Никакого контроля. Теперь люди научили машины делать, обрабатывать, менять, переделывать музыку. Итак, как это происходит. Все дело в машинном обучении.
Машинное обучение – это когда алгоритм анализирует и сохраняет данные с течением времени, а после использует их для, можно сказать, принятия решений и прогнозирования результатов.
Следующая ступень – глубокое обучение. Человеческого контроля этот этап не требует, алгоритмы уже сами способны автономно использовать нейронные сети, аналогичные человеческому мозгу. Строки компьютерного кода могут быть и «способом» самостоятельного изучения, и самим «учителем» в последствии. Алгоритмы используют знания для выполнения сложных операций в масштабе, намного превосходящем человеческие способности.
Эта технология – одно из самых значительных достижений последних лет. Она стала возможной благодаря революционным достижениям в области хранения данных. Сегодня это неотъемлемая часть жизни – у нас есть Siriи Алиса. Вам никогда не было жутковато, что Facebook рекомендует вам возможных друзей с такой удивительной точностью?
Теперь о музыке. Сегодня алгоритмы потоковых сервисов составляют список предложений, помогающих вам находить те композиции, которые вам скорее всего понравятся. В прошлом году Google Magneta создала NSynth Super – синтезатор, способный создавать новые звуки на основе существующих. А для живых ремиксов и диджейских коллажей Audionamix cоздали Xtrax Stems 2, использующий облачную систему машинного обучения для деконструкции трека на три составляющих – вокала, ударных мелодию.
Методы машинного обучения не появились сегодня. Они были известны на протяжении десятилетий. В основном, вокруг работы с нейросетями (нейронные сети связны наподобие нейронов человеческого мозга). Но в последние десять лет произошел настоящий прорыв в использовании методов машинного обучения. Глубокое обучение относится к использованию сложнейших моделей нейронных сетей, использующих несколько уровней узлов, связанных в сложных конфигурациях.
Глубокое обучение используется не только для того, чтобы анализировать аудиоконтент, но и чтобы обрабатывать его. Технический директор ПО iZotrope Джонатан Бейли рассказывает, что глубокое обучение используется в том числе, чтобы «размешать» музыкальную смесь на составляющие, которые могут быть перебалансированы или обработаны отдельно.
Бейли признается, что уже сейчас программное обеспечение пишет музыку само. Эксперт не считает, что новая реальность убьет музыку. Как фотография не убила живопись. «Я верю в нашу способность изобретать новые идеи», - говорит Джонатан Бейли.