МУЗЫКА  Нострадамус 2.0 или что нас ждёт в музыкальной индустрии ХХI века.

Аналоговые и цифровые музыкальные технологии в том виде, в котором они сейчас присутствуют на рынке, и актуальный музыкальный язык достигли потолка своего развития. Несмотря на это, уже в нашем веке развитие музыкальной индустрии ждёт новый качественный рывок.
До начала ХХ века развитие музыкальной мысли было медленным процессом и двигалось общим потоком по единой прямой, осваивая и расширяя понятия мелодии, полифонии, тональности и гармонии. В периоды первого авангарда между мировыми войнами музыкальная мысль получила второе измерение, как вода, разливающаяся по плоскости – композиторы начали осваивать атональные и политональные способы изложения, была создана 12-тоновая система. Во время второго авангарда (с начала 1950-х до конца 1960-х) музыкальное мышление получило третье измерение – как вода, заполняющая большую ёмкость. Композиторы не просто сочиняли произведения, а изобретали новые способы сочинения и индивидуальные музыкальные языки, вплоть до собственных систем нотации и музыкальных форм, обратились к неевропейским музыкальным системам - в этом показательно творчество Карлхайнца Штокхаузена, которого уместнее считать не композитором, а учёным-новатором.

Сейчас мы стоим на пороге нового качественного скачка – "вода в ёмкости" получит четвёртое измерение, начнёт менять свои свойства ("цвет", "химический состав", "прозрачность", "температуру"). Я связываю это новое измерение с внедрением в музыкальную индустрию систем Искусственного Интеллекта (ИИ, Artificial Intelligence, AI). Именно ИИ даст новый толчок технологиям и переформатирует творческое мышление.
Математические основы ИИ были заложены ещё в первой половине ХХ века, но бурное исследование вопроса началось в 1950-е в США с появлением первых компьютеров. Ещё в середине 1950-х в Америке была создана одна из первых программ с элементами самообучения. Эта программа умела играть в шашки и смогла на тогдашнем маломощном компьютере обыграть сперва своего создателя Артура Сэмюэля, а потом и чемпиона США.
Системы ИИ построены на различных алгоритмах самообучения: человек ставит задачу, задаёт исходные данные, программа сама выбирает путь решения, в процессе которого анализирует промежуточные этапы, накапливает опыт, исправляет ошибки, корректирует промежуточные данные и выдаёт конечный результат. При этом быстродействие компьютера не всегда играет определяющую роль, больше зависит от качества алгоритма и программы, от корректно поставленной задачи, от характера исходных данных.

Системы с ИИ находят всё более широкое применение в жизни, и мы этого даже не замечаем: это различные виды прогнозирования (погоды и изменения климата, популяций животных, рынков), автопилоты и прокладчики курса, персонажи компьютерных игр, диагностика медицинских заболеваний, распознавание лиц преступников и террористов в потоке прохожих, проектирование новых материалов и лекарств с заданными свойствами, обнаружение компьютерных вирусов и их уничтожение, обработка и классификация больших массивов данных, автофокус видеокамер при их передвижении, программный дизайн, сложные автоматические режимы в бытовой технике и многое другое. Когда в интернет-магазине пользователь покупает книгу, а ему "вдогонку" предлагают ещё несколько изданий сходной тематики – можно предположить, что в сайт встроена простейшая система с ИИ.
Самые последние тенденции научного поиска – научить компьютер работать с символами, решать творческие и исследовательские задачи, проявлять эмоции. И некоторое успехи в этом направлении есть. Забавный факт: при загрузке в систему с ИИ данных по движениям планет солнечной системы компьютер с программой BACON.3 повторно "открыл" третий закон Кеплера.
Что касается музыки, то и ее создатели уже начали использовать ИИ в своей работе. Ещё в 1940-50-е американский математик и композитор Милтон Бэббит (Milton Babbit) сделал анализ музыки композиторов начала ХХ века с точки зрения математики и сформулировал свою "теорию рядов" (авторское название Set theory analysis). Алгоритм Бэббита-Форта (Allen Forte, последователь Бэббита) "Theory Of Set-complexes", позволяет математически вывести основные принципы творческих методов каждого конкретного композитора и снять характерные "отпечатки пальцев" каждого музыкального произведения. Сегодня возможен и обратный процесс – на основе заданных принципов сочинить (точнее, сгенерировать) произведение в манере конкретного композитора.
В западных лабораториях ещё в 1980-е проводили такие эксперименты: в компьютер в виде сканов нот, миди-файлов или в ином цифровом формате загружали, допустим, все фортепианные сонаты Бетховена или Моцарта. Программа анализировала данные, выявляла характерные черты работы композитора, и затем на основе произвольной мелодии (какого-нибудь "Чижика-пыжика") "сочиняла" сонату "под Бетховена". Безусловно, художественная ценность подобного сочинения под большим вопросом, но оно выдержано полностью в манере Бетховена – это признавали профессиональные музыковеды во время тестов "вслепую".

Сейчас музыкальная индустрия активно берет ИИ на вооружение. В 2003 году появился синтезатор Hartman Neuron, производители которого заявляли, что в его начинке использованы элементы ИИ. Интерес к инструменту был высок, Neuron получил несколько престижных призов и премий за свои инновационные разработки. Детали его работ не раскрывались, но создатели инструмента говорили, что его логика построена на алгоритме нейронной сети. Вскоре выяснилось, что в "мозгах" синтезатора имеются существенные баги, а рядовых покупателей отпугнул необычный интерфейс и цена в 5 тысяч долларов. Недавно Аксель Хартман выпустил vst-версию этого инструмента, но и он достаточно дорог и вдобавок требует покупки специальной управляющей консоли, напоминающей игровую приставку.

В творческом плане программы с ИИ вряд ли смогут конкурировать с человеком: ждать компьютерной “Yesterday” не стóит, хотя машины уже в ближайшем будущем будут способны взять на себя часть рутинной работы. Допустим, вам нужно сделать оркестровку своего произведения под симфонический оркестр. Программе задаются некие исходные данные, например:
- диапазоны каждого инструмента и наиболее удобные для исполнителей участки этих диапазонов;
Особенности исполнительской техники, например:
- тромбонист физически не может исполнить быстрый пассаж шестнадцатыми или тридцать вторыми нотами и максимальная длительность ноты при игре "форте" не должна превышать 10 секунд;
- у контрабасов в среднем и быстром темпе не рекомендуется использовать интервалы больше секунды, т.к. исполнителю сложно быстро переместить кисть руки;
Тонкости оркестровки:
- медные духовые и струнные не очень удачно сочетаются между собой кроме партий контрастного характера;
- в аккордах не рекомендуется использовать малые секунды;
- более предпочтительно использовать струнные и деревянные духовые и менее предпочтительно медные духовые
- и так далее.
В результате программа проанализирует ваши исходные партии и выдаст некий вариант оркестровки (возможно, используя пресеты "под Вагнера", "под Моцарта" или других композиторов). Ещё проще сделать программу, способную выполнять переложения музыкальных произведений для рояля-соло или рояля с вокалом. Нечто подобное уже есть на рынке, но имеющиеся "автоаранжировщики" ещё не поднялись с уровня детских игрушек.

Вполне возможны варианты широкого использования ИИ в композиторских целях. Даже сегодня существуют программы, "сочиняющие" музыку по методам построения геометрических фракталов:

Предвижу, что в нынешнем веке при использовании в творчестве систем ИИ стартовые преимущества получат коллаборации, где один участник проекта отвечает за программную часть, а другой – за музыкальную.
Все признаки случившейся революции уже налицо. На Западе силами энтузиастов активно развивается направление "интерактивной музыки", когда публика или окружающая среда в режиме реального времени могут влиять на отдельные параметры исполняемого произведения или под исполняемое произведение в режиме реального времени генерируется видеоряд и т.д. Подобные проекты обычно выполняются в программах Max/MSP, Max For Live, Reaktor, CSound, а использование ИИ в этом направлении открывает заманчивые перспективы. В случае с Бетховеном при попытке опубликовать результаты работы программы возникнет вопрос: кому принадлежат авторские права на "новую" сонату Бетховена – компьютеру, программистам или Бетховену?

Сейчас на передовых рубежах исследования ИИ находятся США и Япония, но к счастью, в России вопрос изучения ИИ курируется на уровне Академии наук РФ (кроме того, существует Российская ассоциация искусственного интеллекта). Системы с ИИ вот-вот начнут внедряться в музыкальную индустрию со скоростью снежной лавины, но только первопроходцам достанутся самые вкусные плюшки. Ничего не мешает и нам, музыкантам, включиться в эту гонку и стать лидерами по использованию ИИ в музыкальной индустрии! К счастью, для этого нужны лишь мозги, воображение и нестандартное мышление.

Что же касается глобальных прогнозов, то я знаю, чем всё кончится. Уже в обозримом будущем нас ждёт много всего интересного:

- Системам с ИИ будет поставлена задача разработать оптимальный алгоритм самовоспроизводства ИИ, самостоятельно ставить и решать задачи. Эти задачи будут решены на основе анализа Big Data.
- Система с оптимальным супер-алгоритмом ИИ без участия человека реализует себя в виде гигантской нейронной сети по подобию человеческого мозга, где каждая её клетка-нейрон будет представлять собой компьютер и/или смартфон, подключенный к интернету.
- Затем этот супермозг освоит и классифицирует всю информацию человечества, имеющуюся в интернете, на смартфонах и в компьютерах всего мира... Oh wait.

Другие прогнозы Нострадамуса 2.0 читайте в следующих материалах.