'想成為音樂大師？AI技術可助你一臂之力'
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
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技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
Tiktok全球下載量已超過10億
AI可以指代任何試圖模仿某一人類行為的計算機功能，AI算法善於在明確定義的空間內，利用固定規則對不同模式進行匹配，這也使得AI十分擅長玩魔方、下象棋。這些技術是所謂的“弱人工智能”，適用於目標完整明確的特定任務。“弱人工智能”程序已經陪伴了人類幾十年，早在1996年，國際象棋電腦深藍就已擊敗衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
音樂本質上只是以特定節奏播放的一系列連續音符。從某種層面上來說，AI完全可以做到這一點。但任何需要高級創造力的活動，例如寫歌，都更應該被理解為“強人工智能”，即一種能與人類思想相媲美的通用智能。
目前，“強人工智能”仍只能在科幻小說中實現，沒有任何算法能夠比擬人類思維的複雜性。但人工智能的子集——機器學習，卻能夠利用海量數據集自主進行模式學習。當機器能夠學習新信息時，它便能夠發現人類認知無法處理的數據模式，因為機器能夠通過建構特殊模型，對數據進行識別和分類，這是人類無法理解甚至無法感知的。這意味著“無監督”機器學習算法可以在沒有人類干涉的情況下，輸出真正原創的、獨一無二的作品。機器的創造力與人類的創造力可能無法媲美，但這確實是一個有實際意義的新奇事物（創造性思維的關鍵指標之一）的實例。
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
Tiktok全球下載量已超過10億
AI可以指代任何試圖模仿某一人類行為的計算機功能，AI算法善於在明確定義的空間內，利用固定規則對不同模式進行匹配，這也使得AI十分擅長玩魔方、下象棋。這些技術是所謂的“弱人工智能”，適用於目標完整明確的特定任務。“弱人工智能”程序已經陪伴了人類幾十年，早在1996年，國際象棋電腦深藍就已擊敗衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
音樂本質上只是以特定節奏播放的一系列連續音符。從某種層面上來說，AI完全可以做到這一點。但任何需要高級創造力的活動，例如寫歌，都更應該被理解為“強人工智能”，即一種能與人類思想相媲美的通用智能。
目前，“強人工智能”仍只能在科幻小說中實現，沒有任何算法能夠比擬人類思維的複雜性。但人工智能的子集——機器學習，卻能夠利用海量數據集自主進行模式學習。當機器能夠學習新信息時，它便能夠發現人類認知無法處理的數據模式，因為機器能夠通過建構特殊模型，對數據進行識別和分類，這是人類無法理解甚至無法感知的。這意味著“無監督”機器學習算法可以在沒有人類干涉的情況下，輸出真正原創的、獨一無二的作品。機器的創造力與人類的創造力可能無法媲美，但這確實是一個有實際意義的新奇事物（創造性思維的關鍵指標之一）的實例。
“你聽過這首歌嗎？”
隨著數據存儲日益廉價，數據獲取難度降低，機器學習對於程序員來說也變得更為實用。開發人員可以訪問龐大的音樂庫，利用數百萬首歌曲來高效教授某一算法，使其能夠獨立做出音樂闡釋。但AI算法無法判斷其闡釋是否正確，這就需要某種程度的人為干預。
AI作曲技術更適合於某些特定的音樂類型，例如Popgun就承認爵士相當難以複製（Dadabots曾利用約翰·克特蘭的唱片訓練神經網絡，結果寫出了你所能想到的最難聽的歌，這也證明了爵士音樂之難以複製）。機器學習算法更易於分析並理解簡單的MIDI文件，亞伯拉罕·汗（Abraham Khan）和其團隊曾利用神經網絡為《精靈寶可夢》這款遊戲創作配樂，並睿智地發現了這一道理。但馬克思·弗倫澤爾（Max Frenzl）就沒那麼聰明瞭，他曾使用AI來創作所謂的“Neuralfunk”，這是DNB音樂的一種流派。
難道人類的創造力將就此終結？是否自此，歌曲、書籍、詩歌和電影都會由機器創作、由算法設計優化，以撫慰和滿足人類？這聽起來或許毫無新意，甚至有點反烏托邦，但這在近期內並不會發生。首先，距離開發出具有如此創造力的人工通用智能，人類還有很長的路要走，所以不要因為那些危言聳聽就充滿壓力——複製人和機器人暫時不會出現，更不會佔據人類的作曲工作室。
機器雖然能夠通過聽歌進行自主作曲，但這僅僅是對已有內容的重組和重複，它無法知道其作品究竟是否有價值。想要防止AI大量輸出隨意生成的音樂垃圾，唯一方法是對其進行訓練，並將作曲需求準確地輸入機器（這是一種“監督學習”），否則為了挑選出精美的作品，就需要對AI輸出的大量作品進行篩選，這項工作聽起來太過枯燥，可能使我們從此對音樂產生厭倦心理。
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
Tiktok全球下載量已超過10億
AI可以指代任何試圖模仿某一人類行為的計算機功能，AI算法善於在明確定義的空間內，利用固定規則對不同模式進行匹配，這也使得AI十分擅長玩魔方、下象棋。這些技術是所謂的“弱人工智能”，適用於目標完整明確的特定任務。“弱人工智能”程序已經陪伴了人類幾十年，早在1996年，國際象棋電腦深藍就已擊敗衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
音樂本質上只是以特定節奏播放的一系列連續音符。從某種層面上來說，AI完全可以做到這一點。但任何需要高級創造力的活動，例如寫歌，都更應該被理解為“強人工智能”，即一種能與人類思想相媲美的通用智能。
目前，“強人工智能”仍只能在科幻小說中實現，沒有任何算法能夠比擬人類思維的複雜性。但人工智能的子集——機器學習，卻能夠利用海量數據集自主進行模式學習。當機器能夠學習新信息時，它便能夠發現人類認知無法處理的數據模式，因為機器能夠通過建構特殊模型，對數據進行識別和分類，這是人類無法理解甚至無法感知的。這意味著“無監督”機器學習算法可以在沒有人類干涉的情況下，輸出真正原創的、獨一無二的作品。機器的創造力與人類的創造力可能無法媲美，但這確實是一個有實際意義的新奇事物（創造性思維的關鍵指標之一）的實例。
“你聽過這首歌嗎？”
隨著數據存儲日益廉價，數據獲取難度降低，機器學習對於程序員來說也變得更為實用。開發人員可以訪問龐大的音樂庫，利用數百萬首歌曲來高效教授某一算法，使其能夠獨立做出音樂闡釋。但AI算法無法判斷其闡釋是否正確，這就需要某種程度的人為干預。
AI作曲技術更適合於某些特定的音樂類型，例如Popgun就承認爵士相當難以複製（Dadabots曾利用約翰·克特蘭的唱片訓練神經網絡，結果寫出了你所能想到的最難聽的歌，這也證明了爵士音樂之難以複製）。機器學習算法更易於分析並理解簡單的MIDI文件，亞伯拉罕·汗（Abraham Khan）和其團隊曾利用神經網絡為《精靈寶可夢》這款遊戲創作配樂，並睿智地發現了這一道理。但馬克思·弗倫澤爾（Max Frenzl）就沒那麼聰明瞭，他曾使用AI來創作所謂的“Neuralfunk”，這是DNB音樂的一種流派。
難道人類的創造力將就此終結？是否自此，歌曲、書籍、詩歌和電影都會由機器創作、由算法設計優化，以撫慰和滿足人類？這聽起來或許毫無新意，甚至有點反烏托邦，但這在近期內並不會發生。首先，距離開發出具有如此創造力的人工通用智能，人類還有很長的路要走，所以不要因為那些危言聳聽就充滿壓力——複製人和機器人暫時不會出現，更不會佔據人類的作曲工作室。
機器雖然能夠通過聽歌進行自主作曲，但這僅僅是對已有內容的重組和重複，它無法知道其作品究竟是否有價值。想要防止AI大量輸出隨意生成的音樂垃圾，唯一方法是對其進行訓練，並將作曲需求準確地輸入機器（這是一種“監督學習”），否則為了挑選出精美的作品，就需要對AI輸出的大量作品進行篩選，這項工作聽起來太過枯燥，可能使我們從此對音樂產生厭倦心理。
後垃圾樂隊（Garbage）：不是垃圾
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
Tiktok全球下載量已超過10億
AI可以指代任何試圖模仿某一人類行為的計算機功能，AI算法善於在明確定義的空間內，利用固定規則對不同模式進行匹配，這也使得AI十分擅長玩魔方、下象棋。這些技術是所謂的“弱人工智能”，適用於目標完整明確的特定任務。“弱人工智能”程序已經陪伴了人類幾十年，早在1996年，國際象棋電腦深藍就已擊敗衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
音樂本質上只是以特定節奏播放的一系列連續音符。從某種層面上來說，AI完全可以做到這一點。但任何需要高級創造力的活動，例如寫歌，都更應該被理解為“強人工智能”，即一種能與人類思想相媲美的通用智能。
目前，“強人工智能”仍只能在科幻小說中實現，沒有任何算法能夠比擬人類思維的複雜性。但人工智能的子集——機器學習，卻能夠利用海量數據集自主進行模式學習。當機器能夠學習新信息時，它便能夠發現人類認知無法處理的數據模式，因為機器能夠通過建構特殊模型，對數據進行識別和分類，這是人類無法理解甚至無法感知的。這意味著“無監督”機器學習算法可以在沒有人類干涉的情況下，輸出真正原創的、獨一無二的作品。機器的創造力與人類的創造力可能無法媲美，但這確實是一個有實際意義的新奇事物（創造性思維的關鍵指標之一）的實例。
“你聽過這首歌嗎？”
隨著數據存儲日益廉價，數據獲取難度降低，機器學習對於程序員來說也變得更為實用。開發人員可以訪問龐大的音樂庫，利用數百萬首歌曲來高效教授某一算法，使其能夠獨立做出音樂闡釋。但AI算法無法判斷其闡釋是否正確，這就需要某種程度的人為干預。
AI作曲技術更適合於某些特定的音樂類型，例如Popgun就承認爵士相當難以複製（Dadabots曾利用約翰·克特蘭的唱片訓練神經網絡，結果寫出了你所能想到的最難聽的歌，這也證明了爵士音樂之難以複製）。機器學習算法更易於分析並理解簡單的MIDI文件，亞伯拉罕·汗（Abraham Khan）和其團隊曾利用神經網絡為《精靈寶可夢》這款遊戲創作配樂，並睿智地發現了這一道理。但馬克思·弗倫澤爾（Max Frenzl）就沒那麼聰明瞭，他曾使用AI來創作所謂的“Neuralfunk”，這是DNB音樂的一種流派。
難道人類的創造力將就此終結？是否自此，歌曲、書籍、詩歌和電影都會由機器創作、由算法設計優化，以撫慰和滿足人類？這聽起來或許毫無新意，甚至有點反烏托邦，但這在近期內並不會發生。首先，距離開發出具有如此創造力的人工通用智能，人類還有很長的路要走，所以不要因為那些危言聳聽就充滿壓力——複製人和機器人暫時不會出現，更不會佔據人類的作曲工作室。
機器雖然能夠通過聽歌進行自主作曲，但這僅僅是對已有內容的重組和重複，它無法知道其作品究竟是否有價值。想要防止AI大量輸出隨意生成的音樂垃圾，唯一方法是對其進行訓練，並將作曲需求準確地輸入機器（這是一種“監督學習”），否則為了挑選出精美的作品，就需要對AI輸出的大量作品進行篩選，這項工作聽起來太過枯燥，可能使我們從此對音樂產生厭倦心理。
後垃圾樂隊（Garbage）：不是垃圾
平克·弗洛伊德樂隊（Pink Floyd）：不斷在摧毀流行音樂
目前，我們已經擁有許多還在不斷髮展的工具，這些工具可以增強和激發人類自身的創造力。Popgun表示，他們將這些音樂軟件視為另一種樂器，就像80年代的合成器一樣，那時人們擔心合成器的出現會造成專業作曲家失業，甚至徹底毀滅流行音樂，但事實並非如此。實際上，AI作曲能夠縮短創作過程中那些令人疲倦、單調重複的環節。機器學習算法能夠生成真正的原創音樂，而這可以激發人類作曲家的靈感，也可以幫助一個正在嶄露頭角的作曲家充分發揮能力和知識，創作出有價值的音樂作品。
未來，技術能夠充分增強人們的創造力。這種增強的創造力可以激勵那些曾經缺乏信心涉足創意行業的人們勇敢走出這一步。有強大技術能力的人，例如那些從不認為自己具有創造力的人，完全可以運用AI技術，去探索他們曾經不敢想象的發展道路。如果將AI的分析能力和數字運算能力與人類的創造力相結合，行業現狀將被顛覆。
是時候醒悟了，其實每個人都有一定程度的創造力，只是有的人可能需要一些小小的幫助，才能將其創意變為現實。
全文共2831字，預計學習時長6分鐘
技術正在為許多產業帶來革命性變化，音樂行業也不例外，如今，AI已經能夠創作完整的歌曲。這一技術進步對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？
長期以來，音樂都是一個重要的行業，發展至今，活躍在音樂界的已不再侷限於唱片公司、演唱會主辦方和藝術家們。
蒙特利爾的初創公司Landr一直致力於開發AI音樂軟件，2019年7月，該公司宣佈已完成2600萬美元B輪融資。Landr將數百萬首歌曲作為訓練數據，通過分析它們的音樂風格，開發特殊的後期製作工具。一般來說，像Spotify、Apple Music這樣的流媒體音樂平臺經常利用AI來預測用戶的歌曲偏好，但與此同時，AI技術也正在以各種妙趣橫生的形式出現在其他各行各業中。
Landr母帶處理工具
近年來，主流唱片公司與流媒體音樂平臺之間已形成一種不穩定的許可聯盟關係，同時，自20世紀90年代興起大規模技術變革至今，可以說音樂行業已進入最為穩固的階段。然而，一些音樂公司卻希望通過開發AI軟件來顛覆現有的一切，這些軟件能夠代替主流錄音室承擔作曲職責，或協助藝術家進行創作，甚至可以自主作曲。
普通人也許從未用四個以上和絃創作過一首歌曲，對他們來說，這一發展迷人至極——這些軟件是否可以激發人們迄今未曾覺醒的音樂天賦？
作曲很難！
如果機器可以提供一個初始的創造性構思、一個想法的起源，那麼人們是否可以用自己（有限的）音樂能力繼續拓展這一想法，並將其創作成一首熱門歌曲？如果說普通人和超級巨星之間的差距，就在於這一顛覆性的、充滿創造力的初始想法，那麼奇妙的AI技術是否就可以幫助人們彌合這一差距了？
Popgun在AI作曲技術上已取得巨大進步。
Aiva
澳大利亞初創公司Popgun一直在研發名為“Alice”的AI作曲軟件，它可以用鋼琴、貝司和鼓即興創作，也可以為歌手製作伴奏，甚至可以唱歌。AIVA會為電影和遊戲創作配樂，Mubert也已推出一款可以根據用戶偏好不斷更新的AI作曲軟件。這些公司的開發理念都大致相同。
Mubert
英國AI作曲公司Jukedeck最近已被中國字節跳動收購，字節跳動開發了異常火爆的對口型視頻軟件TikTok（抖音國際版）。此次收購對音樂行業以及音樂本身意味著什麼？更重要的是，用機器到底怎麼寫出一首歌？
Tiktok全球下載量已超過10億
AI可以指代任何試圖模仿某一人類行為的計算機功能，AI算法善於在明確定義的空間內，利用固定規則對不同模式進行匹配，這也使得AI十分擅長玩魔方、下象棋。這些技術是所謂的“弱人工智能”，適用於目標完整明確的特定任務。“弱人工智能”程序已經陪伴了人類幾十年，早在1996年，國際象棋電腦深藍就已擊敗衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
音樂本質上只是以特定節奏播放的一系列連續音符。從某種層面上來說，AI完全可以做到這一點。但任何需要高級創造力的活動，例如寫歌，都更應該被理解為“強人工智能”，即一種能與人類思想相媲美的通用智能。
目前，“強人工智能”仍只能在科幻小說中實現，沒有任何算法能夠比擬人類思維的複雜性。但人工智能的子集——機器學習，卻能夠利用海量數據集自主進行模式學習。當機器能夠學習新信息時，它便能夠發現人類認知無法處理的數據模式，因為機器能夠通過建構特殊模型，對數據進行識別和分類，這是人類無法理解甚至無法感知的。這意味著“無監督”機器學習算法可以在沒有人類干涉的情況下，輸出真正原創的、獨一無二的作品。機器的創造力與人類的創造力可能無法媲美，但這確實是一個有實際意義的新奇事物（創造性思維的關鍵指標之一）的實例。
“你聽過這首歌嗎？”
隨著數據存儲日益廉價，數據獲取難度降低，機器學習對於程序員來說也變得更為實用。開發人員可以訪問龐大的音樂庫，利用數百萬首歌曲來高效教授某一算法，使其能夠獨立做出音樂闡釋。但AI算法無法判斷其闡釋是否正確，這就需要某種程度的人為干預。
AI作曲技術更適合於某些特定的音樂類型，例如Popgun就承認爵士相當難以複製（Dadabots曾利用約翰·克特蘭的唱片訓練神經網絡，結果寫出了你所能想到的最難聽的歌，這也證明了爵士音樂之難以複製）。機器學習算法更易於分析並理解簡單的MIDI文件，亞伯拉罕·汗（Abraham Khan）和其團隊曾利用神經網絡為《精靈寶可夢》這款遊戲創作配樂，並睿智地發現了這一道理。但馬克思·弗倫澤爾（Max Frenzl）就沒那麼聰明瞭，他曾使用AI來創作所謂的“Neuralfunk”，這是DNB音樂的一種流派。
難道人類的創造力將就此終結？是否自此，歌曲、書籍、詩歌和電影都會由機器創作、由算法設計優化，以撫慰和滿足人類？這聽起來或許毫無新意，甚至有點反烏托邦，但這在近期內並不會發生。首先，距離開發出具有如此創造力的人工通用智能，人類還有很長的路要走，所以不要因為那些危言聳聽就充滿壓力——複製人和機器人暫時不會出現，更不會佔據人類的作曲工作室。
機器雖然能夠通過聽歌進行自主作曲，但這僅僅是對已有內容的重組和重複，它無法知道其作品究竟是否有價值。想要防止AI大量輸出隨意生成的音樂垃圾，唯一方法是對其進行訓練，並將作曲需求準確地輸入機器（這是一種“監督學習”），否則為了挑選出精美的作品，就需要對AI輸出的大量作品進行篩選，這項工作聽起來太過枯燥，可能使我們從此對音樂產生厭倦心理。
後垃圾樂隊（Garbage）：不是垃圾
平克·弗洛伊德樂隊（Pink Floyd）：不斷在摧毀流行音樂
目前，我們已經擁有許多還在不斷髮展的工具，這些工具可以增強和激發人類自身的創造力。Popgun表示，他們將這些音樂軟件視為另一種樂器，就像80年代的合成器一樣，那時人們擔心合成器的出現會造成專業作曲家失業，甚至徹底毀滅流行音樂，但事實並非如此。實際上，AI作曲能夠縮短創作過程中那些令人疲倦、單調重複的環節。機器學習算法能夠生成真正的原創音樂，而這可以激發人類作曲家的靈感，也可以幫助一個正在嶄露頭角的作曲家充分發揮能力和知識，創作出有價值的音樂作品。
未來，技術能夠充分增強人們的創造力。這種增強的創造力可以激勵那些曾經缺乏信心涉足創意行業的人們勇敢走出這一步。有強大技術能力的人，例如那些從不認為自己具有創造力的人，完全可以運用AI技術，去探索他們曾經不敢想象的發展道路。如果將AI的分析能力和數字運算能力與人類的創造力相結合，行業現狀將被顛覆。
是時候醒悟了，其實每個人都有一定程度的創造力，只是有的人可能需要一些小小的幫助，才能將其創意變為現實。
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編譯組：莫菲菲、李世琛
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https://medium.com/swlh/could-advances-in-ai-technology-reshape-music-as-we-know-it-b373db0c23ec
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