ИИ-музыка: как искусственный интеллект меняет сочинение музыки

Искусственный интеллект добивается значительных успехов в области музыки, которая когда-то считалась исключительно человеческой сферой. Нейронные сети теперь способны сочинять мелодии, и их возможности ежедневно улучшаются. Существует множество примеров музыки, сгенерированной ИИ, включая альбом 'Hello World', созданный полностью ИИ в сотрудничестве с живыми музыкантами. Певица Тэрин Саузерн в партнерстве с ИИ-алгоритмом Amper записала песню 'Break Free', а проект Flow Machines в сотрудничестве с композитором Бенуа Карре создал 'Daddy's Car' — песню в стиле, похожем на The Beatles. ИИ даже проник в классическую музыку: сеть AIVA завершила неоконченное произведение Антонина Дворжака 'Из будущего мира', а Flow Machines имитировали Баха. Нейронная сеть от Яндекса вместе с композитором Кузьмой Бодровым сочинила произведение, исполненное Симфоническим оркестром России под управлением Юрия Башмета. Это введение исследует растущее влияние ИИ на музыку и подготавливает почву для более глубокого изучения его возможностей и последствий.

Процесс создания музыки с помощью ИИ аналогичен тому, как ИИ создает другие формы искусства. Сначала нейронная сеть обучается, получая огромные объемы музыкальных данных. Чем больше данных она получает, тем лучше становится. На основе этого обучения ИИ пытается воссоздать гармонии, похожие на те, что он слышал. Хотя результаты не всегда могут быть достойны премии Грэмми, ИИ часто может генерировать приятные звуковые комбинации. Эти успешные случаи часто освещаются в новостных репортажах. По словам Александра Крайнова, руководителя лаборатории машинного интеллекта Яндекса, генерация произведения в формате MIDI относительно проста. Алгоритм пишет множество музыкальных произведений в сжатом цифровом формате, запоминает общие закономерности и записывает уникальные характеристики композиции в компактной форме. Затем он использует свои знания гармоний для реконструкции произведения. Хотя большинство созданных мелодий могут звучать как какофония, небольшой процент может быть вполне приемлемым и использоваться в качестве основы для дальнейшей разработки живыми музыкантами.

Станислав Бутовский, композитор, автор песен и звукорежиссер, объясняет, что каждый музыкальный жанр имеет характерный набор инструментов, техник аранжировки, мелодических особенностей, ритмов и гармонических последовательностей. Эти элементы могут быть представлены математически как набор параметров, которые при задании могут генерировать произведение в желаемом жанре. Бутовский подчеркивает тесную связь между музыкой и математикой, заявляя, что форма и стилистические характеристики музыкального произведения могут быть четко описаны и представлены в виде алгоритма. Например, если машина обрабатывает данные из музыки Стива Райха, Терри Райли, Владимира Мартынова и Филипа Гласса, она может сгенерировать произведение, состоящее из повторяющихся паттернов с небольшими вариациями, характерных для минималистской музыки. Аналогично, если машине предоставить весь каталог группы вроде 'Любэ', она может создавать песни с похожим набором тем и инструментов. Машина безразлична к типу обрабатываемых данных, поскольку у нее нет личных предпочтений.

Конечная цель — создать ИИ, который сможет генерировать полные музыкальные произведения, неотличимые от написанных людьми. В настоящее время ИИ может генерировать короткие музыкальные отрывки, звучащие аутентично, но достижение согласованности на протяжении всего произведения остается проблемой. Александр Крайнов считает, что это открытая проблема с четким путем к ее решению, и он ожидает значительного прогресса в течение следующего года. Вопрос о том, может ли кто-то без музыкального образования писать музыку с помощью ИИ, обсуждается. Программисты склонны считать, что музыкальные знания не являются существенными, в то время как музыканты утверждают, что только те, кто имеет музыкальное образование, могут в полной мере использовать технологию. Иван Ямщиков, евангелист ИИ в ABBYY, отмечает, что любой уже может создавать музыку, независимо от формального образования, и ИИ просто добавляет новые краски в музыкальную палитру. Однако Бутовский утверждает, что, хотя ИИ может сделать создание музыки более доступным, отсутствие музыкальных знаний может привести к посредственным результатам. Он предполагает, что для того, чтобы музыка, сгенерированная ИИ, была действительно успешной, пользователи должны хорошо разбираться в музыкальных элементах и их сочетании.

Вопрос авторских прав и владения музыкой, сгенерированной ИИ, сложен. Александр Крайнов считает, что при обучении нейронной сети права не нарушаются, сравнивая это с тем, как музыкант слушает множество музыкальных произведений перед тем, как сочинить свое собственное. Он предполагает, что права на музыку, сгенерированную ИИ, могут принадлежать лицу, которое выбирает и использует музыку, или никому вообще, позволяя любому свободно ее использовать. Однако Данил Жданов утверждает, что права могут принадлежать владельцам нейронной сети, поскольку к музыке, сгенерированной ИИ, могут быть применены правовые концепции, связанные с нематериальными активами, такими как музыка и программное обеспечение.

Наиболее вероятным будущим применением ИИ-музыки является генерация фоновой музыки для сред, где музыка не является основным фокусом, таких как лаунджи, рестораны и спортзалы. Она также может помочь музыкантам находить новые идеи и преодолевать творческий кризис. Данил Жданов отмечает, что некоторые композиторы экспериментально используют нейронные сети для генерации первоначального материала для своих тем. Инструменты ИИ также могут использоваться для создания 'музыкальных конструкторов', позволяющих пользователям без музыкальных знаний генерировать музыку с определенными темпами, стилями и переходами. Компании, такие как Ampermusic, предлагают такие системы, хотя они часто в некоторой степени требуют участия человека. Алексей Кочетков, основатель Mubert Inc., считает, что генеративная музыка имеет значительный коммерческий потенциал в таких областях, как гостиничный бизнес, игры и приложения, требующие фоновой музыки, но не ставящие ее источник во главу угла.

Рыночные эксперты в целом согласны с тем, что ИИ не заменит лучших человеческих композиторов. Александр Крайнов предполагает, что музыка, сгенерированная ИИ, может служить отправной точкой или основой для человеческого творчества. Он сравнивает это с предоставлением писателю базового сюжета для стимулирования его воображения. Иван Ямщиков проводит параллель с появлением MIDI-клавиатур и цифровых синтезаторов, которые не устранили потребность в пианино и аналоговых синтезаторах. Он подчеркивает, что ИИ может успешно воссоздавать или имитировать существующие стили, но речь идет скорее о творческом применении, чем о замене. ИИ может быть еще одним инструментом в арсенале композитора, как это было продемонстрировано на фестивале Gamma в Санкт-Петербурге.

Одна из проблем заключается в том, что музыка, сгенерированная ИИ, часто не звучит так, как будто она была создана человеком, хотя ожидается, что это улучшится по мере совершенствования алгоритмов. Алексей Кочетков считает, что консерватизм и предубеждения общественности препятствуют широкому внедрению ИИ-музыки. Данил Жданов отмечает, что человеческий мозг не привык к структурам и последовательностям, генерируемым нейронными сетями. Даже когда ноты воспроизводятся с использованием естественных сэмплов, ИИ не понимает классификацию жанров и нюансы музыкального исполнения. Он утверждает, что музыка, сгенерированная ИИ, может быть безэмоциональной и неспособной вызывать настроения, предполагая, что ИИ нуждается в учителях для развития своего музыкального вкуса и, что более важно, для привития эмоций.

Лера Рессер подчеркивает важность интеграции человеческого элемента в концепцию музыки, сгенерированной ИИ. Она ставит под сомнение чувство ответственности у ИИ и возможность подлинного диалога между ИИ-творцом и его аудиторией. Она также задается вопросом, как люди будут интерпретировать музыку, чьи паттерны развития они не могут предсказать. Рессер утверждает, что дело не только в нашей готовности к ИИ-музыке, но и в том, чему мы учим ИИ. Она выделяет различия в процессах принятия решений между людьми и ИИ, подчеркивая важность эмпатии и социального фактора. Станислав Бутовский считает, что способность творчески мыслить, фантазировать, отклоняться от паттернов и вызывать эмоции — это ключевые навыки, отличающие живых музыкантов от ИИ. Он утверждает, что машины, даже способные гармонично сочетать ноты и аранжировать композиции, работают по заранее запрограммированным алгоритмам и лишены воображения и творчества.

Поскольку ИИ продолжает развивать свои способности в генерации музыки, среди экспертов преобладает мнение о будущем, где ИИ и живые композиторы будут работать в синергии. ИИ может служить мощным инструментом для вдохновения, генерации идей и создания фоновой музыки, в то время как живые композиторы сохранят свою уникальную способность наполнять музыку эмоциями, творчеством и культурным контекстом. Будущее музыки, вероятно, будет включать симбиотические отношения между человеческим искусством и искусственным интеллектом, расширяя границы музыкального выражения новыми и захватывающими способами. Ключевым моментом будет использование силы ИИ при сохранении существенных человеческих элементов, которые делают музыку глубоким и значимым видом искусства.