导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能与音乐创作哪个好学的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
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1、下棋、打牌太容易，人工智能已经开始挑战作曲了2、人工智能让学音乐变简单，那音乐AI会取代音乐家吗3、人工智能可以作曲吗4、你认为在即将全面到来的人工智能时代学一件乐器还有必要吗？为什么？下棋、打牌太容易，人工智能已经开始挑战作曲了
21世纪，人工智能技术成为大势所趋，势不可当。提到人工智能，你最先想到的会是什么呢？是在德州扑克大赛中连续击败四名顶级职业选手的Libratus，是可以完成复杂任务的机器人，还是即将取代大量工作岗位的自动化技术？
大家一提到人工智能，最先想到的都是那些人工很容易被替换掉的领域：高级别计算、体力劳动或是数据驱动优化。但是，眼下人工智能有望在创意产业掀起一波新浪潮：作曲。
Aiva科技公司（Aiva Technologies）是人工智能作曲领域的领头羊之一。该公司于2016年在卢森堡和英国伦敦同时成立，他们发明了“人工智能虚拟艺术家”（Artificial Intelligence Virtual Artist），简称Aiva。它通过学习创作古典音乐（通常来说是一种人类独有的情感艺术），已为电影、广告和游戏公司等多个领域创作了配乐。
目前，Aiva已发行第一张专辑《创世纪》（Genesis）和很多单曲，并成为全球第一个官方承认的作曲人工智能。并在法国与卢森堡著作权协会（SACEM）登记，拥有自己全部作品的版权。
音乐的意义
Aiva依靠的正是深度强化学习技术。作为机器学习领域中一个重要分支，深度学习可以实现多层“神经网络”中海量数据的信息处理。它可以让人工智能学习数据中更加抽象的高层表示属性类别或特征，例如某段旋律或人脸特征表达。
深度学习框架图解
强化学习其实也是机器学习的一个分支。常见的机器学习 —— 监督学习 ——是对具有标签的训练样本进行学习。而强化学习与之不同，它让代理者（人工智能）通过“累计回报”最大化，在没有标签的海量数据中自动学习。也正因如此，人工智能才得以在音乐这种极具创造力的艺术领域，更加容易地从其变化无穷的特征中进行选取。
该团队利用深度神经网络，让Aiva学习大量著名作曲家们的作品（比如巴赫、贝多芬、莫扎特等），以了解作曲艺术并慢慢习得音乐理论知识的概念。此后，Aiva便开始了自己的音乐创作之旅。最后，它的作品都会由专业的艺术家使用真正的乐器，在录音棚中录制完成，从而保证了最佳的音质。
虽说Aiva在短短几分钟之内就可以创作一曲古典音乐，但是它的客户并不能满足于此，他们还会要求它创作出具有“影像信息的叙事性”的作品。为此，Aiva在创作之前还需要进行数次迭代次数建模。
而该团队为什么会选择让Aiva创作古典音乐呢？其发明者称：“1. 古典乐是电影、游戏、商业和其它预告片等领域使用最多的音乐类型；2. 所有用于训练Aiva的音源都是没有版权所有人的。”然而，虽说Aiva听过和学习的音乐是没有版权的，但是它自己的作品却是受版权保护的。
音乐图灵测试
Aiva工作室
该团队计划将来教人工智能学习更多风格的音乐。其实创作现代音乐最大的挑战并不是作曲本身，而在于乐器法和声音设计。例如，最独特的乐队总有极具辨识度的声音。要想让人工智能的创作水平与人类匹敌，就要让它学习到，只有尝试创作出独特的声音，才有可能拥有杰出的作品。
未来，人工智能和音乐家的作品真的会混淆吗？该团队表示，他们在之前的图灵测试中，请了很多专业人士听Aiva的作品，目前为止，没有一个人判断出这首曲子出自人工智能之手。
当然，也不需要过分担心。Aiva的创作过程依然需要人类为其输入相关的管弦乐作曲法和音乐制作法。实际上，Aiva的创造者们对于未来的态度是，人类和机器不需要谁来取代谁，只需通过共同协作，将各自的创作潜能发挥到最大。
蝌蚪五线谱编译自futurism，译者 一粒宸，转载须授权
人工智能让学音乐变简单，那音乐AI会取代音乐家吗
当AlphaGo 问世改写了围棋的新面貌，一一击败了世界顶尖的围棋好手，有人感到恐惧、有人感到兴奋，无非都是因为人工智能科技所带来的改变，但换一个角度想，这不正是把漫画「棋灵王」的故事搬到现实世界吗？
当AlphaGo 变成每个人的藤原佐为，我们就可以像进藤光一样，即使没有从小就接触围棋，也可以学习到好的围棋思维。根据类似的道理，我们可以说， 音乐人工智能科技的进步，其目的并不在于取代音乐家的工作。相反的，我们能看到在不久的将来，这些科技将会被用来增进人类学习音乐的效率，而扩大音乐的学习与消费市场。
正如工业革命让古钢琴现代化并大量制造，而孕育浪漫乐派萧邦、舒曼等作曲家不朽的钢琴独奏作品；当代音乐人工智能的成熟发展将开展另一场革命，不仅让学习音乐变得更轻松有趣，也提供音乐家前所未有的音乐创作思维。
苏黎不仅是个资讯科学家，也是一个音乐爱好者。深度研究「多重音高侦测技术」，逐步发展出可以正确转译乐谱的音乐人工智能，一方面希望让专业的音乐创作人拥有更好的创作环境，不用在记载与解析乐谱上耗费太多心力，创作者可以运用更充足的时间来创作崭新的音乐风格。
另一方面则期望，让每个想学习音乐的人，可以搭载犹如莫札特的音乐耳。每个人都好像拥有一个虚拟音乐老师，以更轻松、简单的方式，认识音乐的组成结构，降低学习成本，加快学习音乐的速度。让想学音乐的心，不会随着年龄增长而有所阻碍，让全年龄层的人们都有兴趣把音乐成为生活的一部分。
人工智能可以作曲吗
其实，人们对于人工智能能否作曲、能够画画或者写诗、能否进行创造性的活动这个问题，已经研究了超过170年。
在1843年，英国数学家爱达·勒芙蕾丝夫人，她是后人公认的 史上第一位计算机程序设计师。她认为，机器不可能会有 和人类一样的智慧，因为它只会忠实执行 人类所要求的工作。
根据勒芙蕾丝的观点，如果一部机器具有智慧，它就必须能够产生 具有原创性的构想。
直到2001年， 人们提出了「勒芙蕾丝测试」，用来检验机器是否具有智慧。
如果机器所创造出的作品， 是它的设计师无法用程序解释的，就代表这部机器就具有智慧。
就实验设计来看， 勒芙蕾丝测试比较像是「思想实验」，而不属于客观的科学实验。但这是一个起点。
乍看之下，机器似乎不可能 创作出高质量的原创音乐。
我们可以用复杂的算法，结合随机产生的变量、 混沌公式和模糊逻辑，来产生一连串的音符，这个过程无法从原始程序解读、追踪。
虽然这会产生无数的、 未曾听过的原创旋律，但是其中只有一小部分是令人觉得悦耳的。
目前计算机仍然无法分辨人们认为好听的音乐以及不好听的音乐。
但是，如果我们换个思路，试着模拟出 形成创意的自然过程呢？
目前，我们已经知道 至少一种以上的过程，它可以产生出原创的、有价值的、 甚至是悦耳的音乐作品，
这个过程称为「演化」。
包括进化式算法，或是模仿生物进化的「基因算法」，都是可能的研究方向，能让机器产生出具原创性， 而且有价值的艺术作品。
那么，什么样的演化过程， 能使机器拥有创作音乐的能力？
不同于一般生物的演化，我们先以乐句(musical phrases) 作为演化的初始群体，然后用基本的算法来模仿复制与随机变异，例如将乐曲的某些部分进行交换、互相组合，以及随机取代某些音符。
现在，我们产生了新的乐句，接着我们用「适应函数」来进行选择。
正如同生物的适应性， 是由外在环境的压力来决定，我们的适应函数， 是根据音乐家或音乐爱好者所挑选出的乐曲旋律来决定，这些代表了人们认为最优美的旋律。
然后，透过算法将机器创作出来的乐句与人们所挑选的优美旋律 进行比较，并选出相似性最高的乐句。
淘汰掉那些 相似性较低的乐句之后，算法会将剩下的部分， 再次进行突变和重组，然后再次从新一代的乐句当中， 选出相似性或适应性最高的部分，这样的步骤会重复进行数个循环。
在这个创作过程中，有许多的随机性和复杂性，所以能够通过勒芙蕾丝的测试。更重要的是，在创作的过程中 结合了人类的审美观，所以根据理论，我们能够产生出 让人觉得优美的旋律。
但是，这是否符合人们直觉上 所认为的「真正的创意」？这样的创作方式， 是否能得到原创而且优美的作品？
创作者在过程当中， 是否要有目的、能自我察觉，才能够称为创意？
也许在这种情况下， 创意是来自于程序设计师，但是他们并不了解整个创作过程。
究竟，什么是人类的创造力？
也许，创意并不仅仅是一个由生物演算过程所发展而成， 相互链接的神经元系统，也不仅仅是 形成我们的生活的一些随机经验。秩序与混乱，机器和人类。这些共同构成了 机器创作的核心动力，使得机器能创作出 音乐、雕塑、绘画、诗歌和更多的作品。
我们仍然无法定论机器创作是否可以算是具有创意。
但是如果一件艺术作品， 能够令人感动，或是令你毕生难忘，甚至是令你觉得毛骨悚然，究竟作者是人还是机器， 真的重要吗？
你认为在即将全面到来的人工智能时代学一件乐器还有必要吗？为什么？
诚邀！很高兴回答您的问题。
如果说从“有用论”的基础上来说，看起来人工智能确实能够取代某些演奏，比如完全可以通过电脑合成非常美妙的音乐，作曲家貌似只要完成谱曲，剩下的工作完全交给人工智能，就会得到一个完美的作品，我觉得是安全有可能的。
但是，我在反思一个问题，未来人工智能全部来临时，我们唱歌还会有必要吗？唱歌其实也是一种特殊的乐器。
个人认为，演奏乐器不论给演奏者本人还是听众，都会有不同的影响，演奏者欣赏演绎的过程，听众也喜欢不同的演奏，人跟人工智能最大的不同就是 情感 ，而演奏就是 情感 的表达，人们可能更喜欢听有 情感 的曲子和演奏，而不是冷冰冰的电脑作品，所以，一方面，人工智能不可能完全取代演奏，另一方面，人为演奏也不会被淘汰，只可能会有一定的影响，比如效率。
回归到楼主的问题，我觉得学一门乐器是非常有必要的，因为过程很美妙，听音乐和演奏是两种不同的感受，作为普通用户，学乐器能够陶冶情操，开拓大脑思维，丰富生活乐趣，在人与智能的大环境比拼中，压根不会影响到普通乐器学习，何乐而不为呢？
你好，很高兴能回答你这个问题。人工智能和乐器完全是两码事，乐器只要你有兴趣，那我们肯定是能学就学，首先可以很明白的和你讲，很多人学乐器，学唱歌，学绘画和书法。但从乐器来说，中国民族乐器， 历史 悠久，源远流长，仅从己出土的文物可证实，这些古乐器向人们展示了中华民族的智慧和创造力。人工智能即使能做到这些发声那些跟自己演奏出来的完全是不一样的，我们经常可以大街上看到有些人在拉二胡，吹唢呐，也有些人在街上演奏钢琴，拉小提琴，这些都是艺术，乐器是永远不会没落的，而且这些也算是精神粮食哦。再跟你举个例子，比如我们看演唱会，是是现场好还是在屏幕上看好呢？这个东西想都不用想那肯定是现场啦。所以说呢，只要你愿意学就学，以后还可以教给你的下一代。
如果你喜欢、想学乐器的话，放心大胆的去学吧！我是人工智能教育行业从业者，上学时也学乐器搞过乐队。
这两者没有冲突，如果你会的更多，只会融合的更好。我想一个普通的人工智能工程师，和一个人工智能音乐家工程师的差距不是一点点。
这个要看你学习乐器的目的。如果你学习乐器是为了将来能谋生，比如利用这个乐器去演奏赚钱，那么风险确实很大的，因为现在人工智能演奏音乐超过了多数人类，让钢琴家都惊叹。
但是如果你学习乐器只是为了自娱自乐，当做一个兴趣爱好，丰富自己的业余生活，那么跟人工智能时代的到来就没有任何关系，你完全可以去选择一个自己喜欢的乐器学习作为自己的兴趣爱好，用来丰富自己的业余生活。
另外，如果学习乐器是为了更好的去感悟音乐，去体验音乐，那么它跟人工智能也没有任何关系，因为这样的演奏可能会激发你的灵感，可能给你带来创作欲望。甚至完全可能你写出来的作品，你自己演奏的很一般，但是人工智能可以帮你演绎的非常完美。
人工智能时代扑面而来带给我们人类的改变确实是非常惊人的，甚至是颠覆性的。但是人工智能终归是一个工具，是可以帮助我们人类有效的减轻各种工作压力，提有效的提升效率。所以我们完全没有必要把人工智能和我们人类对立起来，未来我们每个人应该掌握的是驾驭人工智能的能力，而不是去跟人工智能比拼，因为这样的比拼没有任何意义。在计算速度、反应速度等各方面，人工智能会远远超越我们人类。
曾经看到国外媒体的一幅漫画，就是机器人在大街上行走，人类在街边向机器人乞讨。所以，未来不能够去深度的了解人工智能，如果没有驾驭人工智能的能力，可能这样的画面会变成现实。
很有必要啦。不管以后 科技 有多发达，人工智能，5G.6G等，都取代不了艺术。艺术是抽象的，属于精神层面， 科技 要发展，但人民也要幸福指数，这就是国家为什么在1993年从应试教育转向素质教育的原因之一。
学乐器是什么作用？当然是为了音乐。音乐最原始和高级的功能是什么？陶冶情操，丰富精神意识。不是赚钱，靠人工智能搞出来的音乐不值钱的，除非有特殊象征。
主动创作而非程序代入是人和人工智能现阶段的主要区别，由人工智能创造的音乐有代入感，但等于其他歌曲，跟你自己学乐器后写出一首歌或谱曲是两回事。
当然，如果有天赋，自己学乐器最好。如果你只是想玩一下，那么不用学乐器也行。但学了乐器，在以后心情复杂又找不到人倾诉的时候，有个爱好可以缓冲压力，很重要的。
什么都靠人工智能，迟早不行。
不是所有人都是大雄，靠哆啦A梦就能娶到静香。在现实中，大雄只会娶到胖虎的妹妹，而静香大部分是要嫁给出木衫或者小夫了。
有必要，因为音乐可以提高自身的内在修养，陶冶情操，获得心灵的宁静。再者每个人赋予音乐的感情是不一样的，传递的 情感 也不一样，这是人工智能模仿不了的。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能与音乐创作哪个好学的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。