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使用该算法的爵士音乐家对其有什么样的看法呢？伯纳德·鲁巴特（Bernard Lubat）是一位当代爵士音乐家，他对“续作者”进行了测试，该算法给他留下了深刻的印象：“这个系统向我展示了一些我本可以实现的想法，但它们需要我花费很多年时间才能真正实现。虽然它走在我前面，但毫无疑问它所发挥的一切的源头还是‘我’。”“续作者”已经掌握了鲁巴特的音乐世界，但它不是简单地重复他以前做过的事情，而是在探索新的领域。可以说，它是一个展示探索性创造力的算法。除此之外，它还通过向鲁巴特展示他以前从未接触过的方面，来促使其写出的作品更具创造性。
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对我来说，这就是通过洛夫莱斯测试的时刻，是AlphaGo与李世石制胜一招的音乐版。这个算法生成的结果让编写算法的程序员和对算法进行训练的音乐家都感到惊讶，但它所带来的意义不仅仅是创新和令人惊讶而已。对于鲁巴特来说，这个算法生成的输出内容太有价值了：在算法帮助下，他的作品更具创造性，他也变得更富创造力了。
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人们都倾向于安于现状、故步自封。“续作者”已经开启了新的音乐世界的大门，它强有力地告诉大家：“嘿，你知道吗？你也可以做得到！”鲁巴特这样说道：“这套系统生成和‘演奏’的音乐，尤其是那些余音绕梁的旋律，以及令人难以置信的节奏，都是人类能力极限的巅峰之作。这也许会改变人们对精湛的艺术的概念。”
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鲁巴特觉得在某种程度上他受到了身体的限制，而“续作者”却没有，这使得“续作者”有可能比他更有创造力。通常，缺乏实施的方式阻碍了计算机创造力的表现，但在这个试验中，我们确确实实地感受到了计算机的创造力。与人类相比，计算机能够更快地完成任务，处理更多的数据，但这一事实可能会导致人类创造力和人工智能创造力之间有趣的紧张关系。电影《她》（Her），讲述了一个男人爱上人工智能系统OS1的化身萨曼莎的故事，这部电影就在暗示这样一种关系。在影片中，经过一段时间的相处，人工智能OS1学会了与人类交流沟通。在学习的过程中，它与“哲学家”[1] 建立了更有价值的关系，加之它认为与人类进行互动终究是太慢了（相较于它的CPU运算速度），所以最终选择了离开。也许在未来，“续作者”将生成只有另一台机器才能欣赏到的“声音”，因为它的复杂性和速度超出了人类的极限。
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在帕切特设计的一场试验中，“续作者”引起了听众们有趣的情感反应。在现场表演中，尽管鲁巴特在一旁干扰，但听众的反应是惊讶，持续的惊讶，且他们努力地跟随“续作者”的演奏。之后，帕切特决定让“续作者”进行爵士音乐版的图灵测试。他请了两位爵士音乐评论家来进行评判，他们听到的是由爵士钢琴家阿尔伯特·范·维恩达尔（Albert van Veenendaal）和“续作者”以“问答模式”演奏的即兴爵士乐。两位评论家都觉得难以区分，不知道哪一部分是机器演奏的，哪一部分是人演奏的。同时，他们都倾向于认为“续作者”演奏的部分很可能是人类爵士音乐家演奏的。这是因为“续作者”正在以有趣的方式，在体裁、样式、风格方面不断进行着突破。
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“续作者”的突破，完成了很多了不起的事情。可是，虽然它创作的音乐片段在局部是有意义的，甚至是相当令人惊喜的，但基于马尔可夫链系统存在的一些内在局限性，令它的作品最终还是不那么令人满意。因为这些作品没有总体的全局结构，也就是并没有实现真正意义上的“作曲”。帕切特意识到，如果要使音乐具有更强的叙事性，那么就必须驱动、限制旋律进行演进。在问答中，你通常希望从问题开始处得到最终的答案，类似地，在音乐中你会期盼旋律从不稳定解决到稳定，最终实现某种张力的解决。帕切特必须找到一种新的方法，将马尔可夫链系统中的自由与约束条件结合起来，从而形成一种更具结构化的组合。
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[1] 电影中以英国哲学家阿兰·瓦茨为原型建造的高级人工智能系统。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 [:1700514925]
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 “心流机”
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许多艺术家和表演者曾描述，当他们全身心地投入到艺术中时，就失去了时空感，有些人称之为“进入状态”。美籍匈牙利心理学家米哈里·契克森米哈赖（Mihaly Csikszentmihalyi）于1990年首次提出并确立了“心流”[1] （flow）这一概念。帕切特决定尝试创造一种算法，来帮助有创造力的艺术家进入“心流”状态。
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要想达到“心流”状态，必须在任务的难度和操作者的技术能力之间建立起平衡。如果这两者没有达到平衡，你就会出现图12-1所示的心理状态：如果操作者技术能力不足，任务难度又相对较高，那么他就会陷入焦虑的状态；如果任务难度过低，所需技术能力要求也很低，就会给人带来无聊的感觉。
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图 12-1
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帕切特“心流机”的核心算法是，先使用马尔可夫链来学习艺术家的风格，然后再添加一定的约束条件。许多具有创造力的艺术家也是这样工作的。毕加索花了数年时间来汲取埃尔·格列柯[2] （El Greco）、雷诺阿[3] （Renoir）、委拉斯贵支[4] （Velázquez）和马奈[5] （Manet）的作品风格，通过模仿、组合和调整他们的风格，并添加不同的约束条件，来创造一种属于他自己的独特风格，但这种风格植根于过去的这些大师。
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帕切特尝试让他的算法在一种风格下运行，同时从另一种风格中提取约束条件。这是一个使用博登组合型创造力概念进行算法试验的绝佳例子。在一次试验中，帕切特借鉴了查理·帕克[6] （Charlie Parker）的蓝调风格，并将其与皮埃尔·布列兹（Pierre Boulez）的序列音乐的约束条件结合起来（布列兹十分崇拜勋伯格，所以他的作品使用了十二音体系）。这个约束条件就迫使蓝调音乐演奏时要使用十二音循环，这是一个很不一般的约束条件，因为蓝调音乐通常使用三音列作为其发展基础。试验的结果是生成了一个奇奇怪怪的东西，虽明显有查理·帕克比波普爵士乐[7] 的风格，但总是游离在风格的边缘。我必须承认我很享受这种融合。再用其他人的风格和约束条件来做试验，效果就不是那么好了，比如使用约翰·柯川[8] （John Coltrane）的音乐风格并以理查德·瓦格纳（Richard Wagner）的和弦使用为约束条件来演奏《巨人舞步》（Giant Steps），这个效果是难以令人满意的。
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“心流机”并不局限于音乐。你可以让它学习一个诗人的风格，并使用另一个人的风格为约束条件。例如，帕切特的团队用马尔可夫模型来学习鲍勃·迪伦（Bob Dylan）歌词的风格，然后将其应用到甲壳虫乐队的《昨日》（Yesterday）歌词中。甲壳虫乐队的歌词在节奏和韵律上有一定的限制，“心流机”的任务是在这个框架中填充被识别认可为鲍勃·迪伦所作的词句。下面就是结果，你可以使用《昨日》的曲调来唱唱看。
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【原文】
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Innocence of a story I could leave today
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When I go down on my hands and pray
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She knocked upon it anyway
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Paradise in the dark side of love it is a sin
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And I am getting weary looking in
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Their promises of paradise
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Now I want to know you would be spared this day