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[2] 西班牙文艺复兴时期著名的幻想风格主义画家。他的作品构图奇特，布局多呈幻想结构，用色大胆、新奇，呈现出梦幻般的奇特效果。——译者注
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[3] 法国画家，最初与印象画派运动联系密切。他的早期作品是典型的记录真实生活的印象派作品，充满了夺目的光彩。18世纪80年代中期，他从印象派运动中分裂出来，转向人像画及肖像画，在妇女肖像画中发挥了自己更加严谨和正规的绘画技法。——译者注
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[4] 巴洛克时期西班牙画家，是巴洛克风格大兴其道时代的一个伟大的写实主义者。他的画尤为重视色彩表现，他使用复杂色彩的技巧超过了前辈大师。如果仅从色彩上讲，委拉斯贵支是当之无愧的巴洛克大师，因为他的色彩理念淳朴自然。——译者注
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[5] 法国著名印象派画家，第一位把印象主义的光和色彩带进人物画的画家，开创了印象主义画风（请注意，不是莫奈）。——译者注
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[6] 中音萨克斯演奏家，1955年去世，对比波普爵士乐的贡献最大。——译者注
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[7] 比波普爵士乐，亦称Bop，一种激进的爵士乐风格，可看作现代爵士乐的前身。出现于20世纪40年代中期，由爵士小号手约翰·伯克斯、古莱斯皮和萨克斯手查理·帕克共同创立。——译者注
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[8] 1926—1967，萨克斯表演家和作曲家，爵士乐大师，自由爵士乐精神之父。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 量子作曲
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艺术创作的一个奇特之处是，艺术家创作的作品必须吸引许多不同的人来观看、阅读或聆听。但每一个受众都有不同的品味、期望和情绪。如果你能创造出颠覆这种观念的艺术，即转而寻求许多的作品针对一个人，那会怎样呢？我们的智能手机收集了大量关于我们的数据，如果所有这些信息都可以用来为我们量身定制一件艺术品呢？
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“大举进攻”乐队正在这样做。自2010年发行专辑Heligoland以来，该乐队没有发布任何新专辑，直到2016年年初他们选择了一种创新的方式发布了四首新歌。粉丝们通过下载、安装并运行一款名为Fantom的应用程序来收听歌曲，这个应用程序是为这四首作品专门开发的。一旦你允许应用程序访问你的位置信息、时间信息、摄像头图像、心率和Twitter，算法就会决定如何为你现场混编音乐。
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“大举进攻”乐队的算法本质上就是高级复杂版的莫扎特骰子游戏。原来的音轨被分解成更小的迷你音轨，作为创建新的个性化音轨的原材料。在新歌发展的每一个阶段，算法都会做出选择：决定接下来要添加哪部分迷你音轨，以及以何种方式混合。这些决策由算法从用户处收集的数据来决定。用户的心率、动作、摄像头捕捉到的画面……都将影响你所听到的歌曲的旋律和音质。
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该算法的关键之处在于创建了一棵可能树，源树提供的可能性足够丰富和多样，又具有足够的连贯性，所以无论算法选择哪条路径，结果都会显得天衣无缝、那么自然。相信我，你想要的绝不是完全的随机性。莫扎特精心策划了每一个小节，提供了11个选项，每一个都可以作为华尔兹舞曲的下一个小节，而华尔兹的整体结构确立了游戏规则。“大举进攻”乐队的算法亦是如此。这样才能保证在音乐发展的过程中不会出现和声的冲突和崩塌。
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创建这款应用程序的程序员罗布·托马斯（Rob Thomas）相当贴切地将其称为“量子作曲”。在量子世界里，一个电子因量子叠加的缘故，可以同时出现在许多不同的地方。是观察的行为导致了波函数坍缩，坍缩成它的许多种可能状态之一。托马斯的想法是创作一首可以存在于许多种可能状态之中的歌曲。那么，当我决定听这首歌的时候，算法会根据我的数据和做出的选择，将“大举进攻”的“波函数”坍缩成一首歌曲。
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托马斯感兴趣的是我们的情感状态和我们所听的音乐之间的关系和相互之间的影响。他说：“音乐是一种情绪处理器。我想知道如何利用音乐技巧来诱导听众的情绪状态。”目前，他正在探索开发使用人工智能音乐帮助诱导人进入冥想状态的应用程序。他的设想是这样的，音乐对人当前的精神和身体状态的数据做出判断和反应，让算法学习如何操纵人的精神和身体来使之放松。当然，托马斯也承认，如果想驾驭最有效的情绪处理器，那么你真的需要创造一个人。
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应用程序Fantom依赖于音乐家对歌曲各部分的管控能力。“大举进攻”乐队认识到了机器学习的强大功能，所以他们能够以一种更有机的方式创建可能选择的树结构。该乐队希望，在下一个版本中让机器学习创造自己版本的音轨。罗布·托马斯与伦敦大学金史密斯学院（Goldsmiths University of London）的米克·格里森（Mick Grierson）合作，初步实现了这一目标。
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格里森曾与冰岛先锋乐队西格尔·罗斯（Sigur Rós）密切合作。他把他们的一首歌“风暴”（Óveður）扩展成一个24小时的版本，在其中不会有任何重复，但保留了5分钟的原曲目。这个时长24小时的版本是为了配合一次环绕冰岛海岸的旅行而制作的，这次旅行在YouTube和冰岛国家电视台上进行了直播和转播。作为“慢电视”[1] （Slow TV）新热潮的一部分，2016年6月20日这一旅程开始了。艺术家沿冰岛海岸自西向东前行了1332公里，经过了欧洲最大的冰原、冰川泻湖、东海湾和莫兹勒达勒荒凉的黑沙滩。
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对于一个人类作曲家来说，创作一个24小时不重复的原声音乐是相当困难和耗时耗力的。格里森开发的软件使用概率工具生成音轨，来响应音乐所附的图像。后来，他还创作了这首歌的一个更长的版本，这个版本将永远播放，永不重复。即使“大举进攻”乐队或是“西格尔·罗斯”乐队解散了，借助这个算法，只要我们想听，还是会有源源不断生成的新版本的歌曲。
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布莱恩·埃诺（Brian Eno）创造了“生成音乐”（generative music）一词，来描述由一个系统或算法创造的不断变化的音乐。埃诺这样说：“它是为自己思考的音乐。”这是一种音乐苗圃，作曲家播种下种子，算法与外界互动（如一个人玩电脑游戏，或者其一天的经历），然后这些种子就会生长出声音。就某种程度而言，现场表演意在捕捉这样一种理念：从乐谱到体验。但在每一次演绎中都会产生一些独特的东西。埃诺对进一步推进这个想法很感兴趣。他的应用程序，比如Bloom和Scape，或是他与彼得·奇尔弗斯（Peter Chilvers）合作开发的Reflection，会产生无穷无尽的“类埃诺”的音乐，这些音乐是用户通过智能手机与程序交互而生成的。他这样描述生成的过程：“河，还是那条河，时时刻刻变化着。”
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虽然埃诺在他的创作中融入了技术，但他和洛夫莱斯一样不相信他所使用的算法会生成任何超出创造者所输入的东西：“在众多的含义之中，我们已经做出了很多审美的选择。当有人利用程序创作了一段音乐，他们就是在与我们合作创作它。”
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机器学习正在挑战人类作曲家所依仗的洛夫莱斯对人工智能的预言。2016年，一个名为AIVA的算法成为被法国音乐人、创作人和版权代理商协会（简称SACEM）授予作曲家称号的第一台机器。该算法由皮埃尔·巴罗（Pierre Barreau）和文森特·巴罗（Vincent Barreau）两兄弟创建，该算法学习了巴赫、贝多芬、莫扎特以及其他海量的音乐家的作品乐谱，产生了一位正在创作自己独特音乐的人工智能作曲家。尽管目前正在为电脑游戏创作音乐，但它的目标是崇高的——“要在音乐史上留下浓墨重彩的一笔”。听了AIVA的第一张专辑《创世纪》后，我觉得巴赫和贝多芬还不用太担心。但正如专辑名所示，这只是音乐人工智能革命的开始。
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[1] 正在北欧国家流行的慢节奏直播电视节目，以慢节奏、超乏味的特点吸引观众注意。不像传统的电视节目，其没有快速的剪辑镜头，没有精美的后期制作，是一种全新的看似“古怪”的电视节目类型。——译者注
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