勒德尔随后组建了一个团队 ， 其中包括奥地利作曲家韦尔特·韦尔佐瓦 。 以谱写英特尔标志性的广告音效而闻名的韦尔佐瓦 ， 肩负着编排新型作品的任务 ， 这个作品将把贝多芬留下的东西与人工智能生成的东西融合到一起 。 计算机音乐专家马克·戈瑟姆负责转录贝多芬的音乐草稿 ， 并处理他的所有作品 。 这样人工智能就能接受适当培训 。
这个团队还包括哈佛大学的音乐学家罗伯特·莱文 。 恰好也是一位了不起的钢琴家的莱文 ， 之前完成了18世纪许多由莫扎特和约翰·塞巴斯蒂安·巴赫创作的不完整的作品 。
2019年6月 ， 这个团队在哈佛大学音乐图书馆举行了两天的研讨会 。 一个大房间里摆放着钢琴、黑板和一堆贝多芬的笔记本——这些笔记本包括了贝多芬大部分的已知作品 。 在这个房间里 ， 我们讨论如何把片段变成完整的音乐作品 ， 以及人工智能如何帮助解决这个难题 ， 同时仍然忠实于贝多芬的创作过程和构想 。
房间里的音乐专家渴望更多地了解人工智能过去创作的音乐类型的信息 。 我向他们介绍人工智能如何成功地生成了巴赫风格的音乐 。 然而 ， 那只是对一个输入旋律作了处理 ， 听起来像巴赫 。 这与我们需要做的事相差甚远 。 我们要做的是 ， 根据一些乐句重建整个交响曲 。
同时 ， 在场的科学家——包括我本人——希望了解有哪些材料可用 ， 以及专家们设想如何利用这些材料完成这部交响曲 。
实现构想不易
手头的任务最终明确起来 。 我们需要使用贝多芬所有笔记和已完成作品——以及第十交响曲的存世草稿——来实现贝多芬的构想 。
这是一个巨大的挑战 。 我们没有这样一台机器——给它输入草稿、按下按钮、让它吐出一首交响曲 。 当时的大多数人工智能只能为一首未完成的乐曲续编几秒钟的音乐 。
我们需要让人工智能突破其界限来做更多的工作 。 方法是 ， 让机器学习贝多芬的创作过程——他如何写出一些音乐小节 ， 并煞费苦心地将它们发展成激昂的交响曲、四重奏乐曲和奏鸣曲 。
随着项目的推进 ， 这次合作的人工部分和机器部分不断取得进展 。 韦尔佐瓦、戈瑟姆、莱文和勒德尔破译并转录了第十交响曲的遗稿 。 他们试图了解贝多芬的意图 。 利用贝多芬已完成的交响曲作为模板 ， 他们试图解决遗稿的各个片段应该安排在哪个乐章、以及乐章的哪个部分的问题 。
该项目的人工智能部分则要处理一系列具有挑战性的任务 。
首先 ， 也是最重要的 ， 我们需要弄清楚 ， 如何像贝多芬已经做的那样采用一个短乐句 ， 甚至只是一个音乐主题 ， 并用它来发展出一种更长、更复杂的音乐结构 。 例如 ， 机器必须学习贝多芬如何以包含四个音符的音乐母题为基础构建出第五交响曲 。
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