AI Dance-Pop听起来像什么?

近年来，人们对人工智能艺术的潜力和局限性都有很多猜测。技术专家和新手都关注工具的输出深的梦想和DALL-E他们争论它们的美学价值，并想知道类似的基于算法的程序在未来能完成什么。新纪录片电脑口音它重申了这些辩论中的许多讨论点，但没有增加太多内容，但它确实对这个主题做出了有益的贡献:对使用人工智能创作艺术的实际过程进行了扩展和深入的研究。

2016年，流行舞蹈乐队YACHT——音乐家克莱尔·埃文斯(Claire L. Evans)和琼娜·贝克托尔(Jona Bechtolt)决定使用人工智能来帮助创作他们的下一张专辑。导演Riel Roch-Decter和Sebastian Pardo和他们的团队跟随乐队几年，他们追求这一愿景，学习神经网络，并制定策略，如何设计一种方法，从机器中提取有用的音乐。最终，Evans、Bechtolt和他们的技术和音乐合作者在MIDI中标记了YACHT的整个后台目录，然后将其输入到Magenta(谷歌的研究机器学习的开源项目)的工具MusicVAE中。当模型根据这些信息“训练”后，它就可以根据YACHT已经存在的音乐生成自己的MIDI片段。乐队尽其所能地从这些输出中——激发他们兴趣的即兴片段，听起来不错的段落——然后巧妙地将这些材料组合成各种歌曲。结果就是他们2019年的专辑连锁跳闸。

令人沮丧的是,电脑口音就像许多关于人工智能和艺术的论述一样，它是基于对自身主题的有缺陷的理解而运作的。在这些误解中，最主要的是认为这些工具中的任何一个都真正构成了“人工智能”。基于算法的程序不过是高度复杂的聚合器。虽然随着技术的不断完善，它们所创造的艺术看起来越来越像人类创作的艺术，但这并不是智能变得“更聪明”，而是一种更复杂的模仿形式。

一般的假设是，向这些程序中输入更多的信息将有助于它们更好地接近人类的思维，就好像认知可以量化一样。但模式识别和联想是感知的要素，而不是基础。这些特质本身并不构成复杂的思维;他们形成偏见和刻板印象(证明AI持续存在的种族主义问题)．早在电脑口音在美国，一位专家告诫不要将这些工具人格化。然而，即使埃文斯和贝希托尔特只是开玩笑地将MusicVAE称为“合作者”，电影仍然在这些术语中假设人与机器。

这很遗憾，因为它忽略了YACHT的真正有趣之处连锁跳闸这是一种新的创作技巧。“一张由人工智能创作的专辑”的想法可能会激发出电脑吐出音乐的图像，但这个过程需要大量的人工策划和重新混音。尽管如此，结果听起来还是像《YACHT》重新踏上了熟悉的土地，因为AI目前所能做的只是重新组合所投入的内容。尽管如此，YACHT的实验值得一试，尽管结果好坏参半。作为实验的记录，电脑口音有助于说明人工智能的潜在用途，以及有多少，多它必须走得更远。

电脑口音目前正在影院上映。