最活跃的真正歌手一年可以发行一张，也许两张音乐专辑。 说唱歌手有时会得到三四个混音带。 但是，奥克斯曼（Auxuman）计划每月发行一张成熟的音乐专辑，其中包括Yona，Moni，Gemini，Zoe和Hex等明星。 这样的生产力的秘密？ 机器学习和神经网络。 该公司正在建造“下一代虚拟艺术家”，其目的是完全替代真实的明星。
奥克斯曼（Auxuman）初创公司于今年3月在伦敦成立，并于6月获得资金，就在前一天开始发行其首个（测试）曲目-同时已经找到了一定的受众。 作品是代表AI人物创作的，每个人物都有自己的人物和喜爱的类型。
例如，AI歌手YONA和她的歌曲ONE。 “ 险恶的山谷 ”的所有美感。 睡前不要看：
首张专辑《 Auxuman》于9月27日发行，该公司承诺每月都会制作一张音乐专辑，从而逐步改善其AI系统。 音乐在YouTube，Soundcloud和其他平台上发布。
总的来说，和instagram产生的“星星”一样，我们也已经在哈布雷（Habré）中谈到过。 只有在这里，技术才稍微复杂一点，而且获利的途径也更少了。 当Mikela带着3D脸“ fotkatsya”紧挨皱纹并赚到数百万美元的各种产品时，Auxuman希望从流媒体和销售中获利。 也就是说，他们的歌曲可以真正与我们这个时代的生活中的人们竞争。
音乐创作机
初创公司创始人，英国-伊朗音乐制作人Ash Kush说：
歌曲是由多个系统生成的。 一个负责话，另一个负责旋律。 对于每个角色，还有他的数字唱歌声。 如果歌曲中有单词，则文本是由受诗，文章和有关歌曲主题的在线讨论训练的模型创建的。 实际上，Yona和她的朋友们在互联网上展示了当前的人类生活。 因此，他们始终保持相关性，并说一种年轻人理解的语言。
您可以在这里看到结果（对于具有良好属灵本性的人要小心）：
坦率地说，到目前为止，有人会认真地为这类歌曲付钱并带来Auxuman利润的可能性很小。 虽然，如果您每个月产生大量吨，也许会出手？
另一个问题是为什么通常要使歌手的工作自动化。 人工智能的全部目的似乎是要消除无人愿意做的无聊，肮脏和危险的工作？ 这样人们就有机会表达自己并做一些有创意的事情。 在世界上（可能不会）缺少想要成为歌手的人。 为什么要在这个行业中实现自动化？
库什回答说，您需要尝试做一些新的事情。 如果人们有一个“为什么”的问题-也许您才是正确的方向。
总是没有多少人准备打开一种新的体裁。 我们已经习惯了音乐的制作方式，在我们看来这是无法改变的。 我们对那些已证明其成功的形式和体裁表示服从。 但是同时，看看有多少人找不到自己的新事物。 但是汽车没有限制。 他们可以以意想不到的组合来混合，组合形式和样式，它们可以给我们带来清新而令人兴奋的新声音。
当然，Ash Kush的任务并不会让自己虚弱。 从第一张专辑来看，Auxuman尚未完全达到目标。 但是总的来说，这种方法很可能会产生结果。 并非所有音乐类型都同样受欢迎。 某些风格永远不会有足够的听众，这将允许艺术家现场演唱和发行歌曲。 但是AI音乐家即使在很小的基础上也可以在商业上生存。 如果音乐是由机器廉价地产生并至少分发给少数但热情的听众，对于这种软件的创作者来说，这已经是一笔利润。 选取其中的十，二十，三十种类型，然后开始。
机器人可以创造新东西吗？
库什（Kush）为自己设定了发现新流派和风格的任务。 但是，处理现有数据的人工智能真的可以发挥创造力吗？ 如果将所有内容交到Auxuman和类似系统的手中，这是否意味着我们将始终聆听同一件事-已经创建，简单处理，混合，以某种方式编译的内容。 即使我们的大脑从来没有注意到这一点，即使为了听到类似的声音，我们不得不坐在“机器人音乐”上一万年，这还是有点难过，不是吗？
Ash Kush答案：进展不可见。 乐器相同，和弦不变。 什么是“创造力”很难理解。 每个人对她都有自己的定义。 例如，去年，由AI创作的一幅画在佳士得拍卖会上以432,500美元的价格售出。这辆车被喂食了15,000张在十四和二十世纪之间创作的肖像，并且产生的东西看上去像是一个男人。 这个过程照常进行：系统分为两个部分，分别是“艺术家”和“评论家”。 一幅画，另一幅拒绝。 结果可以称为创造劳动的成果吗？ 不同的方面有不同的论点。 但是，许多“真正”的艺术家肯定不会一辈子都卖出如此昂贵的画。 即使对于艺术品买家来说，他们所有的创造力也没有像以前从未见过的技术那样真正重要。
在蒙特利尔的会议上在机器学习中，创造力也有双重标准。 从数据集中获取知识的系统会自动被认为不是“真正的”创意。 但是对我们人类来说，难道不是同一件事吗？ 首先我们学习，然后我们开始结合并创建自己的东西。 一个在工作领域具有深厚知识，能够改变旧趋势的人被认为是一位伟大的艺术家和创造者。 但是出于某种原因，要使机器被认为具有创造力，您需要从头开始，并在没有任何外部干预的情况下进行培训。
另一个论点是，机器不能是创造者，因为它在创造过程中不会试图表达某种情感，不会试图表达自己，不会提出潜台词和深层主题。 对此有两个答案：首先，也许我们还没有将AI开发到这一水平？ 其次，文学评论家长期以来一直主张，无论创作者的性质和意图如何，创作都应该站在自己的两条腿上（“ 作者之死 ”）。
最后，“创意”人工智能已经取得成果。 不仅在当代艺术的陌生领域，而且在现实世界中。 例如，它用于开发和测试新蜂蜜。 准备。 希望这可以使药物释放更便宜，并挽救数十万人的生命。 机器人也在为卫星设计新零件。 从根本上讲，新音乐更困难吗？ 混音已经在人们中间流行了，汽车肯定会继续流行。
对阵排行榜
许多人会注意到半生半熟的AI想法，例如“只是炒作”。 当然，这部分是正确的。 人们不太可能在佳士得拍卖会上为“世界上由人工智能绘制的第二幅画”支付近一百万美元。 但是库什（Kush）说，就像在许多其他行业中一样，机器可以在应用工作中发挥巨大的帮助作用。 他们不需要完全替代人员；他们可以提供帮助。 例如，此类“音乐机器人”的首批应用之一应该是商业广告，短片和演示文稿的语音表演，在这里您不想花钱在作者身上，而且没有足够的原创原创歌曲供所有人使用。
“来自机器人的音乐”远非新鲜事，不仅是对AI趋势的炒作。 自1960年代以来，它的发展一直在进行，最早的作品是在苏联乌拉尔计算机上制作的。 这样的想法就更简单了：让机器跟踪模式，然后以新的组合重新创建它们。 但是新技术将这个想法带到了完全不同的水平。 它已经（几乎）具有创造力并且（几乎）可听。 OpenAI Ilona Mask多年来一直使用神经网络为您创建各种风格的音乐，从莫扎特到甲壳虫乐队。 而且Aiva.AI免费生成您的“情感” 曲目 （顺便说一下，或多或少）。
2016年，索尼发行了单曲“ Dady's Car” 。 索尼将其称为AI编写的“第一首流行歌曲”。 但是，这并非完全正确：在没有人帮助的情况下，只能获得赤裸裸的旋律，而这些词语和编曲是由法国音乐家贝诺伊特·卡雷（BenoitCarré）制作的。 同年，Google Magenta项目展示了它的第一条足迹。 他得到了一个 90秒的键盘乐曲，并由人工智能组成了节奏部分。
但是Auxuman走得更远，他们的想法是完全替代艺术家。 不仅是音乐，而且还有单词，歌曲，甚至还有具有面孔，照片，视频，Instagram帐户和所有其他属性的在线明星角色。 这样的机器人唯一无法提供的是现场音乐会。 但是，日本人用初音未来和其他vocaloids早就解决了这个问题。
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