Informācija

Pirmais ar mākslīgo intelektu darbināms Google doodle ir Baham kā komēdija

Pirmais ar mākslīgo intelektu darbināms Google doodle ir Baham kā komēdija

Google šodien publicēja savu pirmo AI vadīto Doodle, kas atzīmē viena no vēsturē visietekmīgāko komponistu Johana Sebastiana Baha dzimšanas dienu.

SKAT ARĪ: 3 UZSĀKŠANAS PĀRVADĀŠANAS VADĪŠANA MŪZIKAS MĀKSLĪGĀS PĀRVEICUMĀ

Šodienas svētku logotips ir jāizmēģina, un tas nav paredzēts tikai mūzikas entuziastiem vai baroka harmonijas cienītājiem! Tehniskā magnāta godināšana slavenajam komponistam patiesībā atklāj daudz ko citu, nekā tikai dodot dažas jautras minūtes pusdienu pārtraukumā.

Ko es daru (A)?

Nu, pēc īsa ievada jūs varat atskaņot dažas piezīmes, izmantojot peli uz vienkāršotas ērģelēm līdzīgas tastatūras. Tālāk notiek tas, ka AI pievienojas un izveido divu mēru melodiju vācu komponista stilā.

Rotaļlieta tika izgatavota sadarbībā ar Google Magenta un Google PAIR komandām. Jautrības kodols ir mašīnmācīšanās algoritms.

Mašīnmācība ir veids, kā datorzinātnieki veido mākslīgā intelekta intelektu. Neskatoties uz tradicionālo metodi, kurā dators tiek ieprogrammēts ievērot stingru noteikumu kopumu; mašīnmācībā tam tiek dots milzīgs datu apstrādes apjoms, lai nāktu klajā ar savām ‘idejām’.

Kokonets

Google Magenta komandas AI rezidente Anna Huanga izstrādāja elastīgu mašīnmācīšanās modeli Coconet. Huang to baroja ar 306 Baha kora harmonijām.

Stingra korāļu struktūra kalpoja kā lielisks mācību materiāls. (Četras balsis ar savu melodisko līniju, kas spēlē bagātīgu hormonālo progresu, spēlējot kopā.) Coconet patiešām ir maza gudra programma, un tā var gan harmonizēt, gan komponēt mūziku no nulles.

Lai gan, tā kā šiem procesiem ir nepieciešama liela rezerves daļa aparatūras pusē, mums šodien nepietiks ar doodle. Šeit Google PAIR komanda pievienojās centieniem. Viņu uzdevums bija optimizēt Coconet prasības, lai mašīnmācīšanās modeli varētu darbināt mūsu pārlūkprogrammās reāllaikā.

Viņi izmantoja bibliotēku TensorFlow.js, kas paātrina sarežģītus skaitļošanas procesus, apvienojot esošos JavaScript modeļus. Papildus tam visam Google šeit ievieš vēl vienu jaunumu - Tensoru apstrādes vienības (TNU), ja jūsu dators nebija pietiekami jaudīgs, lai veiktu visus nepieciešamos aprēķinus.

Tātad, kur mums vajadzētu meklēt nākamo Bahu?

Šis ir jautājums, kas nodarbina ne tikai ekspertu, bet arī producentu un žurnālistu domas. Mūsu autors Džons Loeflers rakstā par muzikālo mākslīgo mākslīgo intelektu revolūciju novilka ļoti interesantu robežu starp fotogrāfiju un mūzikas radīšanu.

Viņš saka, ka mēs stāvam durvīs jaunai laikmetai mūzikas producēšanā, kurā AI būs ļoti svarīga, ja ne galvenā loma. Dažu nākamo gadu laikā muzikālo AI programmu izstrāde radīs tikpat lielus viļņus, cik nesen izraisīja mobilās fotogrāfijas (un ar to parādījās tiešsaistes koplietošanas platformas) attīstība.

Noteikti ir taisnība, ka mēs saskaramies ar jaunu laikmetu, kaut arī paliek viens milzīgs jautājums, un tas ir radošuma jautājums un visas ar to saistītās neparedzamās nianses.

Mums vēl priekšā ir pāris gadi, līdz pirmais AI uzvar Grammy - mūsu vienīgais padoms ir izmantot šo laiku saprātīgi un klausīties pēc iespējas vairāk cilvēku radītas lieliskas mūzikas. Sāksim ar Bahu šodien!


Skatīties video: Sintija Petroviča RTU - Mākslīgais intelekts un emocijas virtuālajos skolotājos (Janvāris 2022).