为什么谷歌的AI能写出美妙的音乐，却还不会讲笑话？

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2023-09-23 22:36:36

Douglas Eck花了大约15年时间研究人工智能和音乐，他现在是谷歌大脑团队的一名研究科学家，领导Magenta——谷歌的开源研究项目，旨在通过机器学习来创作艺术和音乐。

人工智能创作艺术并不是什么新鲜事，谷歌的做法有什么独特之处呢？Magenta与深层神经网络和循环神经网络以及其他类型的机器学习有关。很多Magenta项目都集中在音乐上。为什么人工智能对音乐的创作和发展有好处？

Magenta的研究范围一直都与艺术相关，无论是讲故事，音乐，叙述，还是图像。Magenta试图理解如何将AI当作创意工具使用，但必须从一个具体的方向开始。如果能在像音乐这样复杂的事情上取得了重大进展，对我们来说非常重要。那么下一步就是能够像音乐一样，把其中的一些内容映射到其他领域。

我们正在探索让机器学习模型来学习架构的方向。我们现在做的是想让和弦、甚至和弦的符号发生变化，并学习如何利用这些和弦变化。最终的目标是开发出一种端到端模型，可以自行计算出所有层次的结构。

Magenta还使用了Sketch-RNN技术来绘画猫图，但这些数据是有限制的。Sketch-RNN的负责人David Ha训练了一个周期性神经网络模型来学习如何复刻这些绘画。但这个模型不够强大，不足以记住整幅画。因为它无法记住它所看到的所有笔画，所以它的工作就是复刻大量的猫或其他的东西。在整个过程中，它被迫学习数百万张猫图像中的共同特征是什么。所以当你玩这个模型的时候，你可以要求它凭空画出新的关于猫的图像。

然而，Magenta还不能讲好一个笑话。人们很容易就能理解到其中的笑点，但在机器看来这就是一句普通的句子。我们研究了一些特殊的机器学习模型，它们可以产生这些所谓的真矢量，来理解句子中语义的变化，然后，我们就能获得不同的效果吗？这个项目还在探索中。

最终，我们想要试着通过音乐让人工智能理解更多的长期结构，并尝试去研究另一个有趣的问题：我们能从听众（受众）、而不是从艺术家的反馈中学习吗？我们想要达到的效果是，让机器学习模型和艺术家一样，通过不同方面的反馈进行学习。我们还可以通过强化学习来设置这些参数，我们也在研究这个问题。

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AI 音乐深层神经网络循环神经网络机器学习 Magenta

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