黄宗权：音乐人工智能会是一场革命吗？
文 | 黄宗权
如果没有猜错，学音乐的人应该和我一样，曾经在某一个时刻，脑海里飘过这样的念头：作曲家A和作曲家B，到底谁更厉害一些？当然，诸如此类的问题，可以有各种变体。比如，我们可以换个具体一点的问法：“贝多芬和莫扎特，谁的影响更大一些？”
这个问题表面看起来有点儿关公战秦琼的意味，但还真不能说是一个无聊的问题。只不过要回答上来极其困难罢了。根据个人主观的喜好来肯定不行。借助文献？出版物的数量？问卷调查？作品上演率？票房？恐怕都难有说服力。
几个月前，《EPJ数据科学》(EPJ Data Science)发表的一篇长文（Doheum Park，2020），做了一个有意思又有启发的尝试。研究团队先是收集了1700年至1910年两百多年间创作的900首古典钢琴作品，然后把这些作品分解为细小的音乐片段，通过一系列复杂的方法来计算谁的钢琴创作对后世作曲家影响最大。我从论文的大量图表、公式中，随机选了两个，各位可以大致感受一下论文作者们使用的研究思路和方法（如下图）。
研究得出的答案，诸君也许猜到了——贝多芬。至少在作品被选中的那些作曲家中，贝多芬对他们的钢琴创作影响最大。对了，顺便说下，这个研究还用数据证明了，在钢琴创作领域，新颖度最高的作曲家是拉赫玛尼诺夫。和各位的看法一样吗？
显然，这种类型的研究，需要的巨量工作与所采用的研究方法自身，都决定了单凭人力是难以完成的。在这个研究中，就采用了“异构大规模数据”（heterogeneous large-scale data）的定量计算，从某种意义上，这一方法与本文要说的人工智能有关。
大家一定对“人工智能”（AI）这个术语不陌生。“AI”是“Artificial Intelligence”的缩写,在一般的界定中，是指计算机程序或机器以类似于人类的方式思考和学习。它能在一定程度上模拟人的智力，执行不同的任务和解决问题。
在人工智能哲学领域，有一个著名的术语叫“图灵测试”（the Turing Test），简单直白地说，这个术语的意思是，如果人们在不知情的情况下，通过某些方式与某台机器交流，假如人们无法判断交流的对象是人还是机器，那么就可以说这台机器通过了图灵测试，或者说，可以将之视为具有了人类智能。
在这里提到图灵有双重意义。先说第一个。图灵被称为计算机科学之父、人工智能之父，这点很多人都知道。不过，可能很多人不知道，图灵是世界上第一首电脑音乐的创作者。1951年，图灵用他设计的计算机，编创了《上帝保佑国王》（God Save the King）和《咩，咩，黑羊儿》（Baa, Baa Black Sheep）等两首音乐。该“作品”的诞生，比“人工智能”这个术语的提出早了5年——“人工智能”的概念最早是在1956年美国的达特茅斯会议上提出的。
图灵和他的第一台计算机（1951年）
图灵的第一首计算机音乐与所有第一次诞生的东西一样，极其简单粗陋。但在短短几年之后的1957年，由作曲家雷加伦·希勒（Lejaren Hiller）和数学家伦纳德·艾萨克森（Leonard Isaacson）使用伊利诺伊州自动计算机(Illinois Automatic Computer)编程，创作的《伊利亚克弦乐四重奏组曲》（Illiac Suite for String Quartet）就让人刮目相看了。
“人工智能音乐”（或者说“音乐人工智能”）发展很快。1965年，美国发明家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）首次使用计算机制作钢琴作品，该计算机能够识别各种音乐作品中的模式。然后，计算机能够分析并使用这些模式来创建和原来不同的新旋律。这一思路启发了现在人们利用AI创作音乐的计算方式。
本文提到“图灵测试”的第二重意义是：前几年，某音乐AI公司训练了一种计算机程序，可以将作曲家个人的音乐风格转变为一个计算对象，由AI读取、分析和处理。然后，创作出同类风格的新作品。他们以巴赫的音乐风格创作的新作品，听众完全无法分辨它们与真正的巴赫作品有何区别。也就是说，按照图灵测试的标准，这样的电脑程序已经具有了人类（作曲家）的智能。
也许有人会说，巴赫的音乐风格容易“计算”。对于这样想的人，下面这个例子也许能说服你。2016年，一个名叫“Flow Machines”的AI软件从庞大的歌曲数据库中提取了披头士音乐的元素，创作了全新的“披头士作品”。对于普通听众来说，听到这首音乐作品时，可能并不知道这首“披头士作品”与披头士乐手“无关”，而是计算机创作的。
AI在创作音乐方面，正越走越远。某电脑公司的超级计算机，分析了某一段时间社交媒体的大量文章、博客和数据，提取出了社会的总体情绪状态，根据这种情绪状态创作了一首悲伤的歌曲，名字就叫《不容易》（Not Easy）——令人惊讶的是，这首歌曲竟然在某音乐排行榜的前40位排行中名列第一。
AI可不光会创作，还会“演奏”。在不知不觉中，AI深刻地改变了音乐的研究、创作、演奏和教学。下面这段音乐是真人和AI程序控制的同一架钢琴交替演奏。各位能区分哪个是真人演奏，哪个是在程序控制下的“自动演奏”吗？
上述内容，主要聚焦专业音乐领域。其实，AI对普罗大众日常生活的影响更为深远。我们现在对音乐网站（APP）根据我们的播放（检索）记录，不断给我们推荐同类音乐是不是习以为常了？因为以目前的技术水平而言，这样的算法已经算是“小儿科”了。
很多研究人员都认为，在可以预见的将来，AI可以提供“原创点歌”服务。比如，根据我们的需要，点一首“梅兰芳”唱的京剧新作品，或者根据此事此刻的心情，来一首为我们量身定做的原创音乐，并完全契合我们的欣赏品味。
和上述相关的进一步应用是，AI将为没有音乐训练的普通人快速地提供创作音乐能力。人人成为音乐家，在AI的帮助下，不再是遥不可及的梦想。
不过，必须强调，笔者一贯的观点是，AI也许永远也无法取代真正的音乐家——因为，真正的音乐家永远充满了他人无法预见的创新精神。另一方面，从本质上讲，所谓的AI的智能，归根结底是聪明的人类“赋予”它们的。
更重要是，那些打动我们的音乐毕竟不是一种数学运算，而对情感的理解和对他人的共情，是再聪明的机器也难以做到的。也正是在这个意义上，在AI的时代，我们应该重新思考，我们对下一代的音乐教育可能需要变革了——无论是教学内容，还是教学方法。
行文至此，回到本文的标题：音乐人工智能会是一场革命吗？这其实是一个多余的问题了。可以说，中文网络和坊间关于人工智能能不能或要不要引入音乐领域的问题，其实毫无讨论的必要。现在，到了需要思考如何应对人工智能的影响以及如何利用这一影响的时候了。
因为，在时代的巨浪面前，我们都是微不足道的小水滴。