Как научить машину сочинять музыку и писать картины

Популярная механикаHi-Tech

_Не музыка еще, уже не шум

Как научить машину сочинять музыку и писать картины

Текст: Александр Ершов

Умением компьютеров торговать на бирже, распознавать лица, прокладывать маршруты, обыгрывать человека во все более сложные игры (го уже позади, впереди – покер и старкрафт) уже сложно кого-то удивить. Какой бы ни была практическая задача, кажется, что с помощью волшебного слова «нейросеть» скоро можно решить и ее. Все, что останется нам с вами, – приглядывать за машинами, посвятив себя свободному творчеству. Есть лишь одна проблема: компьютеры, похоже, скоро станут соперничать с людьми даже в творчестве – по крайней мере, инженеры ведущих IT-компаний уже плотно занимаются этим вопросом.

Дуглас Эк, атлетичный мужчина в хипстерских очках и клетчатой рубашке, показывает презентацию с десятком цветных спектрограмм. Он кликает на одну из них, и зал, наполненный инженерами и журналистами, вдруг оглушают гитарные риффы. «Это Metallica», – объясняет Эк присутствующим, большинство из которых подобное явно слышат впервые. «А вот, например, Диззи Гиллеспи», – Эк переключает спектрограмму, гитарные риффы сменяются джазовыми трубами, и зал облегченно выдыхает. Обе записи действительно напоминают какие-то неизданные треки музыкантов, но даже самый преданный фанат не сможет их узнать. Это не редкие демо и даже не нарезка отдельных фрагментов – это полностью синтетические фонограммы, автором которых является не человек, а нейросеть, которую Дуг и его команда разрабатывают в рамках проекта Magenta.

Проект Magenta – одна из команд внутри Google Brain, исследовательского подразделения глобального поисковика, которое объединяет людей, занимающихся экспериментальными подходами в области машинного интеллекта. Здесь была создана первая система, распознающая котов на видеозаписях, здесь учат нейросети соревноваться в выдумывании шифров и улучшать машинный перевод. Но даже в такой пестрой компании команда «Мадженты» выглядит немного эксцентрично: Дуглас и его сотрудники хотят использовать машинное обучение не для решения каких-то практических задач, а чтобы компьютер смог писать музыку и заниматься искусством. «Зачем?» – спросите вы. В Magenta задают другие вопросы: «Если это возможно, то как? Есть нет, то почему?» – именно так звучит слоган проекта.

Вальс на костях

Конечно, эксперименты с созданием «искусственной музыки» проводились задолго до появления и Googlе, и современных компьютеров. Один из первых известных нам опытов приписывается самому Моцарту – речь идет об игре в так называемые музыкальные кости. Они представляли собой обычные игральные кости, которые в соответствии со специальной таблицей позволяли выбрать один из заранее подготовленных коротких музыкальных фрагментов и добавить его в партитуру. Бросая кости много раз, можно было создать до 1116 уникальных вальсов, которые, впрочем, были очень похожи друг на друга. Создание еще одного варианта подобной игры приписывается Гайдну, но, как и в случае с Моцартом, историки не подтверждают его авторства, хотя и признают популярность подобных игр в XVIII веке.

Дальнейшая история «искусственной музыки» связана с авангардистами уже нашего времени – изобретением композитором Иосифом Шиллингером запутанной геометрической системы, которая должна была найти объективные законы музыки, с сюрреалистическими экспериментами Яниса Ксенакиса, который для выбора нот использовал уже не примитивные кости, а распределение Пуассона и т. д. Интересно, что, несмотря на официальную борьбу с формализмом, эксперименты в этом направлении велись и в СССР. Их пионером был математик Рудольф Зарипов: в начале 1960-х годов он получил доступ к одному из первых в стране компьютеров и разработал собственную систему кодирования нот и движения мелодии. ЭВМ, на которой он работал, называлась «Урал», поэтому получившиеся произведения Зарипов назвал «Уральскими напевами». К счастью, и они, и их полифонические версии сохранились, так что при желании их можно послушать.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

У Солнца под боком У Солнца под боком

О том, какие загадки должен решить меркурианский зонд

Популярная механика
«Рассеянный склероз — болезнь цивилизации» «Рассеянный склероз — болезнь цивилизации»

Возможно ли вылечить это пока неизлечимое заболевание — рассеянный склероз

Psychologies
Как спрятать голову в железо Как спрятать голову в железо

История доспехов в европейском Средневековье и технология воссоздания в наши дни

Популярная механика
Стадион Стадион

Победы, поражения, ожидаемые события

Огонёк
Проект Guido Проект Guido

Ничего подобного в России прежде не строили

Популярная механика
5 шагов к собственному стилю 5 шагов к собственному стилю

Полный шкаф, а надеть нечего — знакомая ситуация? Возможно, дело в том, что вы покупаете одежду, которая считается модной, а потом не понимаете, как ее носить и комбинировать. Значит, первым делом нужно найти свой стиль. В этом помогут пять упражнений.

Psychologies
Небо для катамаранов Небо для катамаранов

Современные самолеты построены по так называемой нормальной схеме

Популярная механика
Это у вас гормональное Это у вас гормональное

Почему люди ведут себя по-человечески?

СНОБ
Новая бронетанковая доктрина Новая бронетанковая доктрина

О зарождении новой бронетанковой доктрины

Популярная механика
Испания: по северным землям Испания: по северным землям

Путь Святого Иакова — самый известный паломнический маршрут мира

National Geographic
Летающая парта нового поколения Летающая парта нового поколения

Сверхманевренный учебный самолет с крыльями обратной стреловидности

Популярная механика
Хлоя Бенджамин:Бессмертники Хлоя Бенджамин:Бессмертники

Фрагмент романа Хлои Бенджамин «Бессмертники» в переводе Марины Извековой

СНОБ
С горочки спустился С горочки спустился

Мы встретились с чемпионом России по форкроссу Иваном Кунаевым

Популярная механика
Слой за слоем Слой за слоем

Два ингредиента – потрясающий результат!

Лиза
Рисунки на полях Рисунки на полях

На финале лиги чемпионов УЕФА-2018 засветился робот, рисующий разметку

Популярная механика
10 качеств, которые помогут в карьере 10 качеств, которые помогут в карьере

Эйчары теперь ищут кандидатов с другими качествами и навыками

Cosmopolitan
Спим на уроке: обучение в состоянии осознанного сновидения Спим на уроке: обучение в состоянии осознанного сновидения

Возможно, скоро мы сможем тренироваться, не вылезая из-под одеяла, прямо во сне

Популярная механика
Томас О’Крихинь: Островитянин Томас О’Крихинь: Островитянин

Фрагмент повести Томаса О’Крихиня

СНОБ
Землянам, до востребования Землянам, до востребования

Солнечную систему посетил объект, прилетевший к нам от другой звезды

Популярная механика
«Я говорю историями» «Я говорю историями»

В этой мемориальной статье мы вспоминаем, какой была Урсула Ле Гуин

Мир Фантастики
Интеллект для самолета Интеллект для самолета

Многофункциональная боевая машина следующего поколения

Популярная механика
Хайку: вот и все стихотворенье Хайку: вот и все стихотворенье

Древнее японское искусство и сегодня пользуется успехом

Psychologies
Пока не было света Пока не было света

Предыстория солнца и солнечной системы

Популярная механика
Таймз Таймз

Эссе Эдуарда Лимонова

Esquire
Живые огни Живые огни

К растительным настольным лампам и деревьям-фонарям ведет несколько путей

Популярная механика
Где царствует природа Где царствует природа

Архипелаг, знаменитый самым большим в мире числом овец на душу населения

National Geographic
Актриса кино для взрослых развенчивает 5 ужасных мифов об этой сфере Актриса кино для взрослых развенчивает 5 ужасных мифов об этой сфере

Некоторые из самых разочаровывающих мифов о фильмах для взрослых

Playboy
Светская хроника Светская хроника

Действуйте оригинально — езжайте в Ереван

SNC
Пластмассовая армия Пластмассовая армия

Сборные модели с высокой степенью детализации и технической достоверности

Популярная механика
«Мы работаем, чтобы вы спали спокойно». Женщины о своей службе в армии «Мы работаем, чтобы вы спали спокойно». Женщины о своей службе в армии

Женщины-военнослужащие рассказали, почему пошли в армию

СНОБ
Открыть в приложении