एआई संगीत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता संगीत रचना को कैसे बदल रही है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता संगीत के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति कर रही है, जिसे कभी विशेष रूप से मानव डोमेन माना जाता था। न्यूरल नेटवर्क अब धुनें बनाने में सक्षम हैं, और उनकी क्षमताएं दैनिक रूप से सुधर रही हैं। एआई-जनित संगीत के कई उदाहरण मौजूद हैं, जिनमें 'हेलो वर्ल्ड' एल्बम भी शामिल है, जिसे मानव संगीतकारों के सहयोग से पूरी तरह से एआई द्वारा बनाया गया था। गायिका टेरिन सदर्न ने 'ब्रेक फ्री' गीत रिकॉर्ड करने के लिए एआई एल्गोरिथम एम्पर के साथ साझेदारी की, और फ्लो मशीन्स प्रोजेक्ट ने संगीतकार बेनोइट कैरे के सहयोग से 'डैडीज कार' बनाया, जो द बीटल्स की शैली के समान एक गीत है। एआई ने शास्त्रीय संगीत में भी कदम रखा है, जिसमें एआईवीए नेटवर्क ने एंटोनिन ड्वोरैक के अधूरे टुकड़े 'फ्रॉम द फ्यूचर वर्ल्ड' को पूरा किया और फ्लो मशीन्स ने बाख की नकल की। यांडेक्स के एक न्यूरल नेटवर्क ने संगीतकार कुज़्मा बोद्रोव के साथ मिलकर एक रचना की, जिसे यूरी बश्मेट के नेतृत्व में न्यू रशिया सिम्फनी ऑर्केस्ट्रा द्वारा बजाया गया। यह परिचय संगीत में एआई के बढ़ते प्रभाव की पड़ताल करता है और इसकी क्षमताओं और निहितार्थों में गहराई से उतरने के लिए मंच तैयार करता है।

एआई संगीत रचना की प्रक्रिया उसी तरह है जैसे एआई कला के अन्य रूपों को बनाता है। सबसे पहले, न्यूरल नेटवर्क को बड़ी मात्रा में संगीत डेटा खिलाकर सीखा जाता है। जितना अधिक डेटा यह प्राप्त करता है, उतना ही बेहतर यह बनता है। इस सीख के आधार पर, एआई उन सामंजस्यों को फिर से बनाने का प्रयास करता है जो उसने सुने हैं। जबकि परिणाम हमेशा ग्रैमी-योग्य नहीं हो सकते हैं, एआई अक्सर सुखद ध्वनि संयोजन उत्पन्न कर सकता है। इन सफल उदाहरणों को अक्सर समाचार रिपोर्टों में उजागर किया जाता है। यांडेक्स में मशीन इंटेलिजेंस लैब के प्रमुख अलेक्जेंडर क्रैनोव के अनुसार, मिडी प्रारूप में एक टुकड़ा उत्पन्न करना अपेक्षाकृत सीधा है। एल्गोरिथम एक संपीड़ित डिजिटल प्रारूप में कई संगीत टुकड़े लिखता है, सामान्य पैटर्न को याद रखता है, और रचना की अनूठी विशेषताओं को एक कॉम्पैक्ट रूप में रिकॉर्ड करता है। फिर यह टुकड़े को फिर से बनाने के लिए सामंजस्य के अपने ज्ञान का उपयोग करता है। जबकि उत्पादित अधिकांश धुनें कर्कश लग सकती हैं, एक छोटा प्रतिशत काफी स्वीकार्य हो सकता है और मानव संगीतकारों द्वारा आगे के विकास के लिए आधार के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

संगीतकार, गीतकार और ध्वनि निर्माता स्टेनिसलाव बुटोव्स्की बताते हैं कि प्रत्येक संगीत शैली में वाद्ययंत्रों, व्यवस्था तकनीकों, मधुर विशेषताओं, लय और सामंजस्यपूर्ण अनुक्रमों का एक विशिष्ट सेट होता है। इन तत्वों को गणितीय रूप से मापदंडों के एक सेट के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिन्हें निर्दिष्ट करने पर, वांछित शैली में एक टुकड़ा उत्पन्न किया जा सकता है। बुटोव्स्की संगीत और गणित के बीच घनिष्ठ संबंध पर जोर देते हैं, यह कहते हुए कि एक संगीत टुकड़े के रूप और शैलीगत विशेषताओं को स्पष्ट रूप से वर्णित और एक एल्गोरिथम के रूप में दर्शाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई मशीन स्टीव रीच, टेरी राइली, व्लादिमीर मार्टिनोव और फिलिप ग्लास के संगीत से डेटा संसाधित करती है, तो यह दोहराए जाने वाले पैटर्न के साथ एक टुकड़ा उत्पन्न कर सकती है जिसमें मामूली भिन्नताएं होती हैं, जो न्यूनतम संगीत की विशेषता है। इसी तरह, यदि मशीन को ल्यूबे जैसे बैंड की पूरी कैटलॉग खिलाई जाती है, तो यह समान विषयों और वाद्ययंत्रों के साथ गाने का उत्पादन कर सकती है। मशीन उस डेटा के प्रकार के प्रति उदासीन है जिसे वह संसाधित करती है, क्योंकि उसकी कोई व्यक्तिगत प्राथमिकता नहीं है।

अंतिम लक्ष्य एआई बनाना है जो मनुष्यों द्वारा लिखे गए लोगों से अप्रभेद्य पूर्ण संगीत टुकड़े उत्पन्न कर सके। वर्तमान में, एआई संगीत के छोटे खंड उत्पन्न कर सकता है जो प्रामाणिक लगते हैं, लेकिन पूरे टुकड़े में स्थिरता प्राप्त करना एक चुनौती बनी हुई है। अलेक्जेंडर क्रैनोव का मानना ​​है कि यह एक खुला प्रश्न है जिसका समाधान का एक स्पष्ट मार्ग है, और वह अगले वर्ष के भीतर महत्वपूर्ण प्रगति की उम्मीद करते हैं। इस सवाल पर बहस होती है कि क्या संगीत प्रशिक्षण के बिना कोई व्यक्ति एआई का उपयोग करके संगीत लिख सकता है। प्रोग्रामर मानते हैं कि संगीत ज्ञान आवश्यक नहीं है, जबकि संगीतकार तर्क देते हैं कि केवल संगीत शिक्षा वाले लोग ही प्रौद्योगिकी का पूरी तरह से लाभ उठा सकते हैं। आईवीएएन यामशचिकोव, एबीबीवाई में एक एआई इवेंजेलिस्ट, बताते हैं कि कोई भी व्यक्ति पहले से ही संगीत बना सकता है, भले ही औपचारिक प्रशिक्षण न हो, और एआई बस संगीत पैलेट में नए रंग जोड़ता है। हालांकि, बुटोव्स्की का तर्क है कि जबकि एआई संगीत निर्माण को अधिक सुलभ बना सकता है, संगीत ज्ञान की कमी औसत दर्जे के परिणामों का कारण बन सकती है। उनका सुझाव है कि एआई-जनित संगीत को वास्तव में सफल बनाने के लिए, उपयोगकर्ताओं को संगीत तत्वों और वे कैसे जुड़ते हैं, इसकी अच्छी समझ की आवश्यकता है।

एआई-जनित संगीत में कॉपीराइट और स्वामित्व का मुद्दा जटिल है। अलेक्जेंडर क्रैनोव का मानना ​​है कि न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय कोई अधिकार का उल्लंघन नहीं होता है, इसकी तुलना एक संगीतकार द्वारा अपने स्वयं के रचना करने से पहले कई संगीत सुनने से करते हैं। उनका सुझाव है कि एआई-जनित संगीत के अधिकार उस व्यक्ति के हो सकते हैं जो संगीत का चयन और उपयोग करता है या किसी के भी नहीं, जिससे कोई भी इसका स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सके। हालांकि, डेनिल झदानोव का तर्क है कि अधिकार न्यूरल नेटवर्क के मालिकों के हो सकते हैं, क्योंकि अमूर्त संपत्ति जैसे संगीत और सॉफ्टवेयर से संबंधित कानूनी अवधारणाओं को एआई-जनित संगीत पर लागू किया जा सकता है।

एआई संगीत का सबसे संभावित भविष्य अनुप्रयोग उन वातावरणों के लिए पृष्ठभूमि संगीत उत्पन्न करने में है जहां संगीत प्राथमिक ध्यान केंद्रित नहीं है, जैसे लाउंज, रेस्तरां और जिम। यह संगीतकारों को नए विचारों को खोजने और लेखक के ब्लॉक को दूर करने में भी सहायता कर सकता है। डेनिल झदानोव नोट करते हैं कि कुछ संगीतकार अपने विषयों के लिए प्रारंभिक सामग्री उत्पन्न करने के लिए प्रयोगात्मक रूप से न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर रहे हैं। एआई टूल का उपयोग 'संगीत कंस्ट्रक्टर' बनाने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे संगीत ज्ञान के बिना उपयोगकर्ता विशिष्ट गति, शैलियों और संक्रमण के साथ संगीत उत्पन्न कर सकते हैं। एम्परम्यूजिक जैसी कंपनियां ऐसी प्रणालियाँ प्रदान करती हैं, हालांकि उनमें अक्सर कुछ हद तक मानव इनपुट शामिल होता है। मुबर्ट इंक. के संस्थापक एलेक्सी कोचेत्कोव का मानना ​​है कि जनरेटिव संगीत में आतिथ्य, गेमिंग और ऐसे अनुप्रयोगों जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण व्यावसायिक क्षमता है, जिन्हें पृष्ठभूमि संगीत की आवश्यकता होती है लेकिन उसके स्रोत को प्राथमिकता नहीं देते हैं।

बाजार विशेषज्ञ आम तौर पर सहमत हैं कि एआई सर्वश्रेष्ठ मानव संगीतकारों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा। अलेक्जेंडर क्रैनोव का सुझाव है कि एआई-जनित संगीत मानव रचनात्मकता के लिए एक प्रारंभिक बिंदु या नींव के रूप में काम कर सकता है। वह इसकी तुलना एक लेखक को उनकी कल्पना को उत्तेजित करने के लिए एक बुनियादी कथानक की रूपरेखा प्रदान करने से करते हैं। इवान यामशचिकोव मिडी कीबोर्ड और डिजिटल सिंथेसाइज़र की शुरुआत के समानांतर खींचते हैं, जिन्होंने पियानो और एनालॉग सिंथेसाइज़र की आवश्यकता को समाप्त नहीं किया। वह इस बात पर जोर देते हैं कि एआई मौजूदा शैलियों को सफलतापूर्वक फिर से बना या नकल कर सकता है, लेकिन यह प्रतिस्थापन के बजाय रचनात्मक अनुप्रयोग के बारे में अधिक है। एआई संगीतकार के शस्त्रागार में एक और उपकरण हो सकता है, जैसा कि सेंट पीटर्सबर्ग में गामा उत्सव में प्रदर्शित किया गया था।

एक चुनौती यह है कि एआई-जनित संगीत अक्सर ऐसा नहीं लगता कि यह मानव द्वारा बनाया गया था, हालांकि एल्गोरिदम को परिष्कृत करने के साथ इसमें सुधार होने की उम्मीद है। एलेक्सी कोचेत्कोव का मानना ​​है कि सार्वजनिक रूढ़िवाद और पूर्वाग्रह एआई संगीत को व्यापक रूप से अपनाने में बाधा डालते हैं। डेनिल झदानोव बताते हैं कि मानव मस्तिष्क न्यूरल नेटवर्क द्वारा उत्पन्न संरचनाओं और अनुक्रमों के आदी नहीं हैं। यहां तक ​​कि जब नोट्स को प्राकृतिक नमूनों के साथ बजाया जाता है, तो एआई में शैली वर्गीकरण और संगीत प्रदर्शन की बारीकियों की समझ की कमी होती है। उनका तर्क है कि एआई-जनित संगीत भावनात्मक नहीं हो सकता है और मूड को ट्रिगर करने में असमर्थ हो सकता है, यह सुझाव देते हुए कि एआई को अपने संगीत स्वाद को विकसित करने और, इससे भी महत्वपूर्ण बात, भावनाओं को स्थापित करने के लिए शिक्षकों की आवश्यकता है।

लेरा रेसर एआई-जनित संगीत की अवधारणा में मानव तत्व को एकीकृत करने के महत्व पर जोर देती हैं। वह एआई में जिम्मेदारी की भावना और एक एआई निर्माता और उसके दर्शकों के बीच एक वास्तविक संवाद की संभावना पर सवाल उठाती हैं। वह यह भी आश्चर्य करती है कि लोग ऐसे संगीत की व्याख्या कैसे करेंगे जिनके विकास पैटर्न का वे अनुमान नहीं लगा सकते हैं। रेसर का तर्क है कि यह केवल एआई संगीत के लिए हमारी तत्परता के बारे में नहीं है, बल्कि हम एआई को क्या सिखाते हैं, इसके बारे में भी है। वह मनुष्यों और एआई के बीच निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में अंतर को उजागर करती हैं, सहानुभूति और सामाजिक कारक के महत्व पर जोर देती हैं। स्टेनिसलाव बुटोव्स्की का मानना ​​है कि रचनात्मक रूप से सोचने, कल्पना करने, पैटर्न से विचलित होने और भावनाओं को जगाने की क्षमता प्रमुख कौशल हैं जो मानव संगीतकारों को एआई से अलग करते हैं। उनका तर्क है कि मशीनें, यहां तक ​​कि जो सामंजस्यपूर्ण रूप से नोट्स को जोड़ सकती हैं और रचनाओं की व्यवस्था कर सकती हैं, पूर्व-प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम के अनुसार काम करती हैं और कल्पना और रचनात्मकता की क्षमता की कमी होती है।

जबकि एआई संगीत उत्पन्न करने की अपनी क्षमता में विकसित हो रहा है, विशेषज्ञों के बीच आम सहमति एक ऐसे भविष्य का सुझाव देती है जहां एआई और मानव संगीतकार तालमेल में काम करते हैं। एआई प्रेरणा, विचार निर्माण और पृष्ठभूमि संगीत निर्माण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में काम कर सकता है, जबकि मानव संगीतकार संगीत को भावना, रचनात्मकता और सांस्कृतिक संदर्भ से भरने की अपनी अनूठी क्षमता बनाए रखते हैं। संगीत का भविष्य संभवतः मानव कलात्मकता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच एक सहजीवी संबंध को शामिल करेगा, जो संगीत अभिव्यक्ति की सीमाओं को नए और रोमांचक तरीकों से आगे बढ़ाएगा। कुंजी एआई की शक्ति का उपयोग करना होगा जबकि आवश्यक मानव तत्वों को संरक्षित करना होगा जो संगीत को एक गहरा और सार्थक कला रूप बनाते हैं।