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

Чистый тяжелый металл Чистый тяжелый металл

Как производят слитки драгоценных металлов

Популярная механика
Ложка утешения Ложка утешения

Лобио как путешествие во времени

Огонёк
Техпарад Техпарад

Новости мира науки

Популярная механика
Опасные крайности Опасные крайности

Как найти золотую середину, без которой совместная жизнь никак не складывается

Лиза
Когда погаснет БАК Когда погаснет БАК

Мегапроекты, которые придут на смену Большому адронному коллайдеру

Популярная механика
Философия жадности Философия жадности

Почему современные женщины оценивают мужчин по размеру кошелька

СНОБ
Когда лайнер бьет хвостом Когда лайнер бьет хвостом

Авиаинциденты с «тейлстрайком»

Популярная механика
Подняться на хайпе Подняться на хайпе

Готовность оскандалиться стала прибыльным бизнесом

Огонёк
Кто спасет МКС Кто спасет МКС

МКС может завершить работу через шесть лет. Что будет дальше?

Популярная механика
Когда сестра не нужна Когда сестра не нужна

История о близнецах, которые выросли и поменялись ролями

СНОБ
Имею скафандр, готов путешествовать Имею скафандр, готов путешествовать

Скафандров для других планет у человечества нет даже в перспективе

Популярная механика
Эдди Редмейн Эдди Редмейн

Актер озвучил подростка из каменного века в анимационном фильме «Дикие предки»

L’Officiel
Стеклянные микробы Люка Джеррама Стеклянные микробы Люка Джеррама

Героев этих произведений не разглядеть без микроскопа

Популярная механика
С пряным акцентом С пряным акцентом

Азиатские соусы на твоем столе

Лиза
Нервные клетки не восстанавливаются? Нервные клетки не восстанавливаются?

Может ли мозг взрослого человека образовывать новые нейроны взамен утраченных

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

Танки, участвовавшие в битве на Неве

Популярная механика
Давид Фельдман: Четыре вида террора. Как государства и одиночки управляют обществом Давид Фельдман: Четыре вида террора. Как государства и одиночки управляют обществом

Как и когда террор стал методом управления обществом?

СНОБ
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
Городские истории Городские истории

Московская квартира в духе современной городской классики

AD
Живые огни Живые огни

К растительным настольным лампам и деревьям-фонарям ведет несколько путей

Популярная механика
Комментарии излишни Комментарии излишни

Как к тебе относится мужчина, можно понять по его «лайкам» и сообщениям

Лиза
Землянам, до востребования Землянам, до востребования

Солнечную систему посетил объект, прилетевший к нам от другой звезды

Популярная механика
С новым клоном! С новым клоном!

Китайские ученые впервые клонировали ближайших «родственников» человека

Огонёк
Как победить хищника? Как победить хищника?

Навыки выживания, необходимые для победы над расой идеальных охотников

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
Интеллект для самолета Интеллект для самолета

Многофункциональная боевая машина следующего поколения

Популярная механика
Юрий Сорокин: Назло доктору Юрий Сорокин: Назло доктору

Отрывок из книги о женском алкоголизме

СНОБ
Внук Чингисхана Внук Чингисхана

Мы не очень жалуем Батыя, а в Астане, столице Казахстана, есть улица Бату-хана

Дилетант
Это уже слишком! Это уже слишком!

Где, по мнению мужчин, проходит грань между сексуальностью и пошлостью?

Cosmopolitan
Открыть в приложении