识。因此人工智能的真正价值在于对人类大脑工作原理的理解和探索。他的独特观点和创造性的工作方式为我们展示了人工智能与音乐艺术的交融之美。在探索作曲家创作的奥秘时，我能感受到Cope的迷茫与好奇。对于创作者来说，真正在创作过程中起作用的究竟是什么呢？Cope给出了一种新的视角：“创作并非源自闭门造车，而是在借鉴中绽放。关键并非在于算法本身，而是算法背后流淌的那一池丰富的音乐。”他似乎明白了艺术家在创作音乐时的独特过程——拼凑旋律、激发情感并赋予风格。他也意识到计算机需要以相似的方式运作。
回到1988年，Cope用自己的数百首音乐作品构建了一个独特的数据集。仅用了约24小时的时间，他就与Emmy共同创作出了一首名为《摇篮坠落》的曲子，这首曲子成为他作品中不可多得的佳作。通过倾听《摇篮坠落》以及Emmy的创作，他证实了自己的观点：作曲家的创作过程就是在不断借鉴。
我对Google和Sony正在采用的深度学习技术有了更深入的了解，它们可以说是Cope数据依赖方法的直接延伸。Miranda对此表示赞同，但他也补充说：“这种方法尚不完整，这也是为什么他的创作过程始终充满实验性的原因。”
人工智能软件在音乐创作中的表现，无法完全捕捉我们制作音乐的复杂过程。“我们所能做的最好的事情就是聚焦具体问题，”Miranda表示。这也引出了创造性生成模型中的棘手问题：如何衡量人工智能音乐的成功标准？随着机器学习技术的发展，语言翻译软件已经取得了显著的进步，其成功标准显而易见。但对于音乐这一艺术形式，我们又该如何判断人工智能软件的成果是否具有价值呢？是通过基层的流行度、好评还是其他标准？Eck和他的Google团队通过艺术家的持续兴趣来定义这一点。当音乐家们在新鲜感消退后仍然愿意使用这些工具时，就证明人工智能在音乐领域已经占据了一席之地。
在我们离开Google后的采访中，Davis和我谈到了他对这次采访的看法。“我喜欢看到事物的演变和可能的混乱。在那些混乱和不确定中，恰恰诞生了真正有趣的音乐。”他并不担心人工智能会让诚实的艺术家失去工作，反而期待那些裂缝和不确定性为像Eck、Engel、Miranda和Pachet这样的创新者提供机会。
计算机虽然能够出错，但其所犯的错误与我们无异。我们赋予人工智能的那些独特、不完美且不可预测的人类本能，正是推动音乐重新焕发生机的力量。让我们期待人工智能与音乐创作结合后产生的美丽化学反应，重新定义音乐的未来。