新的例子来自谷歌的创意研究团队Magenta

机器学习正在为艺术和音乐领域带来一些精彩的东西最新的例子来自谷歌的创意研究团队 Magenta，它是Piano Genie——一个人工智能程序，它可以让你通过简单地敲击八个按钮来流畅地弹奏钢琴

Piano Genie 背后的团队受到Guitar Hero 的启发，这款游戏还简化了演奏乐器的方式他们不希望用户只是伴随着预先编写的歌曲轻按，而是要在飞行中编出一段旋律为了实现这一点，他们在一个巨大的古典钢琴音乐数据集上训练了一个人工智能程序，教它预测哪些音符相互跟随，就像你手机的预测文本功能猜测你接下来要写什么一样

我真的很想设计一种工具，我们可以将它提供给不知道如何演奏的人，让他们能够以某种意图创作音乐，谷歌 Magenta 实习生 Chris Donahue 和其中一位创造钢琴精灵的三人组告诉The Verge。

有时，它会感觉像是在读你的想法。拉古公司创始人兼首席执行官徐丹说：拉古除了提供连接人才的机会，帮助企业找到优秀人才外，还希望通过自身平台的能力和更紧密，更深入的合作，为中国互联网的发展提供助力。。

Donahue 解释说，许多 AI 音乐项目从一个起始音符或和弦生成完整的旋律Piano Genie 的不同之处在于它即兴演奏一个音符，给用户更大的控制感弹钢琴 20 年的 Donahue 说，这是一项技术挑战，可以最大限度地减少延迟，以便每个音符都能立即准备好弹奏，但它也为演奏者创造了一种独特的感觉

当你弹奏它时，这是一种非常棒的体验，有时，它会感觉像是在读你的思想并弹奏你想要弹奏的确切音符，他说然后其他时候，它会完全不服从你，但仍然会做一些合理的事情

这就是为什么它是钢琴精灵的原因，Donahue 说，因为虽然你可以想要你想要的，但你得到的并不总是你想要的。

Piano Genie的机器学习方面是由一些常见的 AI 元素构建的主要组件是循环神经网络，这是一种特别擅长学习模仿顺序数据的程序，例如写作和音乐这个神经网络被输入了一个国际比赛的钢琴音乐数据集这些数据特别有用，因为比赛以文件格式记录所有演奏，不仅保留音符，还保留速度

这是用于构建钢琴音符相互跟随的预测模型的主要训练数据这也意味着精灵产生的音符会坚持某些键和音阶，尽管可以调整这个变体Donahue 补充说，这些数据也很有用，因为它来自比赛，这意味着人们正在玩适当华丽的东西

Genie 团队，其中还包括 Google 的 Ian Simon 和 DeepMind 的 Sander Dieleman，然后必须设计一对编码器，可以将此输出调整为适合其Guitar Hero式控制器的格式换句话说，他们必须将 88 个音符缩减为 8 个按钮该过程的最后一部分是将所有这些连接到一台自动演奏的钢琴上，就像你在视频中看到的那样

Donahue 说，像 Piano Genie 这样的程序表明，人工智能可以增强人类的创造力它将人类变成了某种半机械人，将我们对何时应该演奏音符的本能知识与计算机说出 接下来应该播放哪些音符的能力相结合

我认为这是一个强大的组合，我希望看到更多，多纳休说他说，当新人尝试 Piano Genie 时，他们很快就会很高兴一开始，他们倾向于胆怯地在这里和那里按几个键，但如果我说，‘想象一下，你是卡内基音乐厅舞台上的音乐会钢琴家，’他们就会更明白，而且真的很努力

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