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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
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Wind is blowing in the light in your alleyway
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Innocence in the wind it whispers to the day
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Out the door but I could leave today
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She knocked upon it anyway
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在此之后,帕切特用“心流机”完成了第一首人工智能创作的流行歌曲。经过多年的研究,他终于实现了儿时的梦想。这首由“心流机”作曲的新歌叫作《老爸的车》(Daddy’s Car),采用了帕切特最喜欢的甲壳虫乐队的音乐风格。许多音乐分析家认为,甲壳虫乐队的音乐有一个暗含的模式,帕切特希望破解他们的密码。这首歌的歌词并不是由算法生成的,而是由贝诺·卡里(Benoît Carré)创作的,他还负责将算法生成的各个部分进行混轨合成。
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继《老爸的车》之后,帕切特在2018年初发行了专辑《Hello World》。专辑名来自所有人学习编程的第一个练习:创建一个输出文本“Hello World”的程序。这张专辑是卡里和其他一些使用“心流机”的音乐家合作完成的,“心流机”帮助这些音乐家不断地拓展自己的创造力。定义这是人工智能制作的第一张专辑并不十分准确,因为卡里和他的合作者在确定最终产品的边界上发挥了重要的、无可替代的作用。
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那么,人们对这张专辑的评价如何?作曲家法蒂玛·卡迪里(Fatima Al Qadiri)很轻蔑地打趣道:“这首歌就好像是一首歌叠置了50遍的结果。”
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但并不是所有人都持消极的态度。帕切特被声田(Spotify)从索尼实验室(Sony Labs)挖过来。有消息称,声田正在创建一个全是“冒牌艺人”歌曲的播放列表,这一举动很有意思。乐评家们在声田上发现了一些点播量超高的艺人,他们的作品被列入冥想或慢跑的流行播放列表。一个名为“深望”(Deep Watch)的乐队在5个月内得到了450万次的点播量。
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当人们试图找出这些艺人而在上网搜索时,却总是搜索不到任何信息。没有演唱会的通告,也没有乐队、乐手的简介,总之没有任何信息。有传言称,这些音乐是由“冒牌艺人”创作的,这样声田就不需要支付版税了。每每这时,声田就会这样打官腔:“我们过去没有,未来也不会创造‘冒牌艺人’,并把他们的作品放在我们公司的播放列表里。你们讲的全是子虚乌有!完毕!”但似乎他们是专门委托名不见经传的小艺人以假名创作歌曲,这样他们需要支付的版税就要比与唱片公司签订的标准协议优惠得多。
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事实上,这些艺人有可能写出无穷无尽的“口水歌”,这就是公式化创作的结果,令人惊讶吧!与古典经典作品不同的微妙之处在于,许多流行歌曲只是在重复已验证可行的格式,而没有考虑去挑起人们的期许和愿望。这样的流行歌曲一般是4/4拍,4小节或是8小节一个乐句,旋律不停地一遍一遍重复。这样做会让这首歌很容易上口,但是会陷入死循环,不会有新的旋律。当然,也会有令人耳目一新的“昙花一现”,但往往最后的结果是创造了一个新的格式,歌曲又陷入了一句旋律一遍一遍重复的死循环。
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声田雇用帕切特会不会提升竞争的水平?会不会导致这些艺人失业?算法已经开始控制我们所听的内容了。还要多久,算法才能为我们定制歌曲?如果实现了,声田就不用再支付任何版税了,只需要发薪水给帕切特就好。
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如果想要一段个人定制的人工智能生成的音乐,你可以访问Jukedeck网站。Jukedeck是由两名剑桥大学的毕业生创建的,他们是发小,8岁时就在教会唱诗班认识了。Jukedeck是众多利用人工智能为机构和公司创作歌曲的公司之一。他们的顾客,从自然历史博物馆这样的机构到可口可乐这样的公司都有。这些公司需要原创但便宜的背景音乐来制作视频和广告,它们不想支付高昂的版税。Jukedeck利用人工智能几秒钟就可以完美地为视频配乐。
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这个网站提供了不同类型的音乐,任你选择。从阳春白雪到下里巴人,从合奏到鼓和低音。然后,你需要告诉它你想要的音乐是积极的、忧郁的,还是其他八种情绪中的哪一种。在你选择并确认后,这个算法就会生成时长90秒的音乐,它甚至会为这个音乐起个不错的名字。
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我的选择是为科幻电影配乐,算法生成了一首名为Impossible Doubts的音乐。这段音乐不会吸引我常常去听,但这并不重要。“足够用了”这句话在人工智能音乐时代被经常使用。Jukedeck的目标是创作视频制作或游戏开发中所需的背景音乐,而不是与阿黛尔打擂台——有了一种能够对情绪做出反应的算法,就有了一个完美的工具,它可以追踪玩家在游戏中的轨迹。如果想听《Impossible Doubts》,我可以花0.99美元获得免版税的使用许可,或者花199美元购买版权,直接买下这首歌。
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也许这样的价格是人工智能音乐背后一个重要的驱动力。金钱推动着人工智能的艺术革命而不是对艺术方面的考量。
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[1] 在《心流:最佳体验的心理学》一书中,米哈里·契克森米哈赖概述了此理论:人们在心流状态下最为快乐,这是一种对正在进行的活动和所在情境的完全投入和集中,是一种人们因为过于沉浸在一项活动中而忽略身边一切事物的状态。心流的概念与处于最佳状态的感觉一致。心流状态是内在动机的最佳形式,在这里人可以完全沉浸在他所做的事情中。这是一种人人都会有的感受,它是一种强大的吸引、投入、满足和熟练,而在此期间暂时性的关注(时间、食物、自我等)一般都会被忽略。——译者注
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