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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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天才与算法：人脑与AI的数学思维 人为何创作音乐
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音乐一直具有算法性质，这意味着在所有的艺术形式中，它受到人工智能进步的威胁最大。音乐也是所有艺术形式中最抽象的一种，它利用结构和模式，而正是这种抽象的性质使它与数学紧密相连。但这也意味着，在这个世界里，算法将像人类一样得心应手。
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但音乐不仅仅是结构和模式而已，必须通过表演来赋予其生气。在文明初始，音乐用于配合特定的宗教仪式。在我们祖先画满壁画的洞穴里，考古学家发现了乐器存在的证据：秃鹫骨头制成的骨笛、动物角制成的号角以及原始的弦乐器。
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一些人推测这些原始的工具可能是用来交流的，但另一些人认为它们是我们祖先早期发展的宗教仪式的重要组成部分。似乎对宗教仪式的需求是人类代码的一部分。宗教仪式由一系列的活动组成，包括手势、言语和物品摆放，这些活动在一个神圣的地方按照固定的顺序或模式进行。通常，从外部来看，仪式似乎是非理性或不合逻辑的，但对内部来说，它提供了一种联系团队的重要方式。音乐在许多这样的宗教仪式中扮演着重要的角色。在唱诗班唱歌或在乐队中演奏是一种将不同的意识体验融合在一起的非凡方式，就像在体育比赛中，我们在看台上一齐演唱的歌曲将我们团结在一起，共同对抗客场的球迷。
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当智人迁移到欧洲并遇到尼安德特人时，音乐的这种结合群体的能力可能给了智人以优势。正如作曲家马尔科姆·阿诺德所写的：“音乐是人与人之间交流的社会行为，是友谊的象征，是强大无敌的。在德国发现的4万年前旧石器时代的笛子表明，我们的祖先可能能够进行远距离的交流。”人们很快意识到，在创造改变思维的仪式时，音乐是一个强有力的因素。不断重复可以帮助改变我们的意识状态，正如许多萨满教仪式所证实的一样。我们的大脑具有与不同的心理状态相对应的固有频率。恍惚音乐充分利用了这个事实，即每分钟120拍的音乐最适合诱导人类产生幻觉体验。从现代试验中我们得知，混淆多种感官输入会导致大脑产生奇怪的灵魂出窍的体验。例如，触觉和视觉的组合可能使人产生肢体识别的障碍或假象。这就是为什么我们经常能在发现早期的乐器时一同发现香料或草药，因为它们的组合既能给仪式带来一种气味（嗅觉），也能给仪式带来一种声音（听觉）。对一个没有体验的算法，怎么能期望它可以理解音乐的力量，然后来影响甚至改变我们的身体和思想呢？
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随着文明的发展，音乐继续是仪式世界中的一部分。从帕勒斯特里纳到巴赫再到莫扎特，音乐的巨大进步往往是在宗教背景下取得的。有人猜测，随着我们内在意识的觉醒，“上帝”的概念将出现在人类身上：随着意识的发展，意识到自己头脑中有一个声音，此时你会感到震惊。这一定是很可怕的。我想强调的是，宗教仪式和音乐可以安抚大脑中的声音，而自然的力量似乎是众神所为。
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这一切听起来都与计算机逻辑和其无情感的世界相去甚远。但算法已经学会了生成让我们感动的声音：Algoraves现在使用的算法可以对跳动的人群做出反应，帮助DJ策划舞曲和打碟；“深度巴赫”正在为教堂唱诗班创作更多的宗教合唱来歌颂上帝。尽管这些算法似乎已经破解了音乐的代码，但是机器内部仍然是毫无波澜的。这一切就像现代的数字“吼板”[1] ，它们仍然只是我们的工具而已。
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[1] 吼板是一种自旧石器时代流传至今的古老发声器，在世界许多文化中都能找到其踪迹：一臂长的坚硬木板被固定在一根长绳的末端，只要持有者将它甩过头顶并不断旋转，它就会发出一种360度环绕音响效果的轰鸣声，这会给持有者带来迷幻感，而声音可传至很远的地方。——译者注
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