출처 : https://jp.techcrunch.com/2018/05/14/2018-05-10-ai-is-the-future-of-rhythm-nation/
[편집부 주] 저자의 Taryn Southern 은 디지털 아티스트이자 영화 감독이기도하다. 그녀는 현재 뇌에 관한 다큐멘터리를 공동 연출하고있다. 또한 그녀의 음악 앨범 'I AM AI "올해 9 월에 출시 될 예정이다. YouTuber로 그녀는 1000 개 이상의 동영상을 제작하고 5 억 회 이상의 재생수를 세고있다.
1 년 전에 내가 앨범 제작 작업을 시작했다. 나는 보컬의 멜로디와 가사를 쓰고, 내 파트너가 전체 지음 / 편곡을하고있다. 우리는 모두 악기를 담당하고 서로를 서로 보충하고있다. 이 관계의 유일한 이상한 점은 ... 내 파트너가 인간이 아니라는 것이다.
그것은 AI 인 것이다.
이 관계는 호기심 태어난 것이다. 공포를 부추 기는 "제목"내 뉴스 피드를 가득 메운 시절이 있었다 ... 예를 들어 "AI가 우리의 일을, 데이터를 마침내 영혼까지도 빼앗아" 라고 종류의 것이다.
이 논쟁은 나에게 의문을 남겼다. AI의 세계는 사실은 무슨 일이 일어나고있는 것일까? 나는 우연히 AI가 음악을 만들기 위해 어떻게 사용되고 왔는지를 다루는 기사를 만났다. 간단한 Googel 검색을 해 보았다 내가 작곡은 빙산의 일각에 불과하다는 것을 깨달았다. AI는 구절도 쓰면 필름의 편집도하고, 그리고 예술을 합성하고 ... 심지어 튜링 테스트도 통과하지 것이다.
더 알고 싶었다 나는 손에 넣을 수있는 모든 AI 음악 제작 도구를 시도하기 시작했다. 우선 시작으로 Amper, 그리고 Aiva을 썼다. 이후 IBM Watson과 Google Magenta를 사용한 (이 세계에는 그 밖에도 수많은 도구가 존재하는 2,3 예를 들면라면 AI Music, Jukedeck, 그리고 Landr 등도있다).
내 사이드 프로젝트는 빠르게 본격적인 앨범 ( "I AM AI") 제작으로 진화했다. 여기에는 인간과 기술 사이의 부족한 관계를 탐구하는 일련의 가상 현실 뮤직 비디오와 함께합니다. 지난해 9 월, 나는 Amper에서 제작 한 첫 싱글 Break Free 를 출시했다. 이것은 크리에이티브 커뮤니티에서 광범위한 관심과 흥미를 끌었다 .
많은 사람들이 물어왔다 : AI가 당신보다 창조적이 될 수 있다고 생각합니까? 내 답은 '아니오'이다. 많은 점에서 AI는 내가 더 창조 될 수 있도록했다. 그 때 내 역할을 편집자와 감독의 일종으로 바꾸면서. 나는 AI에 (학습 데이터 또는 출력을위한 매개 변수의 형태로) 지시를주고, 그러면 AI가 소재를 출력 해 오므로, 내가 그것을 편집 준비하고 정리 된 노래 을 만들어내는 것이다. 또한 AI를 사용하여 나는 보컬의 멜로디, 가사, 뮤직 비디오 등의 창조의 다른 측면을 향해 많은 시간을 할애 할 수 있었다. 그것은 단지 지금까지의 방식과는 다를뿐 창조적 인 것에는 변함이 없다. 하지만 첨단 기술 공포증의 사람들 이여, 안심하지만 좋은 : AI는 아직 완벽한 동반자가 아니다.
AI와 함께 진화하는 우리의 세계의 미래는 아무도 예측할 수 없지만 ... 나는 낙관적이다.
AI와의 협업 프로세스를 둘러싼 수수께끼는 아직 많이 남아 있기 때문에 대화의 기본 인식을 긁으 맞추기 위해 그 내용을 분해 해 보는 것은 유익하다. 다음에 내가 사용하는 주요 플랫폼과 각과의 협업에서 얻은 내 눈치를 소개하고 가자.
- Amper : 몇몇 뮤지션들에 의해 공동 설립 된 Amper은 상용의 오리지널 스코어를 작곡하기위한 플랫폼으로 출발했다. 현재는 무료로 공개되어있다. Amper 간단한 UI를 제공하고, 그곳에서는 BPM (음악 속도)와 악기 편성, 그리고 기분 등을 바꿀 수있다. 코드에 대한 지식이 필요하다!
알 : Amper을 사용 시작까지 나는 다른 악기의 소리를 구별하지 않았고, 자신이 특정 음악적 취향을 가지고 있다고도 생각하지 않았다. 이제 내가 수십 악기의 소리를 알아들을 특정 창조 스타일을 연마하고있다. 예를 들어, 나는 전자 신디사이저, 피아노와 깊이있는베이스와 혼합하는 것을 매우 선호하게되었다. 내가 제작 한 360 VR 뮤직 비디오 인 이하의 Life Support에서들을 수있다.
- AIVA : Aiva 는 수상 경력이있는 심층 학습 알고리즘이며, 처음으로 저작권 협회에 등록 된 시스템이다. 내가 먼저 런던에서 창업자 인 Pierre Barreau 만나 클래식의 학습 스타일을 팝 / 신디사이저 등의 악기와 함께 기회에 정말 흥분했다. AIVA는 심층 학습과 강화 학습을 사용하여 수천 클래식 음악을 특정 스타일 분석하고 새로운 점수를 만듭니다.
알 : 내가 AIVA을 이용한 첫 번째 노래 Lovesick은 낭만주의 운동 후기 (1800 년대 초기부터 중기까지)의 수천 곡의 음악을 분석하여 작성되었다. 그 결과, 웨스트 월드 풍의 피아노 곡이 얻어지고, 그것을 내가 전자 신디사이저를 이용하여 팝 펑크 풍으로 어레인지했다. 그런 친숙하지 않은 소재와의 협력은 지금까지의 믿음을 깨는 의미에서 매우 즐거운 일이었다. 곡을 준비하고있을 때, 난 정말 내 "팝 스타일 습관 '을 많이 무시해야했다.
- Watson Beat (IBM) : Watson Beat 프런트 엔드를 가지고 있지 않지만 IBM의 우수한 엔지니어들이 나에게 시작하기 자습서를 몇 가지 말해 주었다. 하지만 코드의 취급에 대해 자신감을 갖고 있다면 무료 오픈 소스 프로그램으로 GitHub에서 다운로드 할 수있다. 며칠 만에, 나는 시스템에 익숙했다. 오래된 좋아하는 노래를 입력하여 스타일에 히 네리를 넣은 많은 음악 소를 만들어 보았다 (예를 들어 페루 바람 왈츠의 스타일로 연주되는 메리의 양 을 상상할 수 있을까?).
알 : 나는 다양한 데이터 입력을 상상도하지 장르와 믹스 한 결과를 즐겼다. 또한이를 통해 내 창의적인 아이디어를 지배하고있는 근본적인 영향으로 많은 알 수 있었다. 출력은 MIDI로 얻을 수 있기 때문에 (이에 대해 Amper의 출력은 WAV 또는 MP3 파일이다) 연주시 아티스트들은 음표를 자유롭게 조옮김 할 수있다. 희한 음악 스타일로 적용시켜가는 것으로, 나는 완전히 신디사이저의 포로가되었다. Watson Beat를 사용한 최초의 곡은 올 여름 출시 될 가능성이 높다.
- Google Magenta : Watson 마찬가지로, Magenta는 Github에서 무료로 공개되는 오픈 소스이다. 쉬운 프론트 엔드를 제공하는 도구 (예를 들어 AI Duets 등)도 존재하고 다소 백엔드 코딩에 대한 지식이 필요한 것도있다. 쿨 것은 Google이 제공으로 제공하는 도구의 범위와 숫자이다. 아마도 프로그래머들에게 가장 강력한 장치 일 것이다.
알 : Magenta 도구에서 작곡에만주의를 기울일 필요는 없다. 사운드를 분석하는 것도 가능하다. 예를 들어 NSynth에서는 두 개의 서로 다른 악기의 소리를 조합 할 수있다 (고양이와 하프를 믹스 해 보자!). Google은 음색이나 진동의 품질을 검사 알고리즘이 많은 흥미로운 응용 프로그램이 준비되어있다.
AI가 인간의 '특수성'에 대해 많은 의문을 이끌어내는 것은 놀라운 일이 아니다 ... 그러나 우리는 잘못된 논의에 초점을 맞추고 있는지도 모른다. 인류는 항상 기술과 함께 진화하고있다. 그리고 중요한 것은 우리가 AI를 어떻게 이용할지 선택하는 것이다. 나는 이것이 빙산의 일각에 불과하다고 믿고 ... 그리고 그것은 우리가 상상도 할 수없는 창의력을 최대한 발휘하게 될 것이다.
정식 음악 교육을받지 않은 새로운 호기심의 사람들에게 AI는 매우 매력적인 도구가 될 것이다 - 단순히 학습이 아니라 자기 표현의 입구로. 이제 누구나, 어디서나 음악을 만들어내는 능력을 손에 들어간 것이다 - 그리고 표현으로 향하는 갈망과 능력 이야말로 우리 인간 으면 차지하고있다.