הבנה על התפקיד של הלמידה המלאכותית במוסיקה המודרנית
ההשפעה של הלמידה המלאכותית על כמה תחומים מעלה שאלות מורכבות, במיוחד בתחום המוזיקה, שבו השפעתה מפולמת. הזמר-יוצר הידוע מורגן, אשר מכיל עניין חזק בטכנולוגיה, מציע תובנות למעשה בנוגע לכך שהלמידה המלאכותית במוזיקה אינה צריכה להתערב במוזיקה אלקטרונית.
הלמידה המלאכותית ומוזיקה אלקטרונית: יחידות נפרדות
מורגן מדגיש כי השימוש במחשבים במוזיקה, החוזר לימי ההחלטה של המחשב המסחרי, השתמש בכלים כגון סמפלרים, סידורים, פרוטוקולי חיבור (MIDI) ותוכנות תכנות (סידורים). עד תחילת שנות ה-80, המחשב האישי הוכיח שימוש נרחב בכל הייצור המוזיקלי והז'אנרים. עד אז, המאפיין האלקטרוני של המוזיקה היה רק איכות טימברית, וּלא שפת הלחן. זה השתמש בכלים אלקטרוניים לסינתזת צליל משמשה במערכות הסביבות שהכללה גם צלילים נוצרים אקוסטית.
המחלוקת החלה עם הסידור. טימברים אלקטרוניים הפכו להתייחס למוזיקה מתוכנתת, יחד עם טימברים אקוסטיים שנשמרו כּשהטימברים האלקטרוניים השארו רק עם המוזיקה המתוכנתת. כתיבה מעברית
-led והיברידיזציה ייתכנו לפעמים, מובילים ליצירת שני תחומים רחבים משלהם, עם כללים, תיאוריות, שווקים ופונקציות בלתי תלויים: מוזיקת אלקטרונית ואקוסטית. הקטגוריזציה זו הלכה מעבר לדיכוטומיה של מוזיקה קלאסית/פופ, משפיעה על שני התחומים ומובילה לזיקה הוגנת של מוזיקה אלקטרונית באקדמיה ובסאבז'אנרים האלקטרוניים הפופולריים מתמזגים בצורה מתקדמת.
עם הטכנולוגיה הדיגיטלית והקלטת דיסק קשיח, המוזיקה האלקטרונית הפופ הפכה מהר לאזור הדיגיטלי, כמלאך חותם בין האנלוגי והדיגיטלי. האנלוגי מייצג את הגלגול ההיסטורי של הפופ האלקטרוני, בעוד שהדיגיטלי מסמל את התקנים העכשוויים. השינוי הזה משקף גם התנגדות מושגית בין תוכנה וחומרה, כאשר החומרה שייכת בעיקר לעולם האנלוגי. באקדמיה, ההתאמה לעידן הדיגיטלי הייתה קשה יותר, והמאבק למען זהות שפה עצמאית וייחודית המשיך, אלא לפעולות ניסיון מדעיות של לא ליצור אמנות, אלא תאוריות ומחקר.
התפתחותה של הלמידה המלאכותית ביצירת מוזיקה
אחת ההתקדמויות המשמעותיות אותן לא נאמרו במאמר היא התפתחותה של הלמידה המלאכותית אשר יכולה לחבר מוזיקה מקורית. אלגוריתמי למידת מכונה כגון פרויקט "מגנטה" של Google, ווטסון ביט של IBM ו־Jukebox של OpenAI הציגו את היכולת לחבר מוזיקה בסגנונות וז'אנרים שונים. פלטפורמות אלה ניתןות לניתוח של כמויות עצומות של נתונים מוזיקליים וליישום שיטות למידה עמוקה כדי ליצור יצירות חדשות שיכולות לחיקום את סגנונותיהן של אמנים קיימים או ליצור יצירות מוזיקליות חדשות לגמרי.
אתגרים ומחלוקות
אימיתות ובעלות: מתפרצות שאלות מרכזיות בדבר האמיתות של מוזיקה שנוצרה על ידי למידה מלאכותית ובעלותו על זכויות הקניין הרוחני. מי שמחזיק בזכויות הקניין הרוחניות של יצירת מוזיקה שנכתבה על ידי למידה מלאכותית? האם זה בעל הלמידה המלאכותית, המשתמש שהזין את הפרמטרים הראשוניים, או הלמידה המלאכותית עצמה? שאלה זו נמצאת עדיין במצב לא מובן ומורלי.
אובדן אחישות האדם: מחלוקת נוספת מעוסיקה בחשש שהלמידה המלאכותית עשויה להחליף מוזיקאים אדם, והמביאה פוטנציאלית לאובדן עומק הרגשי והאחישות האדם במוזיקה. בכל זאת, תומכים טוענים שהלמידה המלאכותית יכולה לשרת ככלי עזר ליצירתיות האדם, ולפעול ככלי נגינה חדש שמציע למוזיקאים דרכים נוספות להתבטא.
החיסרונות והיתרונות
היתרונות:
– הלמידה המלאכותית יכולה לטפל במשימות קומפוזיוניות מורכבות ולעזור ביצירת רעיונות יצירתיים.
– היא מפחיתה את סולם הכניסה לייצור מוזיקה, ומאפשרת דמוקרטיזציה של יצירת המוזיקה.
– הלמידה המלאכותית יכולה לשמש להמלצה במוזיקה, ולעזור למשתמשים לגלות מוזיקה חדשה המותאמת לטעמם.
החסרונות:
– השיאומית הפוטנציאלית של המוזיקה כצורת אמנות בעקבות ייצור בקנה רוח מוניטית בעזרת הלמידה המלאכותית.
– היא עשויה להומוגניזם את המוזיקה, כיוון שמודלים של למידת מכונות עשויים להתאים מידי פעם למגמות פופולאריות יתר מדי.
– חששות על החלפת התהליכים המוזיקליים המסורתיים ואובדן הפעילויות התרבותיות.
מסקנה
השלוב של הלמידה המלאכותית במוזיקה מפעיל דיונים חשובים בדבר עתיד היצירתיות, זכויות היוצרים ותעשיית המוזיקה עצמה. בעוד שהלמידה המלאכותית יכולה להציע הזדמנויות סוחפות לחידוש ולגישה ליצירה ולצריכה במוזיקה, היא מתעלמת מאיזון הזהות וההבחנה בין ביקורת חדשה ביותר וכיפות מכונה ליצירתיות אנושית. כאשר הטכנולוגיה ממשיך להתקדם, הדיאלוג בין יוצרי מוזיקה, טכנולוגים ומומחי משפט נשמר חיוני לעיצוב הנוף בעידן הלמידה המלאכותית.
לקריאה נוספת וחקירה נוספת על נושאים הקשורים ללמידה המלאכותית, ראה את הקישורים הבאים:
– OpenAI
– DeepLearning.AI
– Magenta by Google
כיוון שנושא הלמידה המלאכותית במוזיקה מתקדם בקצב מהיר, נשאר מעודכן דרך מקורות ברמים יכול לעזור לאנשים לנווט ביתר בהיצעין ובאתגרים העולים.
[הטמע]https://www.youtube.com/embed/vUQXiBYl2Pc[/הטמע]
The source of the article is from the blog crasel.tk