Делать музыку стало проще: открыл ноутбук, надел наушники и вот у тебя уже домашняя студия. Повесил на стену ковер, поставил микрофон — и можно сделать трек. Не обязательно идти в студию с дорогостоящим оборудованием, коммутировать его, мучаться с пленкой. Результат — музыки стало больше. За один час только в жанре хаус-музыки издается около 24 часов материала, и его количество продолжает расти.

Человек уже просто не может переслушать всю музыку, но альбомы выходят. Большое предложение вызывает снижение цен: если музыки много, то стоимость каждого трека становится меньше, а маркетинг, общение с аудиторией зачастую становятся важнее, чем само создание музыки.

В эту же ловушку попадает то, что можно притянуть к понятию «искусственный интеллект». Люди все подряд называют искусственным интеллектом: когда-то даже система в автомобиле, которая определяла, что впереди идет другой автомобиль — тоже называлась «искусственный интеллект». Хороший способ прорекламировать новую разработку, но до настоящего ИИ еще далеко. Когда система начнет учить сама себя, без вмешательства программистов — тогда будет настоящий ИИ. А пока мы можем говорить про нейросети — алгоритмы, способные делать обобщения и находить закономерности между входными и выходными данными. Человеку приходится их обучать, но они больше всего похожи на ИИ, они важный шаг на пути к ИИ, и они применяются уже сейчас.

Если научить нейронную сеть играть в стиле Бетховена или Баха, обучив ее на датасете из треков Баха и Бетховена, она это сделает без труда. Еще проще с электронной музыкой, где, как правило, прямая бочка и достаточно простые прогрессии аккордов. Такие стартапы, как Soundraw, Mubert, Endel, Ecrett, Boomy — появляются, и их достаточно много. Но, к сожалению, пока что большая часть названных «генеративной музыкой» начинаний — это реклама. Большинство проектов, которые создают музыку и которые более-менее приятно слушать, — это записанные музыкальные петли от живых композиторов, просто запущенные в случайном порядке. Например, 10 фраз барабанных партий случайным образом включены в трек, подходящий по ритму — и можно уже говорить, как многие и делают, о генеративной музыке. Но настоящая генеративная музыка, скорее, должна быть похожей на первые джем-сессии музыкантов. На те моменты, когда музыка, цепляясь идеями за идеи, создается на лету, генерируется и исчезает.

Чисто генеративные музыкальные проекты (например, MuseNet, Aiva) по качеству пока звучат далеко от отмастеренных записей именитых инженеров и музыкальных продюсеров. В первом случае партитуру каждого фрагмента генерирует нейросеть на основе обучения на классических записях. Музыкальные паттерны получаются более естественные и по-настоящему генеративные, хоть и написаны по определенным правилам. Во втором случае нейросеть определяет звучание трека, но результат пока что получается недостаточно прозрачным и чистым. По аналогии генерируется и голосовая партия. В остатке: пока одни заинтересованы в увеличении прибыли и притоке новых инвесторов в проект, а другие чрезмерно увлечены творчеством, реального продукта, который помогал бы людям, нет.

Сейчас генеративная музыка почти никак не применяется в коммерческих проектах. Но перспективы огромные: от озвучивания общественных пространств (кафе, ресторанов, магазинов) и рекламных роликов до озвучивания объектов жилой недвижимости. Да и для персонального прослушивания это подойдет. Представьте, что вы можете сказать домашней системе: «сыграй трек, чтобы барабаны были из U2, сведение, как у Фредди Меркьюри, а голос Марии Каллас». Это будет ваша персональная музыка, созданная специально для вас, здесь и сейчас.