Princeton Undergrad Ustvari Google Deepjazz A.D. Izdelovalec glasbe

Ji-Sung Kim je zgodnje jutranje ure prvega vikenda aprila preživel na kofeinu in kodiral na svojem računalniku, ko je razvil deepjazz, globok učni glasbeni generator. 20-letni študent računalništva v Princetonu je imel samo 36 ur, da je dokončal deepjazz na svojem prvem hackathonu, HackPrincetonu, ki je potekal od 1. do 3. aprila na univerzi. Po končanem maratonu kodiranja je ustvaril spletno stran za deepjazz in objavil izvorno kodo na GitHubu.

Toda s Kimovim presenečenjem se je program izstrelil. Deepjazz vztrajno narašča na Pythonu in GitHubu - dosegel je najvišji sedmi program na GitHubu. Na sprednji strani HackerNewsa je bila predstavljena še vedno živahna razprava.

"Nikoli nisem pričakovala, da bi bil moj prvi stranski projekt takšen eksploziv v smislu popularnosti," pravi Kim Inverse. "Bilo je precej noro in zabavno."

deepjazz - Globoko učenje z jazz generacijo, ki uporablja Keras & Theano! http://t.co/G5wscglzO7 #python

- Python Trending (@pythontrending) 11. april 2016

Med prehranjevanjem, spanjem in dokončanjem drugih tečajev je Kim menila, da je potreboval približno 12 ur, da je razvil izvorno kodo za deepjazz. Vendar pa je prišel na idejo za generator glasbe z umetno inteligenco že pred HackPrincetonom. Med poletnim pripravništvom na Univerzi v Chicagu je naletel na Googlov Deep Dream, foto generator, ki interpretira vzorce na sliki in jih pretvori v druge predmete, ki jih pozna. Rezultat so osupljive podobe, ki so videti kot divje sanje.

»Ideja uporabe globokega učenja za interpretacijo umetnosti mi je bila res zanimiva,« pravi Kim. "Takšen okvir Deep Dream, ki ga je Google predstavil in objavil, je bil resnično fascinanten, ker ustvarjate nove umetnine iz obstoječih umetniških del."

Deepjazz uporablja strojno učenje za ustvarjanje jazz glasbe - “A.I. zgrajen za izdelavo jazza “, kot navaja njegov SoundCloud profil. Kim, ki ni predavala glasbene teorije, ampak je sedem let igrala klarinet, je izbrala jazz glasbo zaradi svojih nekonvencionalnih melodij. A.I. glasba sistema, "ima lahko nekaj nenavadnih rezultatov, zato menim, da je bil jazz še posebej primeren za idejo o ustvarjanju glasbe," pravi.

Preoblikoval je obstoječi generator glasbe, optimiziran za jazz glasbo, ki ga je razvil njegov prijatelj Evan Chow, ki se je imenoval JazzML in uporabil kodo za pridobitev ustreznih podatkov, vendar jo je preoblikoval v binarno matrico, ki je združljiva z dvema knjižnicama za globoko učenje Keras in Theano.

The deepjazz okvir sama je dvoslojni LSTM, ki je neke vrste umetna nevronska arhitektura omrežja, Kim opisuje. Ko izve za začetno osnovno zaporedje semen glasbenih not (Kim je uporabil dele Pat Methenyjevega »In potem sem vedel«), dodeli verjetnosti beležkam in na podlagi teh verjetnosti ustvari naslednjo noto. Na primer, če program nahranite na lestvici A, B, C, obstaja velika verjetnost, da bo naslednja nota, ki jo bo ustvaril globjazz, predstavljala D, pojasnjuje Kim.

Zgodovinsko gledano so kritiki rekli, da ustvarjalci glasbe z umetno inteligenco trpijo zaradi produkcije pesmi, ki so preveč robotske in sterilne - brez barve, ki jo slišijo ljudje. Jeffrey Bilmes, nekdanji študent MIT, ki je leta 1993 napisal diplomsko nalogo o računalnikih, ki reproducirajo glasbene ritme, je povedal Inverse novembra:

»Ko se učite igrati glasbo in se učite igrati jazz, je koristno, da intuitivno razumete, kaj je to zaradi glasbe, ki jo naredi človeka,« je povedal Bilmes. »Ljudje so intuitivna bitja in ljudje pogosto ne znajo opisati, kako so sposobni opravljati človeške stvari. Takrat sem se počutil, da sem morda kršil sveto prisego v določanju teh stvari za računalniške programe. «

Ko je Kim raziskoval za deepjazz, je naletel na veliko sistemov, ki so ustvarjali glasbo, ki je zvenela robotsko.

»Glasba in umetnost sta stvari, za katere menimo, da je globoko človeško,« pravi Kim. »Da bi bilo bolj človeško in bolj realistično, je res težko kategorizirati.« Kim predlaga, da bi lahko generatorji ustvarili pesmi, ki bi bile bolj človeške, tako da bi jih programirale, da bi bile manj podobne prvotni skladbi.

Drugi razvijalci so se obrnili na Kim in so zainteresirani za razširitev deepjazza, tako da lahko več ljudi komunicira z njim. Kim lahko vidi, da se deepjazz en dan razvija v partnerja za improvizacijo, ki lahko umetno ustvarja povratno pot, da bi lahko glasbenik izstopil. Še dlje v prihodnosti lahko vidi aplikacije, ki ustvarjajo novo, podobno zvočno glasbo za vaše najljubše skladbe ali ki lahko predlagajo nove akorde in napredke za glasbenike.

Kim priznava, da je še vedno daleč od tega, da bi bil strokovnjak za poglobljeno učenje, vendar mu je njegova izkušnja, ki je razvila globino in usposabljanje na stažu in Princeton, dala nekaj dragocenega vpogleda v to področje.

„A.I. ni več sci-fi sanje. To je nekaj zelo resničnega in to je nekaj, kar se zelo hitro približuje, «pravi Kim. "Upajmo, da vidimo, da je ta študent, ki še ni še visokokvalisten, sposoben narediti nekaj v hackathonu, spodbudno za druge študente, ki se trudijo priti v računalništvo."