С пылом одержимого дирижера, роющегося в нотах, Джесси Энгел настраивает свой ноутбук. Это 35-летний высокий мужчина, с растрепанной бородой и длинными темными волосами. В узких джинсах и белой футболке с калейдоскопическим рисунком он больше похож на гастролирующего басиста, чем на научного работника Google.Мы находимся на пятом этаже офиса Google в Сан-Франциско, в прекрасно оборудованной музыкальной студии, где нас знакомят с Project Magenta. Это проект, который с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения создает новые инструменты для написания музыки. Команда Magenta использует искусственные нейронные сети, построенные по принципу функционирования нейронных сетей человеческого мозга и наученные выполнять различные задания, чтобы обучить машины разным видам музыки и собрать звучания разных музыкальных инструментов. Пользователи могут экспериментировать с кодами и наработками нейронной сети. Благодаря Magenta творческие и технически направленные люди могут объединяться в сообщества и делиться результатами экспериментов.За синтезатором сидит Дуглас Экк, главный научный сотрудник в Google. Дугласу 48 лет, и он выглядит как преподаватель колледжа. Именно он придумал проект Magenta в 2015 году. В июне 2016-го проект уже появился в публичном доступе.Сейчас мы проведем незапланированный джем-сейшен. Экк и Энгел хотели продемонстрировать мне и моему другу Адаму Дэвису программное обеспечение, но Экк уже забыл о плане. Ведь если сыграть с Magenta как с живым музыкантом, представление о программе будет более полным?Я сажусь за электронную барабанную установку. Дэвис хватает гитару Fender Strat. Экк – на клавишах. На терменвоксе (электронный инструмент, на котором играют, размахивая над ним руками, подобно волшебникам) – интерн Кори Мэтьюсон, который все свое свободное время играет импровизации с роботами. Именно это, говорит Экк с ухмылкой, сыграло главную роль при приеме Мэтьюсона на работу.
Но остался еще один член группы: использующая технологию Magenta программа A.I. Duet. Вы играете мелодию на подключенной клавиатуре, а программа узнает общие музыкальные рисунки, основываясь на наборе нот, ритме, синкопах и музыке, которую она «слышала» ранее. Затем программа генерирует несколько новых музыкальных строк, практически в стиле вопрос-ответ. Наша версия для внутреннего использования может контролировать случайность ответов программы в зависимости от того, насколько высокий задается «накал». Энгел выбирает подходящий звук для бас-гитары и начинает наигрывать мелодии. Как только он получает от программы удовлетворяющий его ответ, он его фиксирует. Затем Энгел берет гитару Gibson Les Paul, и джем-сейшен начинается.Результат нас вполне удовлетворяет, но меня больше впечатлила басовая партия, которую извлекла программа A.I. Duet. Если бы мы были реальной группой, я бы продолжил с ней джемить дальше. Музыкантам часто не хватает свежих идей, а эта программа идеально подходит для того, чтобы выдавать на-гора их бесконечный поток.«Кажется, как будто в комнате есть еще один музыкант», – говорит Дэвис. Он тоже попробовал играть вместе с Duet. Приноровившись к инструменту, Дэвис начинает выходить за рамки, к большому удовольствию участников группы. («Нам на самом деле не терпится посмотреть, как люди будут нарушать правила», – говорит Энгел.) Дэвис максимально наращивает градус, получая депрессивные, страшные интонации, весьма отдаленно напоминающие мелодии на входе. Он играет Twinkle, Twinkle, Little Star, просто чтобы посмотреть, как ответит программа. При максимальном градусе мелодия звучит так, как будто у рождественской песенки случился приступ галлюцинаторного бреда.«Технологии очень важны для искусства, – говорит Экк. – Так бы звучал этот гитарный аккорд при неподключенной гитаре. А теперь подключите ее к этому усилителю. Для получения хорошего результата мы полагаемся на технологические достижения». Пока они не уверены, как именно технологии повлияют на музыку или будут ли их применять согласно первоначальной задумке. Мне напомнили о записывающей программе AutoTune, функцией которой была коррекция фальшивых вокальных партий в маловыразительной поп-музыке; затем рэперы типа Ти-Пейна и Канье Уэста перевернули эту технологию с ног на голову, выжав из программы максимум и создав очень странное новое звучание.Что бы ни случилось с технологией генерирования музыки искусственным интеллектом (ИИ), Экк считает, что это будет эпохально. «Мы пойдем за музыкантами, – говорит он. – Если кто-то воспользуется нашими наработками и сделает что-то потрясающее, то мы скажем: «Класс, давайте еще что-то такое провернем!»Слушая Экка, я вижу, что его мозг заточен на выявление алгоритмов, а его страсть к музыке ведет его к созданию инструментов для музыкантов всех мастей. Когда я спрашиваю Экка о его собственной музыке, то с удивлением узнаю, что в свои ранние годы он не корпел над нотами, сгорбившись за синтезатором: Экк стыдливо рассказывает мне о своих первых экспериментах с игрой на гитаре в полупустых кофейнях.• • •ИИ и музыка давно идут рука об руку, так же как и дебаты о том, насколько уместен человеческий фактор. В 1950-х авангардные композиторы Леджарен Хиллер и Леонард Айзексон воспользовались помощью компьютера, чтобы написать сюиту «Иллиак». Партитура состоит из нот, сгенерированных статистическим методом по определенным музыкальным принципам и правилам традиционной музыки.До недавнего времени созданная с помощью ИИ музыка не выходила за пределы научного сообщества. Теперь же Google, Sony, IBM и другие начали крупные исследовательские проекты. А стартапам типа Jukedeck, который использует ИИ для генерирования джинглов и фонов для видеороликов, и Brain.fm, который создает функциональную музыку с помощью ИИ (для релакса, концентрации, сна и пр.), эта технология уже дает материальную выгоду.Разные группы, занимающиеся этим вопросом, приходят к похожим результатам, но имеют разные цели. Google разрабатывает инструменты для музыкантов и работает над открытыми экспериментальными программами, усиливающими креативность. Jukedeck сконцентрирован на простоте использования, предлагая свои находки компаниям, которые хотят сэкономить деньги на саундтреках к видеороликам. Один из создателей Jukedeck, Патрик Стоббс, говорит мне, что компания надеется расширить свою клиентскую базу настолько, чтобы включить всех, кого интересует создание музыки: они хотят с помощью технологий помогать начинающим музыкантам писать песни, даже если те не умеют играть на музыкальных инструментах.«Как инстаграм облегчает создание красивых фото, так и Jukedeck – творческий инструмент, который поможет многим людям создавать музыку легко и эффективно», – говорит Стоббс.
Почти десять лет назад появилось небольшое количество музыкальных приложений, которые применяли похожую технологию ИИ, но с весьма удручающим результатом. Songsmith от Майкрософта – программа-аккомпаниатор, которая генерирует простое ритмическое сопровождение солирующего голоса. После ее выхода появились многочисленные забавные видеоклипы, где, например, пронзительное исполнение Фредди Меркьюри песни We Will Rock You наложено на аудиодорожку латинской поп-музыки.С тех пор многое изменилось, однако технологии и вкусы продолжают входить в конфликт. В прошлом году мир смог получить представление о том, как будет звучать сгенерированная ИИ музыка, когда этот процесс будет поставлена на поток. Продюсер Алекс Да Кид привлек суперкомпьютер Watson копании IBM для создания звучной эмоциональной баллады Not Easy. Watson собрал данные о культуре за последние пять лет, включая газетные заголовки, запросы в поисковиках, сценарии фильмов и контент соцсетей, чтобы проанализировать тренды и реакции общества на них. Алгоритм также обработал более 26 тыс. популярных песен за последнее время, чтобы выделить общие темы и музыкальные закономерности. Эта информация дала суперкомпьютеру возможность определить «эмоциональный отпечаток» современной истории и музыкальные компоненты, вызывающие в слушателях сильный эмоциональный отклик. Затем из этих данных Алекс выбрал тему несчастной любви, а также музыкальные фразы и фрагменты стихов, которые ему понравились.У этой коллаборации с номинантом «Грэмми» во главе получился трек для максимально широкой аудитории. И хотя, кроме истории своего создания, Not Easy ничем не примечательна, эта песня смогла в течение 48 часов дойти до четвертого места в хит-параде iTunes Hot Trackschart. Но в попытке замерить эмоциональный накал миллионов людей эта композиция, похоже, ничего выразить не смогла. Снова возникают сравнения с Auto-Tune: в руках тех, кто хочет довести музыку до совершенства, технологии ИИ могут достичь успеха, но ценой этому станет выхолащивание из нее жизни.Летом 2012 года лаборатория Sony Computer Science, расположенная в Париже, начала пятилетний проект по созданию популярной музыки искусственным интеллектом при финансировании Европейского исследовательского совета. Результатом стало что-то среднее между хитом Not Easy и проектом Magenta. Директор лаборатории Франсуа Паше, работающий в области компьютерных наук, – ученый, джаз- и поп-музыкант – занимается музыкой и ИИ с 1990-х гг. В отличие от Google его команда больше работает непосредственно с музыкантами. А их цель – создавать инновационную поп-музыку с инди-музыкантами с помощью алгоритмов Flow Machines – выделяет скорее результат, чем сам процесс.Песня Daddy’s Car, созданная с помощью программы Flow Machines, стала вирусной. Это была коллаборация с французским композитором Бенуа Карре. По звучанию песня имеет разительное сходство со стилистикой Beatles периода середины 1960-х гг. Возможно, причина в том, что для создания этого сингла Flow Machines «кормили» исключительно треками трибьют-группы Fab Four, которая копировала стиль Beatles и исполняла их песни.«Daddy’s Car – это пастиш, стилизация, – говорит пиарщик Фьямметта Гедини. – Стилевое упражнение. У вас есть свои ожидания того, какими были бы Beatles, если бы они собрались снова».«Стиль» в понимании Flow Machines во многом зависит от данных, которые программе «скармливают», то есть вы натаскиваете ее на определенный тип музыки, а она прогнозирует, какие бы варианты могли бы быть у тех, кто работает в таком стиле. Другими словами, программа понимает правила музыки исключительно на основании предоставленной информации и установленных разработчиком ограничений. Программа выдала Карре несколько битлоподобных мелодий и предложила аккорды, из которых он затем может сложить песню.Чтобы мне было легче понять художественный потенциал Flow Machines, Гедини знакомит меня с другой, менее популярной песней Карре, написанной программой Mr. Shadow. Данные, которые алгоритм использовал для написания этой песни, состояли из 429 треков «классических американских композиторов», включающих Коула Портера, Джорджа Гершвина, Ричарда Роджерса и Вернона Дюка. Я слушаю композицию несколько раз подряд и могу ее описать как «тревожный авант-поп». Последовательность аккордов оказывает гнетущее воздействие, мелодия кажется одновременно мечтательной и устрашающей. Один из ютьюберов комментирует: «Это будет идеальное музыкальное сопровождение для терминаторов, когда через пару десятилетий они придут убивать людей из пулеметов Гатлинга». Я получил представление о совершенно другом типе музыки и хочу еще.Также это представление можно было получить в 2016 году на концерте в Париже, где приняли участие музыканты, поработавшие с Flow Machines в основном на YouTube. В художественном смысле результаты их коллабораций увлекательны, уникальны и намного интереснее трека Алекса Да Кида. В этом году Карре хочет выпустить альбом композиций, сделанных вместе с Flow Machines. Его примеру могут последовать и другие музыканты.Google работает с музыкантами менее активно. Экк предпочитает использовать свои алгоритмы для создания экспериментальной музыки, а не конвейерного штампования хитов или музыкальных фонов, даже за большие деньги. (Jukedeck делает большие успехи в создании неограниченной библиотеки видеотреков, не требующих лицензионных отчислений, которые облегчат бюджет производства, но не придутся по нраву композиторам.) Он хочет оказать влияние на художественное направление музыки, а лучшим способом этого добиться, как он считает, будет вручить инструменты прогрессивным музыкантам, которые могут не прийтись по вкусу обывателю.«Нам нужно активно стараться создавать такую музыку, которая понравится не каждому, – говорит мне Экк. – Победой будет, если она найдет свою аудиторию, даже если другие будут фукать. Новое и сумасшедшее всегда интересно. Однако вопрос в том, будет ли это так же интересно, когда эффект новизны рассеется. Будут ли люди говорить: «О, вот еще одна песня от ИИ, хотим и ее послушать»? Можно привести аналогию из поп-музыки: так же как мегазвезды от Мадонны до Бейонсе начали черпать вдохновение в неформальных движениях, так и завтрашние поп-звезды добавят находки авангардных музыкантов, работающих с ИИ, в свои конформные песни, занимающие верхние строчки хит-парадов.Эдуардо Рекк Миранда, профессор из Великобритании, работающий в этой области с 1980-х гг., очень тепло относится к странным несовершенствам в музыке, которые ИИ может обнаружить.Миранда сначала занимался композиторством, но потом его заинтересовали технологии, позволяющие создавать музыку. Он рассказывает мне о своей композиции Symphony of Minds Listening, для которой он смикшировал Симфонию №7 Бетховена с помощью своей разработки алгоритма ИИ. Для этого Миранда использовал сканы мозга людей, сделанных во время прослушивания симфонии, чтобы понять, как люди слышат музыку. На основе этих сканов Миранда заново собирал симфонию, оставляя сходство с оригиналом.«У нас был вопрос: могут ли вообще машины писать музыку? – говорит Миранда. – Когда мы поняли, что машины могут это делать, и увидели, как скучна эта музыка, вопрос поменялся: как сделать так, чтобы машины изобретали что-то полезное?»Большую часть технологий, о которых идет речь в этом споре, предвосхитили эксперименты Миранды, Экка и Паше. В огромной мере разработкой этой технологии мы обязаны Дэвиду Коупу – современному мистику и человеку, который, возможно, лучше других понял связь между искусственным интеллектом и мозгом творческого человека.• • •Около тридцати лет Коуп был преподавателем в Калифорнийском университете в Санта-Круз. Сейчас, в свои 76 лет, этот деликатный экс-профессор продолжает сочинять музыку и экспериментировать с другими художественными средствами в основном с применением ИИ. Когда я поднимаюсь по ступенькам его уютного дома в Санта-Круз, он предупреждает: «Подготовьтесь к самому безумному моменту в вашей жизни». Без дальнейших объяснений Коуп распахивает двери своего офиса, за которыми находится комната, сильно контрастирующая с остальным интерьером дома из-за тотального беспорядка. С потолка свисает дюжина китайских колокольчиков, везде разбросаны книги и прочие предметы, как будто бы по комнате прошелся торнадо, а в центре комнаты стоит велотренажер. Бардак устроен намеренно. Благодаря ему Коупу легче находить связь между случайными предметами. Вот как его алгоритм служит для генерации музыки, так и хаос выступает в качестве креативной подсказки, пользующейся удивительной силой случайности.
Коуп начал писать алгоритмы еще в молодости. Сейчас он автор сотни книг, в которых уже с 1977 года начали появляться разделы о компьютерной музыке. В 1980 году он начал долгосрочный проект «Эксперименты с музыкальным интеллектом» (Experiments in Music Intelligence), название которого он сократил до EMI1, а потом до Emmy, чтобы избежать проблем с авторскими правами со звукозаписывающей компанией. В 1990-х гг. он начал разработку новой программы Emily Howell. Коуп обычно в этом не сознается, но одной из причин, почему он назвал программу человеческим именем, было желание позлить скептиков, которые утверждают, что машины лишат композиторов работы. Тут он позволяет себе ухмыльнуться. «Машины делают то, что мы говорим им делать, – поясняет Коуп. – У них нет самосознания. У них в принципе нет сознания. Мое определение ИИ – это исследование по применению компьютеров для понимания человеческого мозга и его функций. Вот и все». Он предлагает мне подумать о том, как композиторы пишут. Я не знаю.«Мы воруем, – говорит он. – Это значит, что наиболее важная часть алгоритма – это и не алгоритм вовсе. Это просто куча музыки». Я для себя интерпретирую это как музыкальное попурри, когда музыканты «сшивают» вместе разные настроения и стили в процессе создания своего собственного произведения. Коуп понял, что компьютеры должны работать по такому же принципу.В 1988 году он создал алгоритм, используя сотни примеров собственной музыки. За сутки программа Emmy создала Cradle Falling, которую Коуп до сих пор считает одним из своих лучших музыкальных произведений. При прослушивании этой композиции и других отрывков, созданных Emmy, говорит он, подтверждается его теория о том, что композиторы воруют: «Вылезают вещи, о существовании которых в своей музыке я даже не подозревал, а они были заметными, и я их перенял у моих любимых композиторов».Я признаю, что то, что Google и Sony делают с глубоким изучением (deep learning), – это продолжение подхода Коупа, основанного на данных. Миранда с этим согласен, но он добавляет, что такой подход неполон, частично потому, что его творческий подход всегда основан на эксперименте.«Один алгоритм ИИ не в состоянии воссоздать весь процесс создания музыки человеком, – говорит Миранда. – Максимум того, что мы можем сделать, – это сузить проблему до поиска решений для конкретных аспектов».Это приводит к еще одной странности, свойственной генеративным моделям: музыка ИИ не обладает четкой метрикой успеха. Программное обеспечение для языкового перевода в последние годы вышло на новый уровень из-за технологий машинного обучения. И мы все можем признать, что это определенный успех, потому что результаты объективны. Но что определяет ценность музыки, произведенной алгоритмами ИИ? Ее успех в чартах? Популярность у масс? Признание критиков? Экк и его команда в Google определяют ценность музыки непреходящим интересом у музыкантов. Когда из-за своей уверенности в том, что результат хорош – вне зависимости от мнения публики, – музыканты продолжат пользоваться этими инструментами даже после первоначального спада интереса к такой новинке, вот тогда можно будет сказать, что ИИ прочно занял свое место в мире музыки.• • •Выйдя из офиса Google, мы с Дэвисом обсуждаем увиденное и услышанное. «Мне нравится видеть ту черту, за которой вся конструкция начинает распадаться, – говорит он. – Алгоритм не понимает, что делать с полученной информацией. И вот тогда получается реально интересная музыка».Джейсон Фрейденфельдс, старший менеджер по связям с общественностью в Google, считает, что воздействие ИИ на музыку превысит эффект от любого технологического достижения.«Это может быть настолько же фундаментально, как и переход от создания музыки человеком до изготовления инструментов, обладающих собственными уникальными свойствами и звуками, – говорит он. – ИИ может посоперничать с этим переходом от простых объектов к сложным инструментам. Теперь же инструменты станут обладать интеллектом. Они будут не просто производить уникальные звуки, у них появятся уникальные идеи для новых тембров и мелодий, которые музыканты затем будут добавлять в свои импровизации».Позже Фрейденфельдс присылает мне два новых фортепианных трека, сгенерированных алгоритмом Magenta без участия человека. Я потрясен нюансами и сложностью этих композиций.У многих музыкантов и музыкальных фанатов есть все основания бояться, что технологии ИИ оставят славных людей без работы, одновременно понижая творческую составляющую до минимума. Но порыв Дэвиса копаться в инструментах, выискивая несовершенства, – это именно то, на что рассчитывают инноваторы типа Экка, Энгела, Миранды и Паше. Все же компьютеры, как и мы, совершают ошибки. И странный, неидеальный и непредсказуемый человеческий инстинкт – это двигатель, который дает силу искусственному интеллекту переосмысливать музыку.
0
115.00
