Stworzenie za nas kompozycji wg naszych instrukcji, pomoc w obróbce dźwięku czy też zasugerowanie nam utworu, na który w tej chwili mamy ochotę. Czy sztuczna inteligencja może prześcignąć ludzi w muzycznym rzemiośle?
Zwolennicy tzw. dataizmu twierdzą, że przepływ informacji jest najwyższą wartością i wszechogarniającym procesem, a ludzie są jedynie kroplami płynącymi w jego nurcie. Ów proces odbywa się głównie za pomocą algorytmów, które wyrastają do rangi najważniejszej instancji – znającej nas lepiej, niż my sami_e. W jego wyniku, SI (sztuczna inteligencja) zostaje wyniesiona do rangi nowego absolutu, którego autonomiczne decyzje rozwiązują globalne problemy ludzkości.
Czy możemy odnieść tę abstrakcyjną wizję do sfery muzyki? Cóż, trudno pogodzić się z myślą, że sztuczna inteligencja miałaby być nowym muzycznym bogiem – albo czymś w rodzaju futurystycznej gwiazdy rocka. Nie można jednak zaprzeczyć, że już teraz, boskim zwyczajem, jest wszechobecna podczas obcowania człowieka z muzyką na każdym jego etapie.
Nie jest żadną tajemnicą, że zastosowanie komputerów przez osoby zajmujące się muzyką zrewolucjonizowało w ostatnim wieku tę dziedzinę sztuki. Obecnie nie trzeba mieć ani wykształcenia muzycznego, ani studio, by móc w domowym zaciszu zbliżyć się do brzmienia, które jeszcze pół wieku temu było zarezerwowane dla nielicznych.
Niemniej jednak, choć komputery w znacznym stopniu odmieniły techniczny aspekt tworzenia muzyki, stając się przenośnym studiem, to jednak w sferze twórczej to człowiek pozostawał odpowiedzialny za dokonywane decyzje.
Czy dzięki AI możliwa jest zmiana tej relacji? Czy sztuczna inteligencja może wykonać całą pracę twórczą za nas, niejako transformując wprost idee z naszej głowy na muzyczny język? Choć wydaje się to dość abstrakcyjne, to taki stan rzeczy jest bliższy rzeczywistości niż może się nam wydawać. Jednym z programów, który może nam w tym pomóc, jest Amper Music. Od razu uprzedzamy, że program nie sprawdzi się u osób, które czują, że w ich głowie rodzi się muzyczne dzieło i potrzebują jedynie digitalnej akuszerki, by sprawnie sprowadzić na świat nowy hit.
Korzystają z niego raczej ci, którzy po prostu potrzebują „jakiegoś podkładu muzycznego” do bardziej utylitarnych celów – choćby po to, by uniknąć problemów z prawami autorskimi. W związku z tym, mechanizm jego działania jest dość prosty – algorytm zbiera od nas preferencje, co do długości utworu, jego nastroju, czy też instrumentarium, a następnie generuje swoje muzyczne propozycje – do momentu, aż będziemy zadowoleni. Polecamy zabawić się w taką muzyczną kolaborację ze sztuczną inteligencją (można to zrobić za darmo na stronie Amper Music). A jak się Wam znudzi, warto również sprawdzić, jakie bity i melodie można stworzyć z pomocą SI na platformie Magenta.
Są to oczywiście proste programy, które ciężko traktować inaczej niż w kategoriach ciekawostki lub, co najwyżej, twórczej inspiracji. Co jednak, jeśli muzyka wygenerowana przez sztuczną inteligencję ma większe aspiracje? Na przykład… stworzenie utworu na eurowizję? Czemu nie!
SI, analizując nagrania wielu utworów, które pojawiły się w poprzednich latach w konkursie, była w stanie wygenerować swoją propozycje, nieodbiegającą od konkursowych konwenansów (można by nawet uznać, że część ludzkich kompozycji na konkurs „przewyższa” algorytm swoją wtórnością i sztampowością).
Algorytm jest w stanie stworzyć coś nowego poprzez uczenie się (zwane „uczeniem maszynowym”), poprzedzone analizą sporego materiału muzycznego, a następnie generowanie własnego rozwiązania – bez udziału człowieka. W ten oto sposób, podobnie jak z utworem na Eurowizję, SI jest w stanie naśladować konkretne style czy kompozytorów lub kompozytorki – choćby Bacha.
Bez względu na coraz bardziej imponujące dokonania algorytmów w dziedzinie komponowania, w roku 2020 to człowiek wciąż podejmuje kluczowe decyzje twórcze, a my słuchamy muzyki stworzonej przez homo sapiens i nie wygląda na to, by miało się to zmienić w najbliższych latach.
Gdy chcemy więc znaleźć sferę tworzenia muzyki, w którym SI już teraz odgrywa istotną rolę, jest na pewno sama obróbka dźwięku oraz proces miksu i masteringu. Czyli zadania, które standardowo należą do producentów_ek oraz inżynierów_ek dźwięku. W tym wypadku, algorytmy analizują materiał dźwiękowy i dopasowuje do niego rozwiązania techniczne mające sprawić, że konkretne partie i instrumenty będą brzmiały w zbalansowany i miły dla ucha sposób (pomijam oczywiście muzyczne eksperymenty mające odwrotny cel).
Czy jesteśmy zatem w stanie zaufać szucznej inteligencji w kwestii tak istotnej, jak finalne brzmienie utworu? Jak widać po rosnącej popularności programów takich, jak LANDR czy oprogramowanie firmy Izotope – jak najbardziej. Zresztą, nie wzbudza to wielkiego zdziwienia również w obliczu faktu, że spora część producentów_ek muzycznych nie darzy szczególną miłością niekoniecznie twórczego procesu miksu i masteringu…
Niemniej jednak, nie każdy i każda z nas tworzy muzykę. Co zatem z kwestią, która dotyczy niemalże wszystkich, czyli jej słuchaniem? Cóż, jeśli korzystasz z platform strimingowych, to nie będzie nadużyciem stwierdzenie, że sztuczna inteligencja w dużym stopniu kształtuje Twój gust i decyduje o tym, jaką muzykę poznasz w najbliższym czasie. Określa się to jako “personalizację muzyki”. Zjawisko polega na tym, że algorytm dopasowuje propozycje muzyczne na podstawie np. historii tego, czego słuchaliśmy wcześniej – czy też, analizując użytkowników o podobnym guście do nas, podsuwa nam takie propozycje, które sprawdziły się u nich. Algorytmy mogą wykorzystywać też inne informacje. Jedno z ciekawych rozwiązań przedstawiła np. nowa platforma strimingowa – Empik Music. Jeśli mamy konto na stronie Empik.com i kupowaliśmy już wcześniej muzykę za jego pośrednictwem, serwis może zasugerować nam muzykę właśnie na podstawie poprzednich zakupów. Podobnie działają inne serwisy, w mniejszym lub większym stopniu sugerując się naszą muzyczną historią.
Z drugiej strony, nietrudno domyślić się, że jeśli algorytm podsuwałby nam sugestie jedynie na podstawie np. tego, czego słuchaliśmy my lub osoby o podobnym guście, prowadziłoby to faworyzowania bardziej popularnych artystów_ek, niejako zamykając nas w muzycznej bańce. Rozwiązaniem tego problemu, przynajmniej częściowym, jest pogłębiona analiza samych utworów (podobnie, jak to się dzieje w przypadku programów do obróbki dźwięku, o których wspominaliśmy wcześniej). Sztuczna inteligencja pozwala w ten sposób na wyekstrahowanie bardzo specyficznych jakości w muzyce – oceniając, czy najmocniej działają na nas np. przesterowane gitary, charczący bas, czy anielskie wokale – bez względu na ich gatunkową przynależność, czy popularność samych artystów_ek.
Takie podejście do tematu daje nadzieję na to, że nie staniemy się ofiarami bezdusznych algorytmów, które co rusz będą podsuwały nam identyczne utwory, otępiając naszą ciekawość muzyczną na nowych artystów_ki. A im samym da narzędzia pozwalające na usprawnienie procesu twórczego. Bo czy duet “Sztuczna Inteligencja x Ludzkość” to nie najbardziej ekscytująca kolaboracja, którą mamy okazję podziwiać w XXI. wieku?
Tekst: Przemysław Pstrongowski
