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

Броня легка Броня легка

Алюминиевые сплавы давно и прочно обосновались на бронемашинах

Популярная механика
Зачем Стивен Содерберг снял “Не в себе” на айфон Зачем Стивен Содерберг снял “Не в себе” на айфон

Премьера нового фильма Стивена Содерберга, полностью снятого на айфон

Esquire
Техпарад Техпарад

Новости мира науки

Популярная механика
Компромисс Компромисс

Чем Nissan Teana второго поколения (J32) уступила застрельщице Camry

АвтоМир
Марс, пульс, температура Марс, пульс, температура

Зонд InSight: заглянуть внутрь Марса

Популярная механика
За миллиард лет до 8 марта За миллиард лет до 8 марта

Какие праздники женщины придумали для себя и отмечали тайком от мужчин

Maxim
Политическая география Тревора Паглена Политическая география Тревора Паглена

Жизнь в исполнении Паглена выглядит не слишком радостным киберпанком

Популярная механика
Городские истории Городские истории

Московская квартира в духе современной городской классики

AD
Ураганная энергия Ураганная энергия

Как направить в мирное русло энергию ураганов

Популярная механика
Сальма Хайек. Отчаянная домохозяйка Сальма Хайек. Отчаянная домохозяйка

В его глазах я не была художником. Даже не была человеком. Я была куском мяса

Караван историй
Чистый тяжелый металл Чистый тяжелый металл

Как производят слитки драгоценных металлов

Популярная механика
«Откопаем машину. Цена договорная» «Откопаем машину. Цена договорная»

Крупнейшие снегопады немедленно привели к появлению на рынке новых услуг

АвтоМир
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
«Швец, жнец, на дуде игрец». Кем работали звезды до того, как стали знаменитыми «Швец, жнец, на дуде игрец». Кем работали звезды до того, как стали знаменитыми

Актеры и музыканты, которые работали в необычных местах

СНОБ
КВ-1 к маршу готов КВ-1 к маршу готов

Танки, участвовавшие в битве на Неве

Популярная механика
Двое и больше: многоплодная беременность Двое и больше: многоплодная беременность

В чем особенности многоплодной беременности?

9 месяцев
Землянам, до востребования Землянам, до востребования

Солнечную систему посетил объект, прилетевший к нам от другой звезды

Популярная механика
Без шума и пыли Без шума и пыли

Тестируем робот-пылесос

Домашний Очаг
Интеллект для самолета Интеллект для самолета

Многофункциональная боевая машина следующего поколения

Популярная механика
Рижский бальзам Рижский бальзам

Дом на Рижском взморье в классическом стиле

AD
Как спрятать голову в железо Как спрятать голову в железо

История доспехов в европейском Средневековье и технология воссоздания в наши дни

Популярная механика
Я завидую Я завидую

Тех, кому это чувство знакомо, куда больше, чем тех, кто в этом признается

Psychologies
Живые огни Живые огни

К растительным настольным лампам и деревьям-фонарям ведет несколько путей

Популярная механика
«Футляр от виолончели» «Футляр от виолончели»

Телеграм-канал о скандалах, воровстве, чиновниках и судебных исках

Esquire
Рисунки на полях Рисунки на полях

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

Популярная механика
Кулинары всех стран Кулинары всех стран

Как устроен кластер этнических ресторанов при РУДН

РБК
Дело жизни Казуаки Харады Дело жизни Казуаки Харады

Японский художник Казуаки Хараде нашел свое дело почти случайно

Популярная механика
Фитнес на снегу Фитнес на снегу

Тренировки на свежем воздухе укрепляют иммунитет

Лиза
Киберпанки на природе Киберпанки на природе

Как устроена сцена фестиваля электронной музыки Alfa Future People 2018

Популярная механика
Высокие идеи Высокие идеи

Хранение «под потолком» по-прежнему актуально

Лиза
Открыть в приложении