From: MIT Technology Review；编译：Shelly
今年5月 ，荷兰广播公司VPRO举办了 AI作曲大赛 ， 来自世界各地的13个团队尝试在AI的帮助下制作流行歌曲 。 最终 ， 来自澳大利亚的参赛团队 Uncanny Valley与AI协作创造的歌曲《美丽的世界》脱颖而出 。
从目前的情况来看 ， AI作曲的前景非常可观 ， 说AI作曲的极限将会是莫扎特水准也毫不为过 。 但也必须承认 ， 现阶段的AI并不够智能 ， 从某种程度上说 ， 人类与作曲AI的现阶段合作 ， 更多是像一种“妥协” ， 而非真正意义上的“协作” 。
联合打歌？这次是谁与谁合作？不妨先试听一下这首《美丽的世界》？
天哪！这真是凡人写的歌的吗？答案自然是否定的 。 事实上 ， 这首《美丽的世界》是人类和AI协同音乐创作的其中一部优秀作品 。
这个时代的联合造曲也许已经不只局限于歌手间、跨次元的创作了 。 我们即将迎来一个“大航海时代” ， 在这个时代里 ， 人类和AI也能联合造曲！
算法在演进 ， 模型在改良 ， 乐坛中异军突起 。 早在2016年1月 ，索尼就用一款叫 Flow Machines的软件创作了一首披头士风格的旋律 ， 作曲家Benoit Carre据此制作成一首完整的流行歌曲《Daddy’s Car》；2018年 ，谷歌开发的 Song Maker让任何人都能轻松制作音乐歌曲 ， 还能一键分享给朋友 ， 低成本低入门的歌曲创作继续风靡 。
除此之外 ， 诸如 Magenta、Amper AI和 Aiva等音乐制作工具 ， 使人类在音乐创作的星空里不再孤独 。
【流行歌曲|这首神曲太上头了！来听听AI作曲大赛冠军作品】《美丽的世界》：
神曲“神”在何处？
VPRO AI作曲大赛的开幕意味着：奇奇怪怪的比赛又增加了…所幸门槛不高 ， 更多的人可以尝试！(别忘了带上自家的AI…)
VPRO AI作曲大赛全程
“Welcome home welcome home
oh oh oh ~
the world is beautiful the world.”
夺冠的这首《美丽的世界》 ， 虽然歌词普普通通 ， 但当听过六遍后 ， 你会不由自主地摇头晃脑 。 是的 ， 因为它歌词很“上头” 。
这表明 ， 写出《美丽的世界》的AI在Eurovision的歌曲库中深度学习过后 ， 已经是一个“成熟”的创作AI了 。
这首获奖作品来自澳大利亚的一支由音乐家和计算机科学家组成的团队Uncanny Valley 。 虽然是AI作曲大赛 ， 但他们没有完全依赖AI谱曲 ， 歌曲的一部分是由他们亲身作曲的 。 所以说 ， 《美丽的世界》是人和AI共同的智慧结晶 。
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VPRO AI作曲大赛参赛团队
Uncanny Valley
“令人兴奋 ， 人和AI的这种联手太赞了！”Google Brain的AI研究员Anna Huang说 ， 她也是比赛评委之一 。
作曲AI的极限本可以是莫扎特
然而眼下它并不完美…
许多人认为 ， 短期来看 ， AI的用处更多体现于它和人的协作 ， 在这个协作过程中 ， 人类和机器团队各自发挥比较优势 。
“AI要么仅仅是一种工具 ， 充当人类的助手；要么是真正的协作者 ， 即房间中的另一位作曲家 。 ”Anna Huang的同事Carrie Cai说 ， 如果AI是真正的协作者 ， 那么它提升人类谱曲能力的作用不可限量 ， 也许人类和AI协作就像是在和莫扎特共同作曲一样 。
但是要做到这一点 ， AI必须易于使用和控制 。 在此次AI作曲大赛中 ， AI协作进行音乐创作的一些问题也暴露出来 。
Huang、Cai和他们的同事研究了不同团队与AI协作过程中所采用的各种策略 。 在多数情况下 ， 人们努力使机器完成他们的目标 ， 但最终不得不求助于补救方法和一些黑客手段 。
一个常见的问题是大型AI模型难以交互 。 大型AI制作的第一份初稿也许很成功 ， 但是想要改进它就很难了 。 研究人员表示他们很难跟进 ， 因为如果想把整首歌切分 ， 让AI在特定段落修改旋律 ， 这是很难的一件事 。
最后 ， 大多数团队使用较小的模型来制作歌曲的特定部分 (例如和弦或旋律)， 然后手动将它们衔接在一起 。 比如 ， Uncanny Valley就使用算法来匹配由不同的AI制作的歌词和旋律 。
另一个参赛团队Dadabots x Portrait XO也有类似的烦恼 。 他们不希望一个旋律重复两遍 ， 想指导AI仅改写第二段副歌 ， 但他们对此无能为力 。 最终 ， 该团队使用了七个模型将不同的结果拼凑在一起 ， 才得以实现他们期待的歌曲效果 。
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VPRO AI作曲大赛参赛团队
Dadabots x Portrait XO
究竟是“协作”还是“妥协”？
作曲AI缺少全局观
Huang说 ， 人类和AI协作谱曲就像组装拼图游戏一样 ， “有太多的原材料和丰富多彩的拼图碎片 ， 有些团队觉得拼图游戏艰涩困难 ， 但有些人却觉得兴奋 。 ”
Uncanny Valley能在此次AI作曲大赛中夺魁 ， 背后的创作故事也确实很有意思 。 据悉 ， Uncanny Valley使用AI来组合歌曲 ， 其中用到了一个经过澳大利亚考拉、翠鸟和袋獾训练的模型 。
皇家墨尔本理工大学 (RMIT) 的计算机科学家、Uncanny Valley的成员之一Sandra Uitdenbogerd说：“作曲AI就像一个奇特的人类协作者 ， 虽然它在歌曲创作上不那么出色 ， 但是非常多产 ， 所以我们会谨慎挑选它产出的字节 ， 用来合成歌曲 。 ”
“这么来看的话 ， 那么说实话 ， 其实这种AI协作的本质不是‘协作’ ， 而是‘妥协’ 。 我认为 ， 对于相同的作曲任务 ， 其实人类也可以做得同等好 ， 只不过是人类比不上AI的精力和速度 。 ” Sandra说 。
Sandra的这种评价是不无依据的 。 因为创作型AI以单个音符输出 ， 在图像生成的情况下以像素级别输出 ， 也就是说它们没有全局观 。 而人类通常是根据主歌、副歌以及歌曲的制作方式进行创作 ， 着眼于谋篇布局 。
因此 ， Cai总结称：“人工智能与我们的思维方式不在一个频道上 。 ”
“这不仅仅体现在音乐创作方面 。 我们看到 ， 在医院配备AI后 ， 医生们也改变了对使用人工智能的态度 。 ” Cai说 。
Cai希望让AI模型更易于使用 ， 她认为这能增强用户的控制感 。 简化AI的使用 ， 受益的不仅仅是音乐家和艺术家 ， 从警务到医疗保健系统 ， 各个领域都可以获益 。 只有便于操作的AI才能为人们提供更多交互的方式 ， 无论何时何地 ， 它们都将更加可靠 。
re:
https://www.vprobroadcast.com/titles/ai-songcontest/teams/germany-3.html
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