AI作曲家の出現により、人類はどこへ向かうべきでしょうか?

AIを使って音楽を作曲した場合、AIが作曲した音楽と人間が作曲した音楽を区別できますか？今日はその答えを見つけましょう。以下は 2 つのオーディオ クリップです。1 つは AI によって作成され、もう 1 つは人間によって作成されました。

聴く: TNW 音楽クイズ #1

違いが分かりますか？答えを知りたい方は記事の最後をご覧ください。

音楽を作成するAIは、機械音楽の制作を専門とする英国のスタートアップ企業Jukedeckによって開発されました。2015年、JukedeckはTechCrunch Disrupt Londonで優勝しました。昨年、TheNextWeb はヘルシンキで開催された Slush カンファレンスで Jukedeck の創設者 Ed Newton-Rex 氏にインタビューし、同氏が AI を使ってどのように音楽を作ったかについて語ってもらった。

歴史

2014年以来、レックスはJukedeckを設立し、チームは1人から20人に成長し、310万ドルの資金を調達しました。

「大学時代、私は自分自身に問いかけました。なぜコンピューターは音楽を作曲できないのか？それがすべての始まりでした」とレックスは言います。「コンピューターは音楽を作曲できるはずだと考えていましたが、もっと重要な疑問がありました。コンピューターが音楽を作曲できたらどんな影響があるだろうか？どんな素晴らしいアプリケーションが生まれるだろうか？当時、私のガールフレンドはハーバード大学で勉強していて、私は彼女に会いに行きました。彼女はそこでコンピューターサイエンスなどを勉強していて、私は講義をいくつか聞いて、コンピューターに音楽を作曲させることは可能だと知りました。」

「そこで私はプロトタイプ システムを書き始めました。それは基本的に初歩的なアルゴリズム音楽作曲システムでした。それは大きな仕事で、完成するまでに時間がかかりましたが、最終的にはかなり良いプロトタイプ システムを開発し、ケンブリッジ大学の投資グループである Cambridge Enterprise から投資を受けました。」

Jukedeck はニューラル ネットワークを使用して音楽を作曲します。これは、コンピューター サイエンティストが長年にわたってさまざまな方法で行ってきたことです。 1950 年代に、科学者たちは非常に有名で、比較的重要な最初の実験とも言える実験を行いました。その起源を本当に追跡したいのであれば、エイダ・ラブレスにまで遡らなければならないかもしれません。 1843年、エイダ・ラブレスは著書の中でこう書いている。「エンジンは繊細で科学的な音楽を作曲することができ、その作品は非常に複雑で、音域も非常に広い。」

数百年後、レヤレン・ヒラーとレナード・アイザックソンは機械で音楽を作曲しようと試み、AI を使って「イリアック組曲」を作曲しました。 AIは標準的な音楽フォーマットを使用して新しい音楽を作曲しましたが、そのサウンドは当時としてはかなり良いものでした。

聴く: ラヤレン・ヒラーとレナード・アイザックソン – イリアック組曲 (実験 6)

20 世紀に科学者が文法を使用するようになったときに、新しい方法が登場しました。簡単に言えば、この AI は階層構造を通じて音楽を理解し、作曲することができます。この方法を使用して AI を開発した最も有名な人物は、「組み換え」の概念を提唱した David Cope です。この概念に基づいて、AI は既存の音楽を分析し、分析結果を使用して新しい音楽を作曲することができます。

次の音楽は、ヴィヴァルディのスタイルを模倣して機械によって作曲されました。

聴く: デビッド・コープ エミー・ヴィヴァルディ

マルコフ連鎖の基本原理は音楽によく合っていると思われるため、「マルコフ連鎖」を使用して音楽を作曲する愛好家もいます。簡単に言えば、システムの現在の状態が以前の状態によって決定されるシステムです。最も良い例は、フランソワ・パシェが書いた、人間のミュージシャンが離れた後もプログラミングを継続できるアルゴリズムのセットである Continuator です。

音楽プログラムを書くときに広く使われている手法に「進化的アルゴリズム」があります。 DarwinTunes は英国の研究チームによって開発され、進化アルゴリズムを使用しています。チームが音楽を作曲した方法は次のとおりです。誰でもプロジェクトに参加でき、さまざまな「候補」音楽を聴いて、最も気に入ったものを選びます。選択されたフラグメントは常に最適化され、さまざまな方法で作り直されます。

以下の音楽は DarwinTunes を使用して制作されました。

聴く: DarwinTunes 新年のオートトラック

ほとんどの方法で良い音楽を生み出すことができますが、どれも限界があります。たとえば、ルールベースのアプローチを使用すると、作曲された音楽は音楽理論に頼りすぎて、音楽の本質を捉えられなくなります。他の方法を使用すると、人間が最良の曲を選択したり、すでに作成された音楽をアルゴリズムに組み込んだりしているように感じられます。

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ニューラルネットワーク

レックス氏は、AI に創作、特に音楽の作曲を教える上での最大の課題は、創作に正解も不正解もないことだと考えています。ニューラル ネットワークに画像を認識させると、アルゴリズムをトレーニングして、結果が正しいか間違っているかを判断するなどの結果を評価できます。

音楽は様々ですが、良い音楽とは何でしょうか?明確な基準はありません。ジュークデックのミュージシャンは、アルゴリズムに「音楽の趣味」と作曲能力を与えるためにトレーニングする必要がある。

「私たちは音楽を聴いて、その結果を評価し、ネットワークを最適化します」とレックス氏は言う。「私たちは作業を完了するために 2 つの方法を使用しています。1 つは耳で聴くことです。チームのメンバーは全員ミュージシャンなので、音楽が向上したかどうかを大体判断できます。もう 1 つは、音楽を Web サイトに公開してダウンロード数を確認することです。アルゴリズムによる音楽作曲はまだ初期段階にあるため、この 2 つの方法は役に立ちます。この方法で最適化を続ければ、大きな進歩が見られるかもしれません。」

「このシステムは、ユーザーが最適な音楽を選択し、システムがその結果をベースとして継続的に変更と再作成を行い、サイクルが継続されるが、トレーニング データは生成されない「進化的方法」を使用して開発されたシステムとは異なることに注意することが重要です。ニューラル ネットワークでは、システムはトレーニング データから学習し、データを再生成します。」

ツールか脅威か?

科学者たちは50年以上前にアルゴリズムを使って音楽を作曲する実験を始めたが、この技術はまだ初期段階にある。少なくとも研究者によれば、未来は明るいようだ。

「AIは今後10年から15年で間違いなく音楽体験の中核となるだろう」とレイクス氏は語った。

つまり、多くの作曲家、特にオープンマーケットで音楽を販売している作曲家は、将来的に新しい仕事を見つけなければならないだろう。

「AIが仕事を奪わないというのは誤解を招きます。正直に言うと、AIはどの業界でもいくらかの仕事を奪います」とレイクス氏は言う。「AIが仕事を奪わない業界があるとしたら驚きです」

作曲家はあまり心配していません。バイオリニストでサウンドエンジニアのドミトリー・リフシッツ氏は、AIとジュークデックのプログラムが人間の作曲家のレベルに達するまでには何年もかかると考えている。

ドミトリー・リフシッツはジュークデックが制作した音楽をいくつか聴きました。彼はジュークデックが作曲したエレクトロニック音楽は悪くないが、ロックとギターはかなりひどいと感じました。 「ところどころに合成の痕跡はありますが、リスナーがバックグラウンドを気にしないのであれば、十分すぎるほどです」と彼は語った。「今のところ、広告代理店はこの種の音楽を使用しませんが、YouTubeのポッドキャスターは気に入るかもしれません。」

ドミトリー・リフシッツ氏は、AI が最終的にはビデオ ポッドキャストや商業目的での使用を目的としたバックグラウンド ミュージックを作曲できるほど強力になり、最終的には公的な作曲家が他の仕事を探さなければならなくなる可能性があることに同意しています。しかし、ドミトリー・リフシッツ氏は将来の仕事について心配していません。アイデアが尽きると、AI プログラムを使って創造的なアイデアを見つけます。

音楽作曲家のオレクサンドル・イグナトフ氏は、AI音楽は単なる「ファーストフード」であり、スピードと低価格を追求する人だけがそれを必要とするだろうと考えている。

オレクサンドル・イグナトフ氏はこう語った。「芸術作品を作曲し、何かを伝えることができるのは、訓練を受けた人間だけだ。AIは本当に映画音楽を作曲できるのか？想像もできない。こうした音楽は人々に啓示を与え、動画と組み合わせることで、比類のない体験を生み出すだろう。機械にはまったくできない。生物だけが何かを伝え、コミュニケーションできる。音楽は伝え、コミュニケーションする方法だ。」

レックスは違った見方をしており、クリエイティブな AI によって、より多くの人が音楽を作曲できるようになると考えています。

「現在、音楽制作は依然としてエリートの特権です」とレックス氏は言う。「音楽を本当にマスターするには、学習に長い時間と多額の費用がかかります。ほとんどの人にとって、音楽制作は現実的ではありません。AI は音楽制作をより普及させ、より多くの人が音楽を作れるようにすることができます。これは、より多くの音楽が存在し、音楽がよりパーソナライズされることを意味します。」

他の作曲家の中には少し怖がる人もいました。

現在ゲーム音楽のプロデュースを手がけるウラジミール・ポニカロフスキー氏は、「一方では、開発ツールによって誰もが音楽を作ることができるようになり、作曲家にとって補助的なものになり得る。しかし他方では、無能な作曲家がツールを大規模に使用し、その結果、質の悪い作品が後を絶たず、音楽の質が低下することになる」と語る。

AIは音楽業界全体に悪影響を及ぼすでしょうか?レックスは心配していません。電子楽器が登場したとき、心配する人もいたと彼は考えています。彼らはシンセシスが普及するだろうと考えていました。現在、イノベーションの出現により新しいタイプの音楽が生み出されています。将来AIが登場すると、さらに新しいタイプの音楽が生まれるでしょう。

お金の問題

Jukedeck の見解では、現在 2 つの大きな課題があります。最初の課題は研究開発です。レックス氏と彼のチームは、音楽を作曲するだけでなく、音楽を演奏し、「音」を再現できる AI を開発しています。 2016 年の Slush カンファレンスで、Rex は最新の結果を発表しました。

2番目の課題はお金を稼ぐことです。 Jukedeck は、アルゴリズムによって作曲された音楽の権利を、非独占ライセンスの場合は 21.99 ドル、完全な著作権の場合は 199 ドルで販売しています。個人や中小企業は、非独占ライセンスの音楽を無料で入手できます。

Jukedeck は音楽を制作していますが、それを評価するシステムはありません。音楽の価値を判断するのは完全に顧客次第です。心配しないでください。すぐに状況は変わります。

「まずはビデオ音楽市場に参入します」とレックス氏は言う。「最初のステップは YouTube ユーザーをターゲットにすることですが、収益化の方法はまだ検討していません。現在の焦点は、音楽が十分に優れていることを証明することです。現在、当社の Web サイトでは 50 万曲以上の音楽が制作されています。次の展開についてはまだ発表していませんが、他のビデオ市場を調査して収益化の方法があるかどうかを確認します。今後数か月で試してみます。」

音楽業界もテクノロジー業界もAI音楽に注目し始めています。たとえば、ソニーは「Flow Machines」と呼ばれる AI 作曲ツールを開発し、「Daddy's Car」という曲を制作しました。

Jukedeck にとって、新しいライバルはより多くの資金とリソースを持っているため、競争はより激しくなるだろう。リスナーにとって、それはまったく新しい種類の音楽の出現を意味するかもしれない。

答えはこうです。最初のオーディオ クリップは Jukedeck AI によって作成され、2 番目のオーディオ クリップは人間によって作成されました。

出典: TheNextWeb