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

Нервные клетки не восстанавливаются? Нервные клетки не восстанавливаются?

Может ли мозг взрослого человека образовывать новые нейроны взамен утраченных

Популярная механика
Кросс на цыпочках Кросс на цыпочках

Kia Rio X-Line – Renault Sandero Stepway

АвтоМир
Картонная инженерия Даниеля Агдага Картонная инженерия Даниеля Агдага

Австралийский художник Даниель Агдаг делает скульптуры из картона

Популярная механика
Отряд Летучий Отряд Летучий

Телеведущая Лена Летучая занялась инспекцией российских школ и больниц

Домашний Очаг
Новая бронетанковая доктрина Новая бронетанковая доктрина

О зарождении новой бронетанковой доктрины

Популярная механика
И слово было блог И слово было блог

В начале блогерской эпохи было слово, и слово это было на японском

Esquire
Живые огни Живые огни

К растительным настольным лампам и деревьям-фонарям ведет несколько путей

Популярная механика
Анатомия потехи Анатомия потехи

Откуда берется чувство юмора и есть ли от него прок

Maxim
Мусор и ветер Мусор и ветер

Каждый из нас производит сотни килограммов отходов в год

Популярная механика
И это все о НЕЙ И это все о НЕЙ

Борис Шапиро напоминает о нескольких особенностях женской психики

Psychologies
Полет бумеранга Полет бумеранга

Гибрид самолета, вертолета, конвертоплана и автожира

Популярная механика
Снежные кошки Снежные кошки

Окажутся ли занесенные снегом обледеневшие дороги по зубам Jaguar

АвтоМир
Заблудился в Америке Заблудился в Америке

Дизельпанк: параллельная вселенная словенского художника Андрея Трохи

Популярная механика
Трижды семь Трижды семь

Сравнительный тест-драйв трех больших семиместных автомобилей

АвтоМир
У Солнца под боком У Солнца под боком

О том, какие загадки должен решить меркурианский зонд

Популярная механика
“Я планирую стать веселой парижской старушкой!” “Я планирую стать веселой парижской старушкой!”

Диана Крюгер убеждена: нет ничего практичнее отчаянных поступков

Psychologies
Без рулей и элеронов Без рулей и элеронов

Можно ли обойтись без таких привычных элементов самолета, как рули и элероны?

Популярная механика
Компромисс Компромисс

Чем Nissan Teana второго поколения (J32) уступила застрельщице Camry

АвтоМир
Интеллект для самолета Интеллект для самолета

Многофункциональная боевая машина следующего поколения

Популярная механика
Почему вам не удается заняться спортом: 5 причин Почему вам не удается заняться спортом: 5 причин

«Начну тренироваться с понедельника» — самая распространенная отговорка, позволяющая отсрочить занятия фитнесом. Однако понедельники проходят, и ничего не меняется. Что мешает большинству людей встать с дивана и начать заниматься?

Psychologies
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Городские истории Городские истории

Московская квартира в духе современной городской классики

AD
Рисунки на полях Рисунки на полях

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

Популярная механика
Четыре комнаты Четыре комнаты

Четыре новых отеля, приглашающих окунуться в жизнь мегаполисов Европы и Азии

AD
Пока не было света Пока не было света

Предыстория солнца и солнечной системы

Популярная механика
Георгий Троян Георгий Троян

Первый повар, сумевший подружиться с открытым огнем

Esquire
Небо для катамаранов Небо для катамаранов

Современные самолеты построены по так называемой нормальной схеме

Популярная механика
Человек, который очищает мир от мусора Человек, который очищает мир от мусора

«Сноб» встретился с Райнером Нылваком

СНОБ
Гибкое время Фабиана Офнера Гибкое время Фабиана Офнера

Как по частям собрать момент, которого никогда не было

Популярная механика
Кто не знает H2O Кто не знает H2O

Что же не так с водой и почему она не подходит для умывания?

Cosmopolitan
Открыть в приложении