ГармониÑтка Галина Титова прекраÑное иÑполнение
Алгоритмите могат да изчислят нови симфонии и да импровизират джаз рифове. Те дори могат да съберат рап. Но дали истинската артистичност може да бъде предварително програмирана? Дартмутските професори Майкъл Кейси и Дан Рокмор, основатели на Тюринг тестовете в творческите изкуства, се надяват да разберат това. Те създадоха състезание, за да определят дали хората могат да разграничат човешкото и изкуствено изкуство. Нито един от хората не се съмнява, че красотата може да бъде програмирана, но нито един от тях не е видял нещо наистина неочаквано от автомата - все още.
"За да може някое от тези неща наистина да достигне нивото на експерт по музика, генерирана от човека, това не би могло просто да имитира такава музика", казва Кейси, професор по музика и компютърни науки. обратен, - Композитор, което означава J.S. Бах, или Моцарт, или Скрилекс, е човек, който остро осъзнава как формираме очаквания за това, което ще се случи, и те играят с тях."
Добрите композитори поставят "правилата" на песента рано - да речем, да поставят модел на ритми или музикални фрази - да учат слушателя какво да очаква. Нежното преодоляване на тези очаквания в хода на песента е това, което поддържа слушателя ангажиран. Това е много трудно да се направи, още по-малко да се научи алгоритъм за овладяване.
„Около света” на Дафт Пънк, казва Кейси, е идеален пример за музика, която може да се счита за механично звучаща, но носи отчетливо човешкия подпис на композитор, ангажиран с неговите слушатели. - В него има точно пет звука - обяснява той. - Пет елемента. И те се въвеждат, един по един, в много внимателни мерки. Първо получавате звук А. След това получавате звук B и A. Тогава звук C, но след това B се изключва. И малко по-късно ще получите C и B заедно, но не и C, B и A. И мозъкът ви играе всички тези игри, казвайки, когато ще чуя A, B и C заедно, защото не съм чувал. те заедно?
Алгоритмите могат да се научат как да създават музикални модели - добри - и да ги използват по начин, който звучи подобно на песни. Където те обикновено се провалят, е да разберат какво аудитория може да очаква и след това да подкопае тези очаквания. Кейси обяснява това ограничение, защото нашето мислене е толкова често информирано от културата и опита по начин, който е ужасяващо труден за математическо моделиране. Културата не може просто да бъде захранена с машина.
Въпреки това, има музикални пробиви, а алгоритмите могат потенциално да доведат до един от тези, които стават сами по себе си. Години наред Кейси обяснява, че ушите са били приспособени към аналоговите звуци, като фолклорните вдъхновения на Crosby, Stills, Nash и Young, поради което силно модулираната, преместена ранна музика на Мадона изглеждаше толкова отличителна, когато публиката го чу за първи път. Днешните Топ 40, носещи прякото влияние на Мадона, не са толкова запомнящи се, защото песните представляват предшественици. Но какво, ако Мадж може да е математика?
Дан Рокмор, също професор по математика и компютърни науки, не изключва идеята машинно генерираната музика да стане доминиращ жанр. "Ако за 50 години единственото нещо, което хората някога са слушали, е компютърно генерирана музика, всичко, което човек създава, може да се почувства чуждо", казва той. Музиката с роботизирана естетика вече съществува - художници като Kraftwerk и да, Daft Punk - и променя правилата на продължаващата музикална игра. Фактът, че терминът „роботизирана естетика“ прави присъщия смисъл на хората, е доказателство, казва Rockmore, за възникващ музикален тип. - Когато дойде думата „робот“, това би било общо оксиморон. Сега това е рамо.
Въпреки това Кейси и Рокмор настояват, че роботите няма да вземат шумно музикалната индустрия.
"Всъщност, като професор по музика съм облекчен, че това, което смятаме за човешка склонност, изглежда донякъде безопасно, за сега", казва Кейси. Освен това, добавя той, винаги има следното: „Ако бях в състояние да напиша машина, която може да пише перфектна, красива танцова музика или пиано музика, добре, аз все още съм композитор. Просто го съставям на различно ниво."
Компютърни учени искат да правят роботите забравят лошите им данни
Когато "лошите" данни се засмукват в система за машинно обучение - така Алън Грийнспан го е изразил при обсъждането на компютърните модели, които не успяха да предскажат рецесията от 2008 г. - тази информация може да бъде трудна за изтласкване. Но една нова концепция, предложена от компютърните учени Юнфен Янг и Инджи Цао от Колумбийския университет ...
Fanuc и Nvidia си партнират да преподават фабричните роботи как да се програмират с помощта на A.I.
Fanuc и Nvidia си партнират, за да научат фабричните роботи как да използват A.I. да се учат един от друг и в крайна сметка да се програмират.
Как "Ghostbusters" се борят - и се борят да спечелят над-раздразнителен човек-бебета
С по-малко от месец преди Ghostbusters да рестартира театрите, Sony е в офанзива. След две години на досадно противоречие, компанията предприема много изчерпателен подход към работата с безсмислените мисогинисти, които са измъчвали всички женски обрати на комедийния франчайз от 80-те. Това е морков и ...