音乐人工智能引关注 创作可满足一般欣赏需求
音乐人工智能引关注创作可满足一般欣赏需求
音乐创作降门槛AI作曲难过感情关
短短几年，音乐人工智能已成为热门。作曲、伴奏、即兴创作……人工智能在各种场合展示的“才华”令人大开眼界。在刚刚过去的2021年，世界音乐人工智能大会、全球人工智能技术大会、2021中国音乐科技应用论坛等各种学术活动上，音乐人工智能也成为被提及最多、大家讨论最热烈的话题之一。
未来的音乐会变成什么样？音乐人工智能会代替人类的艺术创造吗？它会为人类的创造力插上翅膀，还是成为终结者？
个案
AI少女学音乐
“小冰学习能力超强”
2020年的毕业季，上海音乐学院迎来一位“特殊”的毕业生——人工智能少女小冰。小冰不仅顺利毕业，还被授予音乐工程系2020届“荣誉毕业生”称号。
谈及进军音乐内容创作，前微软(亚洲)互联网工程院副院长、现任小冰公司首席执行官李笛告诉北京青年报记者，不同于此前的诗歌创作、视觉创作、演唱，音乐创作对人工智能小冰来说难度更大，“音乐是流媒体，对作品的流畅度要求很高。此前小冰在音乐创作中的能力主要是内容的生成，比如演唱，这一次小冰学习的作词、作曲和编曲其实更难。”
如何让人工智能学会音乐创作呢？小冰团队与上海音乐学院老师告诉北青报记者，让人工智能小冰开始音乐创作的学习过程分三步：
首先，基于小冰已有的音乐创作模型，团队把端口给到上海音乐学院的老师，让老师去听小冰创作的海量音乐作品，并给出系统性的点评。
其次，老师也教会团队程序员基本的乐理知识，包括编曲技巧等，用于优化小冰的创作模型。
最后，小冰不断学习，不断交作业，老师不断给反馈。无论“模型”“作业”还是“反馈”，都是一个不断迭代的过程，如此循环往复……
当小冰达到和人类同学相似的水平，且趋于稳定，她就毕业了。
在上海音乐学院学习期间，小冰接受了来自音工系主任于阳教授和陈世哲老师的“指导”。谈及教学模式，陈世哲老师说，教学生学习音乐创作和教授人工智能有相似之处：“传统教学方式，我们会让学生学习经典的作品、然后临摹，接下来老师批改、学生再反馈。人工智能和普通学生的学习方式并没有太多差异，我们同样也是给小冰准备了一些数据，小冰学习之后进行创作，老师再来进行评估，来指出哪里有问题，继续去修改，一起来完成。”
当然也有不同。陈世哲评价说“小冰是个学习能力超强的学生”，“教学过程中最大的不同是，小冰的迭代速度是人类完全不可能企及的，比如说一个学生学习、临摹一首曲子、写出作业、老师修改，这个过程至少要一周时间，但是在对小冰的教学中，我们一口气放过去几百首甚至更多曲子。”
陈世哲老师介绍，判定学生能否顺利通过毕业的考核大体有三条水平线，“最高级创作线是顶尖的流行歌曲，譬如可以拿到格莱美奖、最佳金曲奖的水平；中间线是创作水准不错的普通流行歌曲；基本线是创作广告、电视剧、纪录片配乐等。经过半年的学习，我们认为小冰已经达到基本线普通、简单歌曲的创作能力，不断接近中间线的创作标准，所以我们给了她荣誉毕业生的称号。实际上她的水准已经很接近中间线，我们也期待小冰继续按照研究生的标准来入学。”
李笛表示，“对于音乐产业化，人工智能可以在不需要人力参与的情况下，用稳定的质量、极低的成本、高并发地生产内容，并供应出去，未来在视频、影视配乐等产业的落地都有很大的空间。”
揭秘
音乐人工智能
3秒创作完整歌曲
人工智能的算法进入到艺术创作当中，对传统音乐的创作产生了巨大的影响。2019年，华为公司利用Mate20Pro中的AI，对奥地利作曲家舒伯特未完成的《第八交响曲》剩余曲谱进行了谱写，并在伦敦的一场音乐会上进行了公演。与舒伯特的未完稿不同，贝多芬的《第十交响曲》几乎没有任何曲谱，由于病情恶化，贝多芬只画了这部作品的几张草图就溘然离世。创意人工智能初创公司Playform的一群科学家和音乐学家完成了贝多芬未竟的事业，他们经过两年多的努力，不仅让人工智能学习了贝多芬的全部作品，还教会了它贝多芬的创作过程。2021年10月，这台人工智能帮助贝多芬续写了《第十交响曲》，并在德国波恩举行首演，吸引了世界的目光。
“像人类的学习一样，人工智能也是通过语料库学习海量的内容，然后‘创作’新的作品。”面对人工智能超强的学习能力，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系主任、教授李小兵忍不住感慨，“实在是太强了！”2021年，由李小兵作为首席专家申报的《音乐与人工智能协同创新发展理论研究》入选2021年度国家社科基金艺术学重大项目。该课题从音乐学、脑科学、人工智能、计算机科学等多个领域入手展开跨学科研究，以“音乐创作与人工智能协同创新发展”“音乐呈现与人工智能协同创新发展”“音乐接受与人工智能协同创新发展”“音乐人工智能哲学——美学”为四个子课题，围绕人、音乐、人工智能三者的相互关系，对音乐与人工智能协同发展中的问题进行深入全面的研究。
随着研究的深入，音乐人工智能在效率上不断精进。李小兵透露，目前人工智能最快3秒就可以创作出一首歌曲。“原来最快是23秒，现在已经缩短到3秒了，3秒不仅是作曲，还包括演唱、伴奏、合成，也就是说出来就是一首完整的作品了。”
李小兵和他的团队将人类创作的歌曲和人工智能创作的儿童歌曲放在一起，邀请志愿者做过盲测，很难分辨出哪首是人工智能创作的。与人类的思维不同，李小兵用“盲盒”来形容人工智能，“音乐人工智能创作的东西有些与人类相同，有些却不太一样，甚至会让人瞠目结舌。”
观点
“音乐魅力在于演奏家的二度创作”
“人工智能和艺术的结合最难的一块实际上就是音乐。”上海音乐学院音乐工程系主任、作曲家于阳对北青报记者说，“有章可循的容易实现，但音乐是时间的艺术，听觉上给人的感受变化无穷，有太多不确定性。受限于技术水准、数据等因素，现在的音乐人工智能还处于初级阶段，需要进一步探索和研究。”
李小兵也认为，与文本、语言相比，音乐的维度要多很多，有音高、节奏、强弱、情感等，也要复杂得多，因此音乐人工智能需要更大的模型和算力，也要最顶尖的科学家和艺术家携手。尽管人工智能作曲可以通过学习海量的作品，模仿作曲家的创作通过图灵测试，在演奏方面也可以做到精准无误，但业内人士普遍认为，就情感来说，这些作品与人类创作的作品还是有很大区别的。
“这就是音乐的魅力所在。一首钢琴曲，十个演奏家弹出来是十种完全不同的感受，这里面就有演奏家的二度创作。这种感受的不同是机器取代不了的。”于阳说。
尽管不能代替人类最核心的创造力，但目前人工智能已经可以辅助人类做很多事情，尤其是大量重复性、基础性的工作。
“20年前，我们都是在五线谱上写东西，现在大部分作曲家都是用电脑软件创作了，这实际上就是人工智能的一种形式。”身为作曲家的于阳表示，写作完成后，软件还能自动生成演奏，作曲家可以随时在上面修改、调整，“人工智能大大提高了创作效率。”
李小兵也认为，“如果要创作高水平的音乐，如电影配乐或是一线的、能打榜的流行歌曲，人工智能还有很长的路要走，但一些背景音乐，人工智能的创作已经能够符合人们的欣赏需求。”
随着音乐人工智能的深入发展，未来的音乐会有翻天覆地的变化。在李小兵看来，未来音乐可能不止3D音乐、机器人主持、交互多媒体、人工智能伴奏、虚拟现实、机器人指挥、机器人演奏、机器人演唱等，更有可能会出现新形态，“就像照相机出现以后，迫使美术界发生了特别大的改变，出现了一批照相机不能代替的大艺术家，随着音乐人工智能研究的深入，未来的音乐创作更加弥足珍贵，也一定会诞生让人意想不到的新的音乐形态。”
本版文/本报记者田婉婷张知依
统筹/刘江华供图/视觉中国
潮流档案
AI通过自身强大的数字处理能力兼顾歌曲从制作到演唱的全流程，实现化繁为简，在短时间内完成音乐作品创作。通过算法学习和“实战”训练来学习如何写歌，非音乐工作者也可以借助这种技术创作出属于自己独一无二的曲子。
行业布局
科技巨头投资各有重点
资本早就意识到了音乐人工智能的商业价值，人工智能科技巨头都在积极布局：早在2016年，字节跳动就成立了AILab，对AI进行深入研究；网易云音乐在2020年战略投资了AI音乐公司AIVA，重点放在了AI辅助音乐创作领域；腾讯AILab推出了AI数字人“艾灵”，可以通过用户提供的关键词自动生成歌词并演唱；字节跳动开发的基于Tacotron声学模型和WaveRNN神经网络声码器的中文歌声合成(SVS)系统——ByteSing、微软研究院发布的AI音乐开源项目Muzic等都在试图证明人工智能可以完成音乐的整个生产过程。
学科储备
首批音乐人工智能博士今年毕业
各大高校也在迅速推进音乐人工智能的研究和应用。中央音乐学院、上海音乐学院、四川音乐学院等高校纷纷开设音乐人工智能专业。2022年7月，中央音乐学院首批音乐人工智能的博士就要毕业了，他们成为了各大互联网公司争抢的人才。“因为社会对音乐人工智能的人才需求量巨大，现在大的互联网公司用的大部分都是从声学专业转过来的，可能不是专门学习音乐人工智能专业的，所以说目前我们这个专业的博士毕业生非常抢手。”李小兵说。
“通常情况下，搞音乐的人不懂科技，搞科技的人不懂音乐，音乐人工智能是个交叉领域，我们现在做的事情就是把这两方面结合起来。”于阳透露，上海音乐学院的人工智能博士采取双导师制，音乐和技术的导师各一名。“音乐人工智能未来可期，现在要跨出这一步很重要。但目前人才缺口还是很大的。”
大事记
2019年
深圳交响乐团演奏了全球首部AI交响变奏曲《我和我的祖国》，这也是该曲目的世界首演。
2020年7月9日
由微软小冰、小米小爱、百度小度、Bilibili泠鸢四位人工智能机器人合唱的主题曲《智联家园》亮相2020年世界人工智能大会开幕式。
2021年10月9日
人工智能续写的贝多芬《第十交响曲》在德国发布，引发世界关注。
【编辑:房家梁】智能音乐创作产业现状与展望
0分享至自动、稳定、高效地产出高质量音乐作品，不仅是众多头部媒体公司、创业公司抢占市场先机的必备条件，也是学术研究团队不断探索的目标。本次专题洞察围绕智能音乐创作领域的产业现状，介绍部分产品内容，并讨论该领域的未来发展机遇。产业现状AI音乐创作打破了作曲家进行音乐创作的固定模式，带动整个音乐产业的快速发展，本小结介绍智能音乐创作领域具有代表性的企业案例。网易在“2020网易未来大会”上，网易正式发布了由网易伏羲、网易雷火音频部提供作词、作曲、编曲、演唱等全链路AI技术支持的歌曲《醒来》。这是网易首次完成AI完全生成的歌曲，从创作到演唱，整首歌曲从无到有仅需一小时。作词方面，网易伏羲利用其自主研发的“有灵智能创作平台”，依托于网易游戏伏羲人工智能实验室较为成熟的语言处理技术，让AI学会人类语言组织的基本逻辑。再借助大规模语料训练实现端到端的歌词生成，并通过自研的方法控制不同参数下的歌词创作。图1.《醒来》宣传海报作曲方面，《醒来》采用雷火音频部自研的智能编曲引擎，从华语乐坛大量主流歌曲中识别大众审美偏好，在15-30秒内生成一首出版级编曲。而相同质量的人工编曲，市场价格在1-1.5万元左右。网易已具备工业化大批量生产的能力。歌唱合唱方面，《醒来》以雷火音频部提供的大量游戏配音应用案例及庞大的歌声资源为基础，网易伏羲借助神经网络声学模型和声码器自动根据曲谱，实时生成契合歌曲主题且“几可乱真”的歌声，并确保“主唱”在不同BGM、风格歌谱上音高、节奏的稳定性。下面是《醒来》的歌曲内容，几乎无法直接感觉出是AI歌唱。腾讯2020年6月1日，腾讯AI虚拟歌手艾灵亮相，领唱中国新儿歌。青年演员歌手王俊凯与雄安孩子，以及腾讯AI数字人艾灵共同演绎的新歌《点亮》。这份礼物以特别的方式呈现：在H5互动里，每个人都可以轻松召唤艾灵，创作你的专属MV。给几个关键词，艾灵就能为你创作专属歌词，并和王俊凯一起唱给你听。在互动中，AI数字人艾灵不仅能作词，还能用近乎真人的声线演唱。图2.艾灵技术流程作词方面，AI艾灵的歌词生成方案基于腾讯AILab最新研发的歌词创作模型SongNet。该深度学习模型最大的特点就是可以给定任意格式和模板来生成相契合的文本。在上述的H5里面，AI艾灵的“命题作词”技能就来源于此。生成的歌词然后会被提交给歌声合成模块，再融合对应的背景音乐，最终生成悦耳动听的歌曲。歌曲合成方面，AI艾灵的歌声即来源于这样的AI技术。首先，研究者以音素为基本发音单元将任意歌曲描述为一连串音素的序列；然后通过分析歌谱，从文字、旋律、节奏等多个维度分别提取和预测词曲中每个音素的发音、时长、停顿、音高、风格和演唱技巧等特征；最后使用由真人（中国网络声优龟娘）演唱的歌声训练得到的深度神经网络声学模型和声码器模型，合成出与真人声线高度相似歌声音频。不同于“初音未来”等虚拟歌姬的“机器合成+人工调教”模式，使用了基于DurIAN声学模型的AI艾灵无需经过人工调教就能得到非常自然和拟真的歌声。目前，艾灵已在B站开启了直播间，24小时直播歌唱和舞蹈。图3.腾讯AI艾灵形象谷歌2016年，Google旗下DeepMind实验室推出了WaveNet深度神经网络，用于“生成能够产生比现有技术更好、更逼真的，语音原始音频波形”。Google利用WaveNet技术，以英文/日文更新了GoogleAssistant的语音功能，可选择男性或女性。对于音乐生成，跟语音的合成是类似的。WaveNet是一个端到端的TTS（texttospeech）的生成模型，声音元素是一个点一个点生成的。WaveNet也是技术人员探索语音合成和音乐创作需要了解的一个重要的深度学习模型。此外，MAGENTA是谷歌旗下一个开源研究项目，基于tensorflow，探讨机器学习在创作过程中作为工具的作用。Magenta在学术界和艺术圈都颇为知名，他们发表了许多学术文章，同时也为那些熟悉代码的音乐家们提供丰富的开源资源，提供了MagentaStudio并开源，主要针对作曲领域，未提供作词和歌曲合成。MagentaStudio是AbletonLive(一款有名的音乐制作软件)的MIDI插件。它包含5个工具：Continue，Groove，Generate，Drumify和Interpolate，可用于将Magenta模型应用于MIDI文件。图4.MagentaStudio工具套装其中，五种工具的应用场景如下：1.Continue：使用循环神经网络（RNN）的预测能力来生成可能跟随您的鼓拍或旋律的音符。给它一个输入MIDI文件，它最多可以扩展32个小节。这有助于增加鼓点的变化或为旋律音轨创建新素材。可以通过提高随机度来产生更多的随机输出；2.Generate：类似于Continue，但是它生成一个4小节的短旋律，而无需输入；使用时选择输出文件夹，变化数量，随机度，然后单击生成。这有助于打破创意障碍或作为原始样本的灵感来源；3.Groove：可调节输入MIDI文件中的鼓点时间和速度，以产生鼓手演奏的“感觉”。这类似于“人性化”插件所做的事情，但是以完全不同的方式实现；4.Drumify：根据任何输入的节奏创建鼓点。它可用于生成与贝斯琴线或旋律相关的鼓伴奏，或根据拍打的节奏来创建鼓音轨。它与执行的输入效果最佳，但也可以处理量化的片段；5.Interpolate：这个产品是把两段旋律或者鼓点作为输入，然后合并成一段新的旋律。例如可以将Generate产生的两段旋律作为输入，得到合成后的新旋律。这两段旋律的时长应该是一致的，并且不大于4个小节。Interpolate还使用类似于Generate的变体自动编码器（VAE）。VAE一种实现方法是从MIDI到压缩空间的映射，在压缩空间中类似的音乐模式聚集在一起。Magenta除了针对智能作曲的开源项目外，还有针对前端展示、二次开发的Demo教程等，方便其他厂商使用。小冰小冰旨在打造前沿的中文自然语言处理技术和中文AI虚拟人物。小冰最初定位为闲聊机器人，主要形象是一款聊天机器人，基于大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络的技术，可以根据用户的回复自动对话。后续逐步增加了语音聊天、唱歌等技能，是一个比较有影响力的针对中文场景的AI虚拟形象。2020年中旬，小冰因业务变动从微软分拆后独立运营，目前的小冰，不仅可以对话，也能够实现写诗、写新闻、唱歌、画画等功能，逐步发展成为融合了自然语言处理、计算机语音和计算机视觉等技术的完备的人工智能底层框架，支持AI托管小编、虚拟亲友、AI主播、虚拟歌手和颜值替身等场景。图5.小冰技能包音乐智能创作是小冰人工智能底层框架的一个重要分支，目前提供了XStudio工具包，为音乐创作者们提供具有不同音色和唱腔的虚拟歌手。虚拟歌手能迅速读懂乐谱，并像人类歌手一样，自然地演唱出来，目前已经支持四位不同风格的虚拟歌手（如下图所示），并在不断研发新的歌手类型。XStudio目前没有在作词和作曲方面提供智能生产工具，但提供了歌曲合成的功能。图6.小冰公司提供的四种风格虚拟歌手在歌曲合成方面，小冰以歌词和曲谱作为输入，自动生成对应歌手风格的演唱版本，并提供工具进行人工微调。具体工作窗口示意图如下所示。图7.虚拟歌手歌唱工作面板示意图XStudio将歌词和曲谱（MIDI文件）按格式作为输入，在云端便可以自动合成歌手演唱版的歌曲。其中，歌词文件可以通过标点符号等标识，调整歌唱技巧，例如通过’-’符号可以模拟转音等。XStudio还提供了微调工具，可以调整断句间的呼吸、换气、声带收紧等效果。下面是小冰歌唱的示例片段。英伟达AIVAAIVA主要提供人工智能创作情感配乐，是最早商用的AI配乐生成软件之一。AIVA目前提供了智能作曲的功能，并且得到了业界的一致好评。无论用户是独立游戏开发人员，音乐新手还是经验丰富的专业作曲家，AIVA都会在创作过程中提供帮助。利用AI生成的音乐，以前所未有的速度，基于用户的风格挑选（乡村、城市等风格），为用户创建引人入胜的曲目。AIVA的发明者PierreBarreau是一个法国计算机科学家，碰巧他也是个音乐作曲家。有天他看了科幻爱情片《她》（Her），影片中的AI创作了一首音乐，受此启发他决定创造一个能够谱曲的AI。Pierre在一个艺术家家庭长大，大学时攻读计算机科学，但是他对计算机和音乐两个领域都充满了浓厚的兴趣，因此他觉得让AI去创作音乐是一件自己一定要做的事情。组建好团队后，Pierre于2016年2月正式发布了AIVA，并且创作了首个钢琴独奏曲。受此鼓舞，Pierre随后让AI尝试创作更多类型的曲子。2016年7月14日，为了庆祝法国国庆节，AIVA创作出了出现以来数量最多的曲子，这些曲子全都饱含深情，或壮烈或悲怆。这些曲子最后合并为一张专辑，叫做《创世纪》（Genesis）。2020年AIVA还受到了网易云音乐的战略投资，双方将结合最先进的人工智能技术在AI辅助音乐创作领域展开深度合作。目前，AIVA以会员包月的方式提供服务。AIVA一开始就把AI作曲作为了发展方向，目前已经在许多场合播放了由AI生成的乐曲，包括了时长达数小时的交响乐。下面感受一下AIVA作曲的效果。EcrettMusic相比前述部分头部企业，EcrettMusic算是近年来的后起之秀，可专门为视频生成特定的音乐和音轨。用户只要通过普通的Web浏览器使用网站，选择不同的场景类型、乐曲心情和音乐长度，即可产生对应的曲调音乐，操作十分简单。图8.EcrettMusic工作面板示意图用户对作曲的需求，一般是要为自己的视频内容配背景音乐，因此，EcrettMusic允许用户上传自己的视频来预览音乐和画面之间的效果是否和谐,并可以进一步编辑视频的结构组成，以便更好的适应自己的视频，并改变低音，鼓点，旋律和背景节奏等，完全不需要用户具备乐理知识。下面欣赏一下EcrettMusic自动创作的“Fashion+Sad+Cinematic”风格的背景乐曲。企业对比上述企业能力对比如下表所示。表1.企业能力对比机遇与挑战发展机遇随着原创短视频、长视频及相关行业的发展，配乐成为了内容出彩的一个重要环节。许多拍摄内容本身可能平淡无奇，但是当配对了BGM时，会让整个作品拥有完全不同的灵魂。因此，短视频内容要快速生产，同时又能达到病毒式传播的效果，快速的乐曲制作生产能力必不可缺。相比人工创作，AI能够秒级创作相关主题的乐曲内容，有着得天独厚的优势。因此，AI作曲在当前短视频时代中有着重要作用。当前，AI算法的训练基于人类创作，但是乐曲本身除了耳熟能详的旋律外，打破常规、另辟新径是AI创作的优势，能够产生天马行空的新曲调。虽然一时可能无法被广泛接受，但AI创作的高量产让创作成本大大降低。此外，虚拟形象也在短视频时代收获了大量粉丝，许多虚拟形象都能够唱跳结合。AI能够在内容制作时打造形象、创作、演唱都自动生成的完全虚拟化偶像，辅助企业打造属于自己专属的虚拟代言偶像，迎合当前虚拟偶像产业的发展。挑战当前智能创作领域的技术发展已经达到了可商用的级别，但是，智能创作更大的挑战，除了技术层面需要更加真实、富有情感之外，还有大众的认可程度，以及传统音乐行业的竞争。乐曲创作作为一门艺术，往往代表着创作者的创作心境，并让听众能够沉浸在乐曲带来的意境中。而AI创作，即使能够得到好听的旋律，但因缺少了人类创作时的历史背景，总让大众难以短时间接受。例如，作者在经历人生低谷时创作的乐曲，即使AI能够创作出同样好听的曲谱，但少了人物故事的加持，在鼓舞大众和艺术层面总无法达到相应的高度。此外，版权如何界定也是需要探讨的问题。类似EcrettMusic这样的初创公司，使用相对简单的方式，以包月付费的形式收费，版权则直接交给使用方。小结随着人工智能行业的持续发展，音乐行业对于人工智能的接纳度也越来越高。未来需要给人工智能在音乐创作中的角色准确定位，打造作曲家与人工智能合作的环境，引导观众对AI音乐的正确理解。笔者相信，人工智能始终诞生于人类之手，会发挥其辅助价值，能够更好地促进音乐质量的提升，帮助音乐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编辑导读：人工智能的应用越来越广泛，除了最开始的虚拟歌姬，AI在音乐上的应用已经涵盖到AI作词、AI作曲、音频合成等多个方面。人工智能在音乐消费场景会有什么新突破？本文作者对它的发展进行了分析，希望对你有帮助。
人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响并辐射各行业及场景带来诸多利好。
自上世纪40年代人工智能行业开启后，随着AI技术的日臻完善和成熟，AI能够作用于社会生活的范围逐渐扩大，从尖端科技产业应用人工智能产品，到涉及生活方方面面的智能家居。在音乐市场，AI技术的应用也愈发深刻，覆盖音乐教学、AI音乐创作、虚拟歌手、娱乐社交等众多场景。
现阶段，随着人工智能的不断开发和演进，AI在音乐领域的能力正逐渐被大众认可。
而且，不管是AI技术用于音乐创作发展，还是借助AI音乐赋能产品玩法，再或者以AI技术对音乐进行加工利用，如：AI演唱、AI作词、AI作曲、人声/乐器分离、BGM识别、副歌剪辑、曲谱识别、音频合成等等，人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响，其辐射各行业及场景带来诸多利好也是明显可见的。
一、AI音乐创作机器可能没有灵魂，但现在它和人一样，也可以进行艺术创作。
在音乐创作层面，机器通过对大数据深度学习训练后，模型可自动产生类似人类作曲家的曲子，相较人工作曲，AI创作在成品数量及速度上都更加突出，而且，随着机器算法学习的不断强化，其创作能力、作品质量也将大幅提升，这打破了音乐市场关于成本及创作时间的限制，对于音乐产业链运作将更有效率。
AI是如何谱曲的？简单来说就是大数据分析+外部算法，AI作曲背后蕴含着多种算法模型的结合运用，包含人工神经网络、马尔科夫链及遗传算法等。
人工神经网络是一种对生物神经的网络行为特征进行模仿，开展分布式并行信息处理的算法数学模型，基于程序员搭建的多层“神经网络”，机器对海量经典音乐数据消化和分析后形成对音乐旋律、节奏、音高、强弱变化的理解。而在不断的高速学习中，AI的能力会越来越强，最终掌握规律并不断以巧妙的手法重新融合，创造出风格不同的音乐作品。该方式能够对音乐全局性特征进行学习，但缺点是需采用大量的样本进行训练。
马尔科夫链是一种随机选择过程，主要用于产生一段具有一定风格的旋律，这种方法可以模拟作曲家创作音乐时的思维，来控制计算机生成相应的作品；遗传算法则是模仿生物进化过程的智能计算方法，使用适应性函数来演化样本、优化全局。
当前，国内外也已有不少企业布局该领域并推出研发成果，如：AIVA科技开发AI作曲家“Aiva”，据悉，微软“小冰”的音乐创作能力已实现旋律、编曲及歌词端一体化的产品落地；基于人工智能的音乐作曲工具还有EcrettMusic、谷歌Magenta和索尼FlowMachines等；
国内，行者AI团队“小嗨”在智能创作上，已实现识曲、作词、作曲等功能，作品已实现商业化授权和应用；中国平安AI作曲在世界AI作曲国际大奖赛中获得第一，创作AI交响变奏曲《我和我的祖国》；今年春节，网易也试水AI音乐创作领域，推出一站式音乐创作平台网易天音，解锁拜年新姿势；4月12日，科技音乐公司HIFIVE也官宣上线“AI音乐开放能力”服务，以先进科技赋能音乐发展，“AI音乐创作”功能现全面开放。
AI作为交互式创作助手，不仅可给予专业创作者更多的灵感和可能性，而且，对于音乐爱好者来说，AI音乐降低了内容创作门槛，可帮助更多人加入到音乐创作中。
二、音乐教学“人工智能+教育”正在大范围改变人们的生活与教育方式。
智能化的电子乐器，这种智能化乐器不仅能够储存更多的乐器音乐，还可以对音色进行编排，可以按照一定的行为指令进行顺序演奏，此类乐器的功能是其它乐器无法比拟的，在教学中，需要多人协作演奏的乐曲可实现一个人在这样的乐器上演奏。
人工智能音乐软件应用于现代音乐教学中，原来依靠合成器或者音乐工作者处理编辑的音乐任务交由电脑来完成，不仅提高了音乐数据的处理能力也扩大了音乐信息的容纳范围。此外，通过软件还可以将古诗词等改编成音乐；器乐分轨、曲谱直接转为音乐播放，寓教于乐。
科技的运用还可以促进音乐教学对网络的学习和应用。智能化乐器和软件的使用，一些新兴的音乐课程和教学方式出现，打破破传统教育模式，加强音乐教学中师生交流互动，也使学生融入到更广泛的音乐世界中去，学习音乐享受音乐，从而创造音乐。
三、商业化授权和应用，降本增效现阶段，人工智能作曲技术也正逐渐往商业应用方向发展，其应用场景主要为影视剧配乐、视频配乐，游戏配乐、在线工具配乐、商业广告、发布会、产品内置等方面。从创作时间和成本上看，AI音乐作品为非艺术场景、批量制作、创意要求不高，对价格敏感的商用音乐需求提供了好的解决方案。
例如，在娱乐社交产品中，音乐作为重要的元素，应用于语聊房背景音乐，K歌房伴奏、游戏音效等众多场景下，在平衡音乐成本和满足用户音乐需求层面，相较人工创作的高昂费用及不确定时间，AI音乐的极致性价比可有效帮助开发者降本增效。
从HIFIVE音乐开放平台网站“AI音乐开放服务”公布的价格看，其按照服务量计费，＜1万次的AI作曲调用，仅需1元/次，对于大批量的需求者，随着调用次数的增加，单次低至0.5元。对于音乐需求者，AI作品不仅可大幅降低音乐成本，而且便捷的接入方式和可控的创作时间都有利于项目进度规划。
四、虚拟歌手人工智能偶像掀起娱乐新风向
当前虚拟歌手，也已不再是陌生话题，根植于二次元文化和粉丝经济人气虚拟歌姬初音未来、洛天依在年轻一辈中可以说是人尽皆知，虚拟歌手也开辟了偶像领域的新模式，被称“永不会塌房”的idol”。
2021年春节联欢晚会上，月亮姐姐、王源、洛天依合作出演少儿歌舞节目《听我说》，这是央视春晚历史上虚拟歌手的首次亮相。从2012年作为中国首个虚拟歌手出道，到登上央视春晚舞台，洛天依被大众认可和接受也表明虚拟偶像向主流化道路进军再下一城。
其代表作《达拉崩吧》《权御天下》等在各大音视频平台也拥有不俗的播放量和传播度。近日，上映的动画电影《精灵旅社》最终章《精灵旅社4：变身大冒险》，洛天依也与精灵家族梦幻同屏献唱中文版主题曲《爱，醒来》。
其实除洛天依外，国内也还有言和、乐正龙牙、徵羽摩柯、墨清弦、乐正绫等众多虚拟歌手，随着虚拟偶像的崛起，AI技术也将在市场应用中朝着更先进的方向发展。
五、写在最后技术革新既是挑战，也是机会。
对于AI音乐也曾引起许多争议：AI作的曲能称作是艺术吗？AI作曲会导致音乐人失业吗？AI作品版权如何界定……虽然上述问题还有待商榷，但我们不可否认，AI技术在音乐层面的应用正逐步深入并带来众多积极效益。
因此，我们有理由相信AI音乐的未来是充满希望的，其市场应用也会迎来更大的发展机遇，将为音乐产业链上下游带来更多的利好。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
人工智能：会给艺术带来什么
本期导读
人工智能：会给艺术带来什么？
▲李振伟
众家谈
▲朱青生、鲁晓波、顾险峰、吴克军、温普林、黄剑武
人工智能在西方：艺术家的敌人还是朋友？
▲殷铄
当下，人工智能介入艺术创作，已然成为大势所趋。如2015年夏谷歌实施的“深梦”计划，让机器展示了对艺术的诠释；2016年，谷歌发布了“品红（Magenta）”计划，试图使机器学会生成艺术和音乐；2016年4月，微软和荷兰国际集团（ING）的机器学习系统成功复制伦勃朗画作。及至今年10月，阿里AI“鲁班”上岗，每秒做8000张海报，顿使艺术界尤其是设计界为之疯狂。
有设计师表示：人工智能取代人类设计师是必然，最先被替代的会是制图环节。技术性越强，被替代的可能性越大；而需要更多创造力的环节，则会在相对较长的时间内被替代。不过，也有业内人士认为，未来人工智能不会取代设计师，而是帮助设计师解决重复性的工作，创意型设计师只会越来越值钱。
那么，人工智能到底能否代替艺术家的创作？作品中有多少是传统艺术观念中的“艺术”成分？凭借机械制作、数据整合的“再创造”真的能够代替艺术创作吗？
说到人工智能进行艺术创作，最惊艳的莫过于机器人作画了，搦管挥毫的状态俨然真人，“无一笔无来处”的程序设计也让人们自叹弗如。而对于大多数人来说，能够亲自体验的手机制图程序和博物馆讲解程序之类的智能软件似乎更亲民。今年1月，小蚁科技发布了“小蚁AI艺术”小程序，将人工智能融入中国传统绘画。据了解，小蚁AI艺术通过深层提取中国绘画的各种风格与图式，学习如齐白石、吴冠中等人的绘画风格，根据网络基端中更为接近图像的基本特征（如原始的点线面和色相、明度），对转化图进行描述、分析和数万次迭代更新，达到原画内容性质的完全转变。
“小蚁AI艺术”小程序作图效果
今年6月，腾讯的小程序“兵马俑”上线运行，用人工智能实现秦俑与游客的面部比对，游客可以寻找与自己最像的秦俑，并可通过俑坑排列图，找到这个秦俑的具体位置。这两类手机软件激发了大众对艺术的极大兴趣，也使艺术在当代社会的传播范围更广泛。
另外，目前国内外有不少研究机构，在对文化遗址的考察和研究中，借助高科技手段来进行测绘甚至复原，以期更有效地帮助研究。但是其中存在的问题也很明显。
笔者曾经亲身参与过一些现场模拟，发现对遗址的复原并不能达到完全模拟原境的效果。尤其在智能机器的演示和3D模型的制作上，往往过于初级和低端，体验者可以明显感受虚拟场景中光影变化的真实与否，以及触感方面的欠缺。那么，在研究领域，到底是以抽象研究为主导，科技手段仅仅作为基础的辅助服务作用，还是可以抛开抽象解读，有效利用智能科技，再造依靠直观感受就能一目了然的“艺术”模式？
对此，清华大学人工智能实验室主任朱小燕表示：“人工智能只是一种改善人类生活的协同合作方式，其制作软件，甚至作诗、作画、作曲也都是供大众日常娱乐，并不是给专业人士用的。”她认为，人工智能的发展现在还只是在最初阶段，对于能够发现和模仿人的认知机理的最终极目标来说，路还很远，其在艺术领域的广泛应用，就更不消说。“从某种意义上讲，人类真正期待的成果还没有”。而艺术学博士吴克军对此则有不同的看法：艺术的创作并不必然比其他“工种”更复杂或更高级，艺术根本上是基于认识论和方法论的一个披着自由与智慧外衣的技能而已，未来的艺术将会是人工智能世界的艺术。
德国哲学家瓦尔特·本雅明说：“即使在最完美的艺术复制品中也会缺少一种成分：艺术品的即时即地性，即它在问世地点的独一无二性。”
瓦尔特·本雅明
这句话道出了艺术作品的唯一性。在这个概念下，人工智能基于算法而模仿绘制的作品，似乎就被排除在艺术品之外了。不可否认，智能机器绘制的作品与前机械复制时代的艺术作品没有本质区别。有学者认为，自从人类进入大众传播时代以来，复制和模仿就一直是艺术创作的一个重要趋向。这也意味着，艺术同质化成为一种流行趋势。艺术不仅将继续呈现批量化机械复制，还将成为一种模式化的产品。或许如独立策展人郑轶所说：艺术并不是人类的目的，它只是一种工具，人工智能也将是一次对艺术具有革命意义的解放，甚至可以把艺术家从创作具体步骤中解放出来。
众所周知，人与其他生物的主要区别是在一般的视听之外，多出了独立思考和对终极真理的探求，所以才有了人类主动性的思维和永恒的创造力。而对于人工智能来说，也许在一般的视觉、听觉、触觉等方面都可以通过数据计算来表达。那么，在更高层次的思维和情感上，是否也可以计算出来呢？艺术评论家、独立策展人李心沫在最近运用智能机器实验的艺术创作中，通过人机合作，出现了意想不到甚至颇为惊悚的画面，“我被那些诡异而具有暗黑气质的画面惊呆了，没想到机器可以如此的方式看世界”，“它结合了神经网络深度学习与系统所创造的如同梦境般的超现实画面，表现我们无法看见的东西。”正所谓“见其所不可见”。这样一种智能机器独特的思考和语言方式，传达出一个信息：机器本身自有其艺术性。
李心沫白日梦境系列2017年（通过人机合作，电脑自动生成意想不到的图像）
清华大学丘成桐数学科学中心访问教授、计算共形几何创始人顾险峰认为，近些年，机器视觉和人工智能的发展正在将艺术拉下神坛，几乎人类智能的一切领域都正在被人工智能所解构和颠覆。“在视觉艺术领域，抽象的艺术风格已经可以被严密数学化，并且可以被提取、变换和转移。一幅艺术作品，其内容和风格紧密缠绕在一起，似乎是密不可分的，但是两者又是相对独立的。”而如何将内容和风格相剥离，如何将不同艺术作品的内容和风格有机结合，这些都是玄妙而又基本的问题。
人工智能颠覆艺术创作的同时，二者是否又会在某种程度上走向融合呢？法国文学家福楼拜说，越往前走，艺术将更为科学，科学将更为艺术，它们在山脚分开，却又在山顶汇聚。或许，两者正在走向融合，只是我们还未察觉。
上海世博会湖南馆（魔比斯环），鲁晓波任设计总监
霍金曾说：“人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件，但人工智能也有可能是人类文明史的终结。”
面对当下如火如荼的人工智能技术，一些业内专家感到欣喜的同时，也不无忧虑。批评家黄剑武认为，当下的传统艺术在文化产业的尝试发展中，显出前所未有的尴尬境地。“一方面艺术家和文化实体在经济上受益，可以反哺艺术创作或文化产业；而另一方面，却因为过于注意市场交易成效，而失去艺术本身的价值取向，走入低级的批量生产，而沦为反智商人和低俗艺术品的集散地。”因而，不少文化产业实体，因主要艺术家丧失艺术创造力缺乏研发成果，而最终被市场逐渐残酷淘汰，艺术产业也不得不进入机械化重复生产和运作。
基于此，教授设计与新媒体专业的叶涛对当下的人工智能技术有着自己的观点和态度：“面临各种被取代，我们不得不认真思考了。”而对人工智能在传统美术领域的应用，他认为目前才刚刚起步，有着巨大的发展空间，“古代神话、民间艺术、文化遗产以及隐匿于古籍中的奇珍异兽都是可以拿来运用的素材。”在具体运用的方式上，叶涛也逐步形成较为成熟的思考：人工智能带来的，既是挑战，也是机遇。更好地把握高端技术，合理利用好互联网平台与大数据分析，并充分吸收传统文化精髓，同样能创造出具有震撼力和能够浸入式的作品。人们在共享智能技术的同时，也能体验传统的故事性叙事氛围，在新的艺术方式和效果上可能会有更多的收获。
叶涛文化基因2017年作品通过传感器协调人和画面的关系，让观众在一个沉浸式的空间内与文化符号进行互动
科幻电影《非凡》中的男主角说：（人类）思想没什么进步，技术却在突飞猛进。当下“人工智能”所呈现出的种种现象，使人不由得联想到，“2012世界末日”，是否意味着人类思维生命的终结，而游离于科技营造的“新幻像”之中？似乎人类在人文思想、哲学、逻辑学等方面的探索已然停止，人作为人的最重要的思维属性慢慢退化，逐渐让位于机械技术，而风势正盛的人工智能不正是一个明证吗？
仅就艺术学来说，当今有多少新的创见？又有多少发人深省的理论？传统的书画理论领域在现代早已荒芜；已是明日黄花的当代艺术也只是零碎地拾取西方哲学、社会学的概念；即便是还没有确定专业名称却如火如荼的艺术考古专业，其研究的领域和成绩也是尴尬无比，如中央美院一位教师所言：这中间有太多的不确定性，凭借出土文物所总结的规律和结论，总是面临被否定的命运，即便有些奇思妙想，但却选未达到智慧的层面。只是上个文明的一点遗留？
或许，被我们奉若经典的古代人类对生命和哲理的终极追求以及对美的艺术化总结，也只是上个智能科技文明的副产品，有朝一日，这个文明的科技发展到新的高度，如古书所言“飞升而去”，移民到地外星系，留下来的“人们”又开始新一轮的筚路蓝缕，趁着辉煌的智能科技余下的光芒，总结出对生命的哲思与美的规则，重新谱写新的经典，为下一个文明世代的后世子孙瞻仰、赞叹，以及渡尽劫波后的再一次回望，如同我们回望上个世代……
（本报记者武广宇对本文亦有贡献）
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人工智能和人类智能的本质区别是什么（一）
我们都知道，人工智能是根据人类智能进行模仿而来的，而人类智能能够工作，能够思考，我们为了让机器拥有这两种能力才开始进行人工智能开发的。但是大家是否知道人工智能和人类智能的本质区别是什么呢？我们在这几篇文章中给大家详细讲讲这些内容。
通常来说，人工智能和人类智能的本质区别包括六部分，第一就是两者的进化途径和本质属性不一样，第二就是物质承担者不同，第三就是二者在智能活动中的地位不同，第四就是人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力，第五就是人工智能没有社会属性，第六就是二者的思维程序不同，思维深度不同，在本文中我们主要给大家介绍第一部分。
人工智能和人类智能的本质区别体现在两者的进化途径以及本质属性不同。这是因为人类智能的进化过程不仅经历了漫长的物理化学的进化，同时也经历了长时间的社会进化。所以人类智能同时包含了自然规律与社会规律。而人类的本质属性体现在人类的社会属性上，人类的思维是人脑自然进化与社会进化的结合物，人类的思维也是蕴含了思想发展的所有的历史与逻辑。而人工智能的进化则是科技与技术进化的产物，是纯粹的物质的进化。所以其本质属性是自然性。但是人工智能是不包含社会规律，其在执行相关的命令的时候，并不会思考指令背后的社会意义，也不会考虑指令的结果所带来的社会责任以及社会后果。人工智能的运行只遵循自然规律。总体来看，人类智能的进化过程是自然与社会的双重进化，不仅是物质的进化，更有思想的进化。人工智能的进化是在人类智能进化的前提下，人们对智能进一步理解的前提下，人类对人工智能的优化。而这种优化仅仅是在功能上的优化，并不能使人工智能具有思想。物质的进化是两者共有的，但思想的进化就目前来说，仍然是人类智能区别于人工智能的根本所在。所以，这就是人工智能和人类智能的区别。
在这篇文章中我们给大家介绍了人工智能和人类智能的具体区别，那就是人工智能和人类智能的进化途径和本质的属性不同，我们会在下一篇文章中继续给大家介绍其他更突出的区别。