4#

Как ИИ может создать персональный саундтрек вашей жизни. Pierre Barreau - видеоролик

Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Как ИИ может создать персональный саундтрек вашей жизни". Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь. Всего 695 книг и 2009 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

Познакомьтесь с AIVA, искусственным интеллектом, который научился искусству создания музыки, изучив более 30 000 величайших произведений мировой истории. В завораживающем выступлении Пьер Барро знакомит нас с композициями, созданными AIVA, и делится своей мечтой: создавать оригинальные живые саундтреки, основанные на нашем настроении и индивидуальности.

страница 1 из 3  ←предыдущая следующая→ ...

00:00:00
About two and a half years ago, I watched this movie called "Her."
Около двух с половиной лет назад я смотрел фильм под названием «Она».
And it features Samantha, a superintelligent form of AI
В главной роли Саманта — сверхразумная форма ИИ,
that cannot take physical form.
которая не может принимать физическую форму.
And because she can't appear in photographs,
И так как её нельзя сфотографировать,
Samantha decides to write a piece of music
Саманта решает сочинить музыкальный отрывок,
00:00:16
that will capture a moment of her life just like a photograph would.
который запечатлит момент её жизни, так же, как это делает фотография.
As a musician and an engineer, and someone raised in a family of artists,
Как музыкант и инженер, и к тому же выросший в семье художников,
I thought that this idea of musical photographs was really powerful.
я подумал, что идея музыкальных фотографий была бы поистине великой.
And I decided to create an AI composer.
И я решил создать ИИ, который бы сочинял музыку.
Her name is AIVA, and she's an artificial intelligence
Её зовут AIVA, она искусственный интеллект,
00:00:36
that has learned the art of music composition
который изучил искусство создания музыки,
by reading over 30,000 scores of history's greatest.
прочитав свыше 30 000 великих мировых произведений.
So here's what one score looks like to the algorithm
Вот как выглядит одно из них
in a matrix-like representation.
в матричном представлении.
And here's what 30,000 scores,
А вот как 30 000 произведений,
00:00:49
written by the likes of Mozart and Beethoven,
созданных Моцартом, Бетховеном и им подобными,
look like in a single frame.
выглядят на одном изображении.
So, using deep neural networks, AIVA looks for patterns in the scores.
Используя многослойные нейронные сети, AIVA ищет шаблоны в этих записях.
And from a couple of bars of existing music,
И на основе пары тактов существующей музыки
it actually tries to infer what notes should come next in those tracks.
она фактически пытается угадать следующие ноты в этих треках.
00:01:07
And once AIVA gets good at those predictions,
И когда AIVA поднатореет в этих предсказаниях,
it can actually build a set of mathematical rules
она реально может создать совокупность математических правил
for that style of music
для этого музыкального стиля,
in order to create its own original compositions.
чтобы сочинять свои собственные оригинальные композиции.
And in a way, this is kind of how we, humans, compose music, too.
И в некотором смысле это похоже на то, как мы, люди, сочиняем музыку.
00:01:22
It's a trial-and-error process,
Это процесс проб и ошибок,
during which we may not get the right notes all the time.
во время которого мы не можем всё время придумывать правильные ноты.
But we can correct ourselves,
Но мы можем исправлять ошибки
either with our musical ear or our musical knowledge.
благодаря своему музыкальному слуху или знаниям музыки.
But for AIVA, this process is taken from years and years of learning,
Но для AIVA этот процесс вместо долгих лет обучения,
00:01:37
decades of learning as an artist, as a musician and a composer,
десятилетий опыта художника, музыканта и композитора,
down to a couple of hours.
уменьшился до пары часов.
But music is also a supersubjective art.
Но музыка — это очень субъективное искусство.
And we needed to teach AIVA
Нужно было научить АIVA,
how to compose the right music for the right person,
как сочинять музыку для конкретного человека,
00:01:49
because people have different preferences.
потому что у разных людей разные предпочтения в музыке.
And to do that, we show to the algorithm over 30 different category labels
Для этой цели мы показываем алгоритму свыше 30 различных категорий признаков
for each score in our database.
для каждого произведения в нашей базе данных.
So those category labels are like mood
Это такие категории, как настроение,
скачать в HTML/PDF
share

←предыдущая следующая→ ...