TED日本語 - ピエール・バロー: あなたの人生にサウンドトラックを付けてくれるAI

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TED日本語 - ピエール・バロー: あなたの人生にサウンドトラックを付けてくれるAI

TED Talks

あなたの人生にサウンドトラックを付けてくれるAI
How AI could compose a personalized soundtrack to your life
ピエール・バロー
Pierre Barreau

内容

AIVAをご紹介します。歴史上の傑作3万曲分の楽譜を読み、作曲の技術を学んだ人工知能です。この魅惑的なトークと実演において、ピエール・バローはAIVAによって作曲された音楽を披露し、その人の気分や性格に合わせてオリジナルの音楽を作り出すという夢を語ります。

Script

About two and a half years ago, I watched this movie called "Her." And it features Samantha, a superintelligent form of AI that can not take physical form. And because she can't appear in photographs, Samantha decides to write a piece of music that will capture a moment of her life just like a photograph would.

As a musician and an engineer, and someone raised in a family of artists, I thought that this idea of musical photographs was really powerful. And I decided to create an AI composer. Her name is AIVA, and she's an artificial intelligence that has learned the art of music composition by reading over 30,000 scores of history's greatest. So here's what one score looks like to the algorithm in a matrix-like representation. And here's what 30,000 scores, written by the likes of Mozart and Beethoven, look like in a single frame.

So, using deep neural networks, AIVA looks for patterns in the scores. And from a couple of bars of existing music, it actually tries to infer what notes should come next in those tracks. And once AIVA gets good at those predictions, it can actually build a set of mathematical rules for that style of music in order to create its own original compositions.

And in a way, this is kind of how we, humans, compose music, too. It's a trial-and-error process, during which we may not get the right notes all the time. But we can correct ourselves, either with our musical ear or our musical knowledge. But for AIVA, this process is taken from years and years of learning, decades of learning as an artist, as a musician and a composer, down to a couple of hours.

But music is also a supersubjective art. And we needed to teach AIVA how to compose the right music for the right person, because people have different preferences. And to do that, we show to the algorithm over 30 different category labels for each score in our database. So those category labels are like mood or note density or composer style of a piece or the epoch during which it was written. And by seeing all this data, AIVA can actually respond to very precise requirements.

Like the ones, for example, we had for a project recently, where we were commissioned to create a piece that would be reminiscent of a science-fiction film soundtrack. And the piece that was created is called "Among the Stars" and it was recorded with CMG Orchestra in Hollywood, under great conductor John Beal, and this is what they recorded, made by AIVA.

(Music)

(Music ends)

What do you think?

(Applause)

Thank you.

So, as you've seen, AI can create beautiful pieces of music, and the best part of it is that humans can actually bring them to life. And it's not the first time in history that technology has augmented human creativity. Live music was almost always used in silent films to augment the experience.

But the problem with live music is that it didn't scale. It's really hard to cram a full symphony into a small theater, and it's really hard to do that for every theater in the world. So when music recording was actually invented, it allowed content creators, like film creators, to have prerecorded and original music tailored to each and every frame of their stories. And that was really an enhancer of creativity.

Two and a half years ago, when I watched this movie "Her," I thought to myself that personalized music would be the next single biggest change in how we consume and create music. Because nowadays, we have interactive content, like video games, that have hundreds of hours of interactive game plays, but only two hours of music, on average. And it means that the music loops and loops and loops over and over again, and it's not very immersive. So what we're working on is to make sure that AI can compose hundreds of hours of personalized music for those use cases where human creativity doesn't scale.

And we don't just want to do that for games. Beethoven actually wrote a piece for his beloved, called "Fur Elise," and imagine if we could bring back Beethoven to life. And if he was sitting next to you, composing a music for your personality and your life story.

Or imagine if someone like Martin Luther King, for example, had a personalized AI composer. Maybe then we would remember "I Have a Dream" not only as a great speech, but also as a great piece of music, part of our history, and capturing Dr. King's ideals.

And this is our vision at AIVA: to personalize music so that each and every one of you and every individual in the world can have access to a personalized live soundtrack, based on their story and their personality. So this moment here together at TED is now part of our life story. So it only felt fitting that AIVA would compose music for this moment. And that's exactly what we did. So my team and I worked on biasing AIVA on the style of the TED jingle, and on music that makes us feel a sense of awe and wonder. And the result is called "The Age of Amazement." Didn't take an AI to figure that one out.

(Laughter)

And I couldn't be more proud to show it to you, so if you can, close your eyes and enjoy the music.

Thank you very much.

(Music)

[ The Age of Amazement Composed by AIVA ]

(Music ends)

This was for all of you.

Thank you.

(Applause)

2年半ほど前に 私は映画 『her/世界でひとつの彼女』を見ました その主人公はサマンサという 高度な知能を持ったAIです 彼女は肉体を持ちません 写真に写ることが できない彼女は 自分の人生のワンシーンを切り取った まさに写真のような 曲を作ることにします

音楽家、エンジニアであり 芸術家の一家に育った私は この「スナップ音楽」というアイデアに 強く惹かれました そして AIの作曲家を作ろうと 決意しました 彼女の名前は AIVA(エイヴァ)といいます 歴史上の傑作とされる 3万曲分の楽譜を読み 作曲の技術を学んだ 人工知能です この『マトリックス』に 出てくるみたいなやつは アルゴリズムにとっての 楽譜表現です そしてこれは モーツァルトや ベートーヴェンなどが作曲した 3万曲の楽譜を 1つの画面に収めたものです

ディープニューラルネットワークを用いて AIVAは楽譜に規則性を探します そして既存の音楽の 数小節から 曲の中で 次にどの音がくるか 予測しようとします この予測の精度が上がったら その曲の作風に関する 数学的規則を導き出せて それにより 独自の作曲が 行えるようになります

ある意味 私達人間が 作曲するのと同様のやり方です 試行錯誤の過程であり 常に 良い音楽が 出来上がる訳ではありません しかし私達は 耳や音楽の知識を使って 改善していくことができます この過程は通常 アーティストとして 音楽家として 作曲家として 何十年もかけて 学ぶものですが AIVAは数時間で学べます

しかし音楽は 非常に 主観的な芸術でもあります 聞き手に合わせた音楽を 作曲するよう AIVAに教える 必要がありました 人はそれぞれ 好みが違うからです そのため 我々のデータベース上の楽譜を 30以上の指標について分類し アルゴリズムに学習させました 使った指標としては 例えば ムードや 音符密度 作曲家の作風 作曲された時代 などがあります これら全てのデータを基に AIVAは とても正確に 注文に応えることができます

例えば 最近のプロジェクトでは SF映画のサウンドトラックを 思い起こさせるような曲の 作曲を依頼されました そして完成した曲が 『アマング・ザ・スターズ』(星々の間に)です ハリウッドの CMGオーケストラの演奏による 名指揮者ジョン・ビールの指揮で 収録された ― AIVAの作品を お聴きください

(音楽)

(音楽終了)

いかがでしたか?

(拍手)

ありがとうございます

お聞きになったように AIは美しい音楽を作り出せます これの素晴らしいところは 人間が それに命を吹き込める ということです 技術による 人間の創造性の補完は これまでにも 例がありました サイレント映画では 視聴体験を補完するために よく生演奏が付いていました

しかし生演奏の問題は 規模の調整が難しいことです 小さな劇場に 交響楽団を 詰め込むことはできないし 世界中の劇場の全てで 生演奏を行うこともできません 録音技術が発明されたことで 映画制作者などの コンテンツ・クリエイターが 物語の各シーンに合わせて作曲された オリジナルの音楽を 事前に収録し 使用できるようになりました それにより 創造力の幅が 大きく広がったんです

2年半前に『her/世界でひとつの彼女』を 見て思いました 人々が音楽を楽しみ 曲を作る方法の 次なる大きな変化は 個人個人に合わせた音楽だと というのも 最近では テレビゲームのような 何百時間も遊べる インタラクティブ・コンテンツがありますが 音楽は 平均で2時間分しか ないからです 同じ曲が何度も 繰り返し流され あまり没入できません 私達が取り組んでいるのは 個人に合わせた何百時間もの音楽を AIが作曲できるようにし 人間の創造力で対応できない用途に 使おうというものです

ゲームのためだけ ではありません ベートーヴェンは 好きな人のために 『エリーゼのために』を作曲しました ベートーヴェンが この世に甦ったと想像してください 彼が隣に座り 自分の個性や これまでの人生の物語に合わせて 作曲してくれるとしたら

あるいは キング牧師が 自分専用の作曲家AIを持っていたらと 想像してみてください おそらく 私達は 「私には夢がある」を 偉大な演説としてだけでなく 我々の歴史の一部であり キング牧師の思想を表す 偉大な音楽として 記憶していたことでしょう

AIVAに取り組む 私達の未来像は 皆さんの一人一人 そして世界中の全ての人が 自分の人生の物語や 個性に合わせて作曲された 自分だけの音楽を 聴いている姿です こうして今日 皆さんとTEDに集まっていることも 私達の物語の一部になります だから この瞬間について AIVAが作曲するべきだと思い 実際にやってみました 私たちのチームは TEDのオープニング・テーマ曲の作風と 畏敬や驚異の念を引き起こす音楽を AIVAに学ばせました その結果生まれた曲が 『エイジ・オブ・アメーズメント』(驚異の時代)です タイトルはAIに頼りませんでした

(笑)

皆さんにお聞きいただけるのが とても誇らしいです よろしければ 目を閉じて

音楽をお楽しみください

(音楽)

『エイジ・オブ・アメーズメント』 AIVA 作曲

(音楽終了)

これは皆さんのための音楽です

ありがとうございました

(拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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