当AI遇见流行音乐，是天使还是魔鬼？

日前，美国自由笔者AaronCarnes走访了谷歌大脑、加州大学SantaCruz分校等从事AI和音乐结合领域的研究工作者，在切身感受了他们的日常后，记录下了这几个有意思的故事，让吃瓜群众也可以瞥到当AI进入音乐圈时，到底是令人恐慌还是充满期待？

一

这个名叫JesseEngel的哥们儿最近正痴迷于让自己的电脑变成一个音乐家。他30多岁，个子很高，胡子拉碴还留着齐肩的头发，喜欢穿紧身牛仔裤，白色的T恤上还有万花筒的设计这些元素加起来，你可能也会觉得他应该是一个漂泊的贝斯手，和谷歌研究科学家的身份差着十万八千里

Engel他们位于谷歌旧金山办公楼五层的办公室，库卡机器人何服电机维修，其实也是一个设备齐全且精良的音乐工作室。了解谷歌Magenta项目的人都知道，这是一个利用人工智能和机器学习来创作艺术的项目，同时为开源人工智能平台TensorFlow的用户简化这一过程。Magenta提供给用户可以修改的代码，包设计类似于人类大脑神经元的人工神经网络，并预先进行各种任务。它还为创作型艺术家和技术人员提供了一个分享自己实验的社区。

谷歌高级研究科学家DouglasEck从15年开始设计Magenta项目，16年正式对外发布。他今年已经48岁，但看起来仍像个孩子。

没错，我们几个人凑到了一起，正打算举行一场即兴演奏会。这本不是计划中的事情，Eck和Engel届时将会为我和我的朋友、乐队成员AdamDavis演示一些demo。但Eck似乎对这事很随意，如果想更好的去了解Magenta项目，还有什么比和它一起创作更好的呢？

我站在电子鼓后，Davis抓到了一个挡板，机器人维修，Eck在键盘后面，一直想带起节奏。在特雷门琴（theremin,是一种不需要接触而演奏的乐器，你可以像巫师一样挥舞着你的手控制它）是KoryMathewson，是谷歌暑期项目的实习生，因为他把他的空闲时间都花在了研究机器人来表演即兴喜剧，Eck笑着偷偷告诉我，这也是当时为啥会让Mathewson来这实习的一个考量。

最后要介绍的就是我们这个临时组建的乐队的最后一名成员A.I.Duet，它正是使用了Magenta技术的应用程序。当你在附加的键盘上弹奏一段旋律，程序会根据音符的选择、节奏、切分音和以前听到的音乐来识别整体模式。然后它会自动计算并帮你补完旋律的重奏部分，几乎可以实现一呼一应的演奏模式。我们所使用的内部版本可以通过设置温度来控制响应的随机性：当Engel选低音吉他模式，开始即兴创作旋律；当Engel听到了他喜欢的回应，就把设定下来。他拿起了一个黑色的GibsonLesPaul电吉他，然后演奏就这么即兴开始了。

猜猜我们都是谁~

我们的设想还是很不错的，但令我印象深刻的是人工智能在二重奏中弹出的低音线。如果我们是一个真正的乐队，我相信我们也会这样创作下去。音乐家们经常挣扎于没有新的创作灵感，这个程序似乎会成为他们创作的源泉。

这就像在房间里有另一个音乐家。Davis说。他也参与了二重奏。当他开始演奏乐器时，他开始在原来的音线外着色，这让我们的乐队成员感到十分兴奋。（我们真的很期待看到人们如何打破这种局面，Engel说。）随着他不断升温，就产生了一种狂躁的、吓人的旋律，与他当初输入的东西几乎完全不一样。比如，他给了一个一闪一闪亮晶晶的节奏想看看会发生什么，在极致的温度下，变成了一首在糟糕旅行中的圣诞曲。

技术对艺术来说非常重要。Eck说。试想如果把你的吉他拔掉和弦。现在把它插入这个很棒的电吉他，你会很依赖技术来完成这项工作。他补充道，他们所做的类似于建造一个更好的吉他踏板，甚至就是一个电吉他。至少希望是这样。现在，他们还不确定这项技术将如何影响音乐，或者它是否会被使用。这我想起了Auto-Tune，这是一种录音软件，它一开始是为平淡的流行音乐校正音轨的音轨；后来T-pain和KanyeWest这样的说唱歌手，就不再用它了，而是发扬了它的特点，创造出一种新奇的声音。

不管AI的音乐生成技术如何，Eck觉得这将是不朽的。我们将跟随音乐家，如果有人发现我们正在做的事情，又做了一些更了不起的，我们可能会邀请他加入一起创造更多。

听着Eck，我可以明显感到他的大脑就是为了探索算法而生的，同时对音乐的热情，引领着他用技术来开发这种给各类音乐家使用的工具。当我问他关于他自己的音乐追求时，他略带羞涩地而我分享了他在咖啡店弹吉他的美好经历，而我则讶异于他并没有把自己创作的最佳时期花在成堆的合成器里。

二

人工智能和音乐的结合其实已并不是什么新鲜事。20世纪50年代，先锋作曲家LejarenHiller和LeonardIsaacson用电脑写了一首IlliacSuite。该乐谱包括了按照某些音乐原理统计生成的音符，例如谐波相互依赖，并基于作曲家对传统音乐的知识规则合成。

直到最近，AI辅助音乐还主要停留在学术界。现在谷歌、索尼、IBM和其他公司都成立了相关的大型研究项目。还有像Jukedeck这样的初创公司，它利用人工智能为视频生成广告和背景音乐。Brain.fm提供功能性的人工智能合成音乐，来帮助用户放松、专注、和促进睡眠等，该技术已经开始盈利。

不同的项目也都看到了类似的结果，但大家都有自己的小算盘。谷歌正在为艺术家设计工具，设计开放式的实验项目，目的是激发创造力。Jukedeck把它的资源集中在工具易用性、市场营销以及寻求节省视频配乐的成本。Jukedeck的联合创始人PatrickStobbs告诉我，公司希望扩大其客户基础，包括任何对制作音乐感兴趣的人：它希望使用这项技术来帮助那些想要成为音乐家的人，在不学习演奏乐器的情况下就可以创作歌曲。

他说：就像Instagram让不是专业修图的我们更容易创作出很棒的照片，我们把Jukedeck看作是一个创意工具，让更多的人轻松地制作音乐，并拥有更多的动力。

大约十年前，一些使用类似人工智能技术的音乐软件应用程序就已经出现了，其中大多是令人沮丧的结果。微软的自动编曲软件Songsmith在阿卡贝拉声道上生成卡西欧键盘式的伴奏。这个节目激发了无数搞笑视频的灵感，例如，FreddieMercury的WeWillRockYou的表演，听起来特别像含糊的拉丁Muzak音乐。

从那以后，尽管技术和品味还在继续发生着冲撞，但事情已经开始发生着翻天覆地的变动。从去年开始，在不久的将来，全世界都能看到人工智能生成的音乐将会是什么样子。制片人AlexDaKid与IBMWatson超级计算机合作，创造了一个朗朗上口的情感歌谣NotEasy。Watson使用了5年的文化数据，包括新闻标题、互联网搜索、电影概要和社交媒体内容，来分析他们周围的趋势和人们的情绪。它还处理了超过2.6万首流行歌曲，寻找共同的主题和音乐模式。利用这一信息，超级计算机确定了近代历史的情感脉络，以及可以引起听众强烈情感共鸣的音乐元素。然后Alex用这些数据来选择心碎的主题，以及他喜欢的音乐短语和抒情片段。