Представляю вашему вниманию перевод статьи «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение» о том, как искусственный интеллект применяется для создания музыки.

Автор не использует нейронные сети для генерации музыки, а подходит к задаче, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. Другой особенностью статьи является метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Такой подход, конечно, не является исчерпывающим, но он полезен как промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения.

Использование искусственного интеллекта в творчестве сегодня стало встречаться все чаще и в развлекательных целях, и в коммерческих и уже перестало удивлять публику. С одной стороны — это инструменты смены стиля изображения типа Prizma. С другой — нейронная сеть, продукт работы которой был продан в виде картины на аукционе Christieʼs за 432,5 тысячи долларов.

Нельзя не вспомнить нашего отечественного специалиста по генерации музыки с помощью машинного обучения Ивана Ямщикова, несколько лет назад представившего проект «Нейронная оборона» (подробнее можно прочитать здесь, а это интервью Ивана на Хабре ). Другим хорошим примером использования нейронных сетей для генерации музыки может быть статья «Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейронную сеть писать музыку» эксперта Artezio.

Помимо понимания теории машинного обучения, использование искусственного интеллекта для решения творческих задач предполагает также наличие экспертизы в доменной области искусства. Это делает проект на стыке двух областей особенно многогранным и интересным, но и уязвимым для критики с двух сторон, т. к. проект может попасть под перекрестный огонь замечаний и от искусствоведов, и от data scientist-ов.

Расширяя свой кругозор в рамках темы использования искусственного интеллекта в музыке, я встретил статью «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение», перевод которой хотел бы представить.