人工智能，是否有一天能與人類作曲家并駕齊驅？

近來最火的科技概念，非人工智能莫屬。人工智能，可以實現工廠生產流程的全自動化，可以代替人類駕駛汽車，可以在圍棋比賽中碾壓人類，可以將普通照片渲染成大畫家的繪畫風格……

在作曲領域，人工智能也早有涉足。早在1981年，加州大學圣克魯茲分校音樂教授大衛·科普（David Cope）就完成了音樂人工智能“音樂智能實驗”（Experimentsin Musical Intelligence，后文統一縮寫為EMI）的開發，最初版本的EMI能夠自動創作一些短小的音樂片段；游戲《古墓麗影：崛起》中，游戲的背景音樂由AI即時調整，能夠隨著游戲人物移動或場景不同隨時變化；在我國，清華大學x-lab的小伙子們開發的DeepMusic能夠通過簡單勾選風格、樂器、情緒、時長等標簽，自動生成個性化的音樂；百度的人工智能團隊開發了能夠“看圖作曲”的人工智能，并現場演示了針對梵高《星月夜》、徐悲鴻的《奔馬圖》以及羅伯特·勞森伯格《四分之一英里畫作》等畫作進行的配樂；產品化的音樂人工智能AmperMusic可以按照你選擇的曲風、情緒等，輸出為你量身定做的主題音樂，該項目已獲得李嘉誠旗下維港投資（Horizons Ventures）總金額400萬美元的種子輪投資。

然而，音樂人工智能，并沒有引起人們的廣泛討論。人們會認真考量人工智能在多大程度上能夠替代人類醫生的診斷，會導致多少技術工人失業，可是在音樂領域，人工智能仿佛是一個禁忌。我曾就人工智能是否有一天能與人類作曲家并駕齊驅這個問題與不少朋友進行過討論，絕大多數朋友的觀點都非常一致——絕不可能。

是的，藝術和音樂，是人類思想靈魂深處最不可接近的神圣領域，我們本能的否認AI能夠成為哪怕是及格水平的作曲家，更不用提超越我們，可仔細分析我們否認這個問題的觀點，卻似乎并不怎么站得住腳。

總結下來，人工智能在作曲領域不可能超越人類的觀點主要有三個。其一，組成音樂的音符、節奏等基本元素，可能的排列組合是無窮的，是靠窮舉機械運算的計算機所不可能遍歷的；其二，是人工智能不具備人類的感情，不可能創作出激發人類情感的音樂；其三，就算人工智能可以創作基礎的音樂旋律，可以模仿人類作曲，但計算機沒有生活經歷，沒有喜怒哀樂，所以它無法創作諸如交響曲那樣的大部頭的、復雜的音樂作品。

我們逐一來看這些觀點，首先，關于計算機只能靠窮舉進行機械運算這個說法，本身就是不準確的。這個說法的主要來源是1997年5月11日IBM的超級電腦“深藍”戰勝人類國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的那場世紀大戰。在那時，這樣的解釋還是基本合理的，“深藍”的思考方式，相當于一個擁有無限記憶的人背過了所有可能的棋譜，對弈時所有可能出現的局面它都見過，自然知道最優策略是什么。我們可以說“深藍”的計算基本靠蠻力推演，可以說非常人工，但并沒有多么智能（極小極大策略及剪枝算法）。

可是在圍棋領域戰勝人類的AlphaGo，所采用的算法就非常不同了，雖然它也需要在之前錄入大量的棋譜，但它并不分析這些棋譜的具體意義，只是將其模式抽象為數字信息存儲（卷積神經網絡與深度學習）。落子時，阿爾法狗并不確切知道下一步怎么落子是絕對優勢選擇，它也不關心（也沒這個能力）若干手之后局面會是個什么樣子，它只是知道把子落在哪里贏的概率會更大一些（蒙特卡洛樹搜索）。

好了，有了這些知識，我們就可以繼續討論第二個問題，即人工智能不具備人類的感情，不可能創作出激發人類情感的音樂這個說法了。

我們沿著剛才的觀點繼續思考，AlphaGo戰勝人類時，關心的只是贏棋的概率，我們甚至可以說它根本不懂圍棋的規則，同理，在作曲領域，人工智能也完全不需要了解人類的情緒是什么，只需要將你喜歡的曲子輸入計算機，它會自動分析抽象其中的特征，并依據這些特征生成你喜歡的音樂。

以開頭提到的音樂人工智能EMI為例。30多年來，它一直在發展進化，如今EMI所創作的肖邦風格的鋼琴曲，已經達到以假亂真的程度，就連研究肖邦的專家也很難將其分辨出來。著名認知神經學家、《哥德爾、埃舍爾、巴赫: 集異璧之大成》的作者侯世達（Douglas Hofstadter）曾經堅定地認為計算機不可能創作出優秀的音樂作品，他曾說：“用一臺批量生產的、花20塊錢郵費郵購獲得的裝滿貧乏電路的盒子，創作出肖邦或是巴赫活到今日寫出的曲子，這種念頭，哪怕只是想想就已經是對人類心智深度最荒誕可恥的誤估。”

他會演奏鋼琴，非常喜歡巴赫與肖邦的音樂，自認為“沒有什么偽造的肖邦的曲子能騙過他的耳朵”，可是聽過EMI的創作后（1995年），他完全分辨不出AI與肖邦的差別。他受到了極大的震撼：“如此飽含感情的音樂，怎么能從一個從未聽過一個音符、從未活過一分一秒、從未有過一絲一毫情感的程序中譜寫出來？”他也曾用這兩段音樂測試伊士曼音樂學院的講師教授，幾乎沒有人能準確的分辨人工智能與肖邦的創作。

再來看第三個論點，就算計算機可以生成一些短小的曲子，但它只能模仿人類作曲，且無法創作諸如交響曲那樣的大部頭的、復雜的音樂作品。

關于人工智能可以出色地模仿人類這點，并沒有什么爭議。在經過足夠的訓練后，人工智能可以將任意圖像轉化為某位大畫家的繪畫風格，EMI模仿肖邦的音樂創作，也是很好的例子。可如果說人工智能只能模仿人類進行創作，這就有些偏頗了。

AlphaGo最初的版本，就是以人類棋譜為基礎進行訓練的，這個版本表現并不出色，基本只能達到人類普通棋手的水準，距離戰勝職業高手，還差得遠。而它實現圍棋能力的飛躍，恰恰是因為它脫離了人類棋局的束縛，科學家們以人類棋局為基礎，讓AlphaGo以左右互搏的方式，自行訓練自己，也正是經歷了人類對局中絕不會出現的盤面后，AlphaGo最終登上了圍棋冠軍的寶座。而與其對弈的人類棋手，普遍都有這樣一個評價：“人類絕對不會這么下，但它下得真妙！”

所以理論上，讓人工智能自行訓練自己，生成全新的音樂風格，也并不是不可能的事情。事實上，已經有人如此在做了，而且人工智能也已經可以創作復雜的交響樂作品，EMI就有兩位數的交響樂創作；由法國人工智能團隊開發的音樂人工智能Aiva，甚至已經被正式吸收為法國與盧森堡作曲家協會的首位非人類會員。

盡管如此，人工智能所創作的交響曲作品，基本都是單樂章的交響樂，其復雜程度和規模還是遠遠無法與貝多芬、馬勒等人的作品相提并論。這是由于人工智能不具備如此的能力嗎？

到這里，我們可以總結一下，人工智能可以作曲，這已經是客觀事實，沒有什么爭議。而人工智能的作品是否能達到與人類作曲家并駕齊驅的程度，可以說，技術條件已經具備，但現實中，卻有兩個主要的限制條件。

客觀上，對于人工智能作曲的投入，并沒有什么看得到的實在價值；而主觀上，我們也絕不愿意接受人工智能在音樂創作上可以與我們并肩。

我的觀點是，技術的高速發展，是不可抗拒的客觀事實。IBM深藍的運算能力，放到今天，可能還不及你手中的智能手機，許多我們認為只可能被人類掌握的領域，正一個接一個被人工智能突破。但是，這并不代表我們要把一切都交于人工智能。

如今已不可能有人在國際象棋或是圍棋領域戰勝計算機，但人類并沒有從此放棄這些游戲，因為勝負從不是人類對弈的唯一目的，更何況從不以勝負作為判斷標準的藝術。人工智能也許能夠作曲，或許有一天也能創作出偉大的音樂作品，但這并不代表它能夠替代人類的創作。

我們與人工智能的不同，在于我們會質疑和探索音樂與人生的意義，因為我們每人只有唯一一段獨特的人生，因為我們會欣賞音樂。一方面，人工智能可以人類望塵莫及的效率完成各種任務，但是對于計算機而言，一件任務只有初始狀態、處理過程和終止狀態，它永遠不會去檢視自己完成任務的意義。

反觀人類音樂的發展，當人們質疑為何音樂只能是教堂中的人聲吟誦時，音樂走出了中世紀；讓人們思考如何才能讓音樂更富于細節和層次感時，巴洛克時代來臨了；當我們開始反思我們的音樂中充斥的精致浮華時，音樂開始走向古典主義；當我們想要通過音樂抒發自己的激情時，浪漫主義到來了……

對于人類，音樂不光是音符與旋律，也是一段可以回溯的歷史，更是許多記憶與故事，這也正是音樂對于我們的意義，這一切，人工智能無法體會。

另一方面，我們每個人，都是不同的個體。我們出生、成長、成熟、衰老……我們每個人的人生經歷都各不相同。正因如此，同一段音樂，對于不同人而言，具有不同的意義。它可以讓一些人痛哭流涕，另一些人對其卻無動于衷。音樂并不因它被創作出來而賦予意義，音樂由于被人欣賞才有了價值。

而對于人工智能而言，我們也應該抱著開放的心態看待其發展。在一些場景中，人工智能是能夠做出一些有意思的突破的，比如AmperMusic所提供的個人化的音樂定制就非常有意思；我自己也曾設想過訓練人工智能學習某位作曲家——如莫扎特或貝多芬的創作風格，然后將其遷移至一些新的情境，相當于讓這些偉大藝術家，在數字的海洋中復活，為我們繼續創作。

我還是有些期待某天能欣賞到這樣的人工智能的作品的，你呢？