人工智能与音乐教育的碰撞
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人工智能技术能够重新塑造音乐教育并让音乐教育变得更有支持和创意,另外,人工智能技术也让全世界的音乐家在创作新的音乐时变得更加民主音乐是全世界人类的一种通用语言,这种语言能够将全世界的人联系在一起。随着新的技术手段让人们的沟通变得越来越通畅,人工智能开始接管人类的心、我们的意识,甚至我们的耳朵。
比如说人工智能音乐应用Amper Music,如今已经能够自己创作属于自己的音乐专辑,而像其他的人工智能音乐应用如SmartMusic允许用户进行音乐的合成和创作音乐。人工智能已经开始打开一个全新的世界,在这个新世界中,人工智能的使用者能够自动地、个性化地进行学习。音乐教育也将从这种新技术所带来的效率提升中受益。当然这些全新的音乐创作形式很明显还需要更加努力,才能够打动用户。
那么,机器学习将如何对音乐教育进行创新并激发人类在音乐方面的创新呢?人工智能正在成为下一个重要的学习工具。但是目前人工智能还无法很好地接管创意创作的环节,但是人工智能确实已经让音乐教育和创作比以往任何时候都来的更加容易。
人工智能技术能够重新塑造音乐教育并让音乐教育变得更有支持和创意,对音乐专业学生和新一代的音乐家来说,另外,人工智能技术也让全世界的音乐家在创作新的音乐时变得更加民主。在传统的音乐课堂里,音乐老师往往借助物理仪器生成的波形图、节奏重叠或是和弦来向学生教授展示音乐知识。但是,人工智能可以成为老师们在课堂上的得力助手。
如果音乐老师能够通过人工智能给那些准备参加音乐教育行业的老师进行培训的话,那么,他们也能够借助同样的技术手段来帮助音乐专业的学生。在美国,宾夕法尼亚州大学创建了第一个由音乐专业人士创办的智能课堂。在这个被称为“第一课堂”(First Class)的人工智能虚拟现实环境中,老师在传授学生音乐技能的同时也能够和“人工智能”虚拟学生一起进行。
一家名为Third Space Learning的公司已经开始借助人工智能手段监控和提升教学质量的全新平台。在新的平台上,学生们能够通过在线电子白板和老师进行互动,老师也可以通过电子白板回答学生们的提问。
Third Space Learning已经和伦敦大学学院的科学家们一起10万个小时的音频和书面数据,以判断人工智能如何提升课堂教学效果,如何更好的帮助学生巩固知识点。此外,一些从原始数据中获取的成功指标能够帮助发现会有多少问题出现,这些教学会话过程如何对学生们有帮助以及帮助老师如何评判教学过程。他们预测人工智能能够在几秒钟内对学生的学习进展、知识掌握情况甚至情绪进行反馈。
其他的教育公司比如说培生教育(Pearson)已经表示,现有的计算机系统已经能够支持一对一的教学辅导和群组式讨论。另外,现有的计算机系统也能够模拟复杂的环境以支持学习目的。在培生教育公司发布的《An Argument for AI in Education》报告中,当然,公司也可以让音乐乐器和辅助教学内容能够与数字化的功能进行结合,以此当学生们在课堂或是家里进行音乐学习的时候对学生的学习情况进行监测、指导并利用数据进行分析。
事实上,该报告的作者Laurie Forcier表示,这种能够充当人们终身学习伴侣的工具甚至能够提出问题、对学生进行鼓励、提出建议并连接到更多的在线教育资源。如果学生遇到学习上的困难,这种工具能够向学生提供指导表演甚至提供更好的建议学习技巧。通常情况下,任何人都能够从现实生活中学习到他们在课堂里通常遇不到的事情。但是,随着人工智能的发展,音乐教育可以在物理形式的课堂或是虚拟课堂里并借助各种形式的应用或是工具得到更大的普及。
今天,音乐家们已经开始将人工智能工具应用到他们的音乐创作中。Douglas Eck和他在Google公司的研究团队发起了一个名为Project Magenta的项目,这是一个机器学习研究项目旨在帮助他们了解计算机如何创作出各种形式音乐和艺术。这个神经学习项目提供了一个合成器以及一个音符序列生成模型,这个模型能够与人类音乐家进行互动。借助Google,人们甚至可以使用一个名为Ableton的数字音乐工作站的插件。这个为音乐家们提供的工具借助开源机器学习库TensorFlow的帮助,提供了音乐家们所需要的深度洞察能力。
用和工具来为音乐学习提供帮助,而这些工具又能对音乐创作提供帮助。比如说Popgun声称自己能够从人类音乐家那里进行学习的人工智能,它所拥有的技能能够补充和强化人类音乐家们的音乐作品创作。而另一家创业公司Weav能够根据各种变量比如人们的心情、节奏、节拍、能量和情绪等进行音乐创作。如今,越来越多的创业公司通过各种各样的应Weav的联合创始人Lars Rasmussen表示,人类音乐家们将继续创作他们自己的音乐,但是在未来,他预测人工智能能够更好地帮助到人类音乐家,而不是完全取代他们。
这些新的技术工具借助所有由人类音乐家们存储在云中的数据能够为学生提供有价值的记录。的确,人工智能能够帮助我们分析音乐的旋律、每分钟的节拍以及更多。但是,音乐教育在很大程度上是无形的,甚至需要很多手段来诠释音乐的风格和特点。音乐往往因为不同人的诠释而总是带来不完美,每一场的音乐演出都是不能被完全复制的。
在很大程度上,人工智能依然处在发展的早期阶段,尽管人工智能能够存储数据并完成简单的任务,但是它却无法回答更加广泛的问题,文化方面的问题。但是,人工智能的确能够改变现有的音乐教育体系,但是要让它与真正的音乐教学指导相结合并成为一种可用的工具,依然需要对这一门艺术形式的更多的了解。