אספו רשימת השמעה, מצאו רצועה תקועה בראשכם, כתבו מחזה: מה יכולה בינה מלאכותית לעשות עם מוזיקה

זיהוי קומפוזיציות

מסלול מגניב נשמע בכל מקום: במרכז קניות, בבית קפה ואפילו מחלון רכב סמוך, בעמידה בפקק. כדי לא לפספס את השיר הלא מוכר שאתה אוהב, מספיק להפעיל את אפליקציית הזיהוי. שם הקומפוזיציה ושם האמן שבהם נמסרים על ידי בינה מלאכותית תוך שניות. נכון, מאחורי תוצאה כה מהירה יש הכנה יסודית: כדי ללמוד במהירות את המנגינה, התוכנית צריכה קודם כל לזכור אותה. לשם כך, רשתות עצביות מוצגות לספרייה ענקית של רצועות, ואז אלגוריתמים ממירים את הצליל לספקטרוגרמה ומפרקים אותו לזמן, תדר ועוצמה.

נניח שאדם שומע שיר ברדיו ורוצה לדעת את השם והאמן. תוכנית הזיהוי בונה ספקטרוגרמה של הקטע הנשמע ושולחת אותו לספריית הרצועות שלה. אחר כך הוא משווה את ה"תמונה" של המנגינה הרצויה עם הספקטרוגרמות של יצירות אחרות ובוחר את ההתאמה המדויקת ביותר. יחד עם זאת, בינה מלאכותית מזהה את המנגינה גם באמצעות הפרעות חמורות, כמו רעשי כביש או תיקונים בדירה שכנה.

אגב, הרשת העצבית מסוגלת לא רק לזהות את האמן ואת שם הרצועה שתקוע בראש, אלא גם לקבוע בערך את הז'אנר שלה. לשם כך מלמדים את הבינה המלאכותית למצוא תבניות בסגנונות מוזיקליים שונים. מאפיינים ספציפיים כאלה בדרך כלל אינם נגישים לראייה ולשמיעה של האדם. אבל בזכות למידת מכונה, אפשר לחשב ז'אנרים מוזיקליים מתמונות ספקטרוגרמה.

ממליץ על שירים

נראה שלמצוא "אותו" רצועה שתתאים למצב הרוח שלך במיליארדי שירים בעצמך, זה כמעט לא סביר כמו להתאהב ממבט ראשון. אבל הודות לאלגוריתמי המלצות, התאמות מושלמות לא מתרחשות כל כך הרבה. ראשית, הבינה המלאכותית מחפשת אנשים בעלי טעם דומה, ולאחר מכן מתחברות נוסחאות סטטיסטיות: מספר הלייקים, הדיסלייקים, ההשמעות והדילוגים של הרכב מסוים.

תוכן "קר", שלא נראה ברשימות ההשמעה של המאזין ההמוני, מתפשט לאט יותר. אבל הודות לרשתות עצביות, לאמנים לא ידועים ולמוזיקה נישה יש עדיין סיכוי קטן להבהב בזרם ההמלצות. אם נפשט את כל הניואנסים הטכניים, אז נוכל לומר שבמקרים כאלה, בינה מלאכותית מגלה באיזו תדירות משתמש ספציפי מאזין לשירים עם ספקטרוגרמות דומות, ומזמין אותו מדי פעם להכיר שירים חדשים מסלולים.

רשתות עצביות גם עוזרות ליצור בחירות מוזיקה לכושר, הליכה או שינה. עורכי תוכן בוחרים מסלולי התייחסות לאלגוריתמים, ועל סמך הספקטרוגרמות שלהם, בינה מלאכותית מרחיבה המלצות נושאיות.

ליצור מוזיקה

בעבר, רק מלחינים יכלו ליצור מנגינות. עכשיו זה אפשרי ללא השתתפות של מוזיקאים. בשנת 2020, הולנד אירחה את תחרות האירוויזיון הראשונה לרשתות עצביות - תחרות השירים של AI. האוסטרלי ניצח שיתוף פעולה בינה מלאכותית עם קואלות, שלדגים ושדים טסמניים. השיר הוקדש לשריפות היער המשתוללות ביבשת. קולות בעלי חיים הוקלטו בדגימות קצרות - קטעים באורך 1-2 שניות. האלגוריתם שילב אותם עם הלהיטים של כל הזוכים הקודמים באירוויזיון האמיתי, ולאחר מכן הם הרכיבו את הסמפלים למנגינה משלהם.

זו לא הדוגמה היחידה לאיחוד יצירתי מוצלח של מתכנתים ורשתות עצביות. בשנת 2019, עם סיום פסטיבל החורף הבינלאומי לאמנויות בסוצ'י, הופיעה התזמורת הממלכתית יצירה בת 8 דקות. הוא נכתב על ידי המלחין קוזמה בודרוב מקטעים נפרדים של מנגינות שנוצרו על ידי רשתות עצביות. כיום, יצירת מוזיקה היא התחום המבטיח ביותר לפיתוח בינה מלאכותית.

אגב, גם רשתות נוירונים יכולות לכתוב שירה לשירים. עד כה, שירים כאלה נשמעים מוזרים למדי, אז כותבי שירים לא צריכים לדאוג לגבי אבטלה. בנוסף, "מוח המחשב" חף מרגשות. הוא אינו יכול לחדור לתוך ההקשר הרגשי ולהעביר את החוויות שאילצו את מחברי היצירות ליצור.