在討論人工智能時，藝術家總是會告訴你的一件事是，人工智能無法創造藝術。從廣義上講，這是正確的，到目前為止，藝術所需的精致人才仍然只是人文領域。但是，在更宏大的計劃中，人工智能已經取得了很多成就。曾有數據指出，在1997年，受過國際象棋訓練的人工智能首次擊敗了人類大師Gary Kasparov。今天，我們已經意識到，計算機和人工智能在某些方面比我們要好。那么人工智能可以自己創造歌曲嗎？目前藝術仍然是人類的領域？這個事實可能持續多久？

　　從計算機生成的音調到AutoTune

根據Quartz的說法，天才發明家艾倫·圖靈用他的解碼器幫助盟友贏得了戰爭，他還發明了一種能夠產生音樂音調的設備。這些年來，我們已經看到很多藝術家都在研究實驗性音樂生成技術。Vice使用稱為Verbasizer 的句子隨機化器，深入了解David Bowie的歌詞寫作技術。即使這樣，所有這些元素仍然依靠人類來完成最后的構圖。畢竟，藝術是人類與人類對話所能達到的水平，而不僅僅是言語。即使作曲家使用制作者的聲音套件制作樣本，它仍然是人類的產物。

　　AI創作的第一張流行專輯

2018年，弗朗索瓦·帕切特創作了有史以來第一張由AI組成的專輯《 Hello World》。盡管這是一個具有里程碑意義的時刻，但歌曲并沒有什么壯觀，而且不太可能取得商業上的成功。BBC提到了另一種稱為Flow Machines的引擎，該系統已被比利時超級巨星Stromae等人使用，以幫助他利用人工智能制作曲目。但是，在鏈的末尾，總會有人進行輸入和清理。

　　功能音樂與實驗音樂

Flow Machines是旨在產生功能音樂的技術系統的一部分。另一個例子是稱為安培的系統，像路透社這樣的公司用來創建股票音樂以用于視頻和廣告的背景。Amper根據類型，情緒和節奏從制作人那里獲取輸入，并創作出與專業制作的股票音樂沒有區別的通用音樂。然而，功能音樂只是等式的一半。像Stromae一樣，其他一些現代藝術家也依靠AI來通過實驗結果來指導音樂創作。

在一些流行歌曲上，您可能會注意到，他們贊揚了名叫Luke博士的作曲家。實際上，此“醫生”是一種算法，用于創建人們幾乎可以肯定喜歡的吸引人的通用流行音樂掛鉤。問題在于它把音樂歸結為令人難以忘懷的棉花糖音樂，而棉花糖音樂根本沒有深度或反射性。它很吸引人，并且具有出色的節拍，但沒有音樂能做的任何事情。其他作曲家正在以完全相反的方式看待AI，以幫助他們超越界限。通過使用AI開發模板，樂隊YACHT能夠混合和匹配音樂，從而在上一張專輯中創造出某種科學怪人的怪獸氛圍。結果是出現了很多曲調的舞蹈流行音樂，似乎比LSD旅行更像錄音室專輯。但是，確實導致了“游艇”

　　有工作危險嗎

關于人工智能是否會取代9-5個職位的人們已經引起了廣泛關注，但是大多數創作者和作曲家尚未考慮這種可能性。過去，音樂行業在反技術運動中占有一定份額。1970年代，吉他手組成了請愿書，要求他們停止使用合成器演奏樂隊，原因是擔心它們會在錄音棚中被機器人取代。但是，無論AI混搭多少，人類音樂仍然是AI不能完全掌握的東西。就目前而言，作曲家和詞作者的工作很安全。這種情況將持續多久還有待觀察。

　　好奇心孕育創新

就目前而言，藝術家已經開始擁抱AI來發展他們的音樂。制作工具例如FL Studio，已經為制作人提供了自動檢測速度的方法，并可以根據任意數量的音階創建和弦進行。由于與他人聯系并在互聯網上出售創意非常容易，因此實驗性編碼人員將他們的工作更多地交給了合適的人。

但是，在將AI引入音樂時，需要考慮很多道德問題。創建一個“聽起來像藝術家”的AI不再是一件難事。在這種情況下，如果AI歌手掩蓋了真實人物創作的歌曲，版權法是否適用于該復制品？諸如此類的問題可能會阻礙將AI引入音樂界的嘗試，但它不可能永遠阻止AI在業界的采用。想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。