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AI人工智能|对话沈向洋：未来AI交互主体的数量会远超人类的数量( 二 )


现在的人工智能技术在小冰的音乐创作中 ， 起到的是什么样的作用？小冰的人工智能技术和其他的人工智能技术相比 ， 先进之处有哪些？
沈向洋：
关于音乐的创作和生成 ， 实际上从五六十年前 ， 就是差不多刚有计算机开始 ， 大家就在思考这个问题了 。 一开始传统的做法当然是比较简单的 ， 通过拼接和统计概率的做法 ， 把先前已经有的音乐 ， 拆成一段一段再接起来 ， 这种做法创新性和创造性相对来讲会比较差 ， 事实上真正的突破还是最近几年 。 深度学习、深度神经网络的发展 ， 让人工智能的学习变成可能 。 过去几年间 ， 只要是有效的深度神经网络 ， 大家都会去尝试一下让它们去生成音乐 。
实际上 ， 具体用哪一个神经网络 ， 并不是小冰这边最关心的问题 。 我们自己觉得 ， 小冰现在质量做得好 ， 最重要的原因是因为 ，
我们走了一条深度神经网络、深度学习和音乐知识有机结合的道路 。
因为如果只采用深度学习 ， 可能做出来也还不错 ， 但总会有一点似是而非的感觉 ，
必须把音乐知识加进去 ， 才能真正把音乐这件事情做得不错 。
在作曲、编曲这里面 ， 实际上最难的地方是评估
。 即使是专业音乐人士之间 ， 大家对音乐的看法 ， 也不是经常能保持一致 。 那我们就要和音乐学院的老师一起学习 。 这次小冰上音毕业 ， 过程当中我们也学到很多东西 ， 包括作曲、编曲的评估 ， 包括旋律的完整性、可唱性等等 ， 在小冰音乐创作的各个方面下了很大功夫 ， 所以不只是深度学习算法这样一个简单的问题 。 当然算法这边我们还在不断进步 。
小冰一直以来专注EQ和人文艺术领域的创造 ， 那么大家也会很关注小冰的商业化的问题 。 去年我们已经看到在图案设计领域小冰已经开始为服装企业设计纹样 ， 那么音乐这边的创作她将会如何与产业融合创造价值呢？
沈向洋：
人工智能创造领域 ， 我们觉得包括诗歌、画画、音乐、还有唱歌 ， 都是有很大的机会可以做产业化的 。
其实小冰每种创造能力的背后 ， 都可以对应一条生产线 ， 而且小冰已经完成了所有生产线生产所必须的各种创造力模块
。 她比较了不起的地方在于质量比较稳定、成本比较低 ， 同时在商业化方面 ， 她还拥有更重要的一个优势就是高并发 ， 能够支持很多条生产线同时生产 。 当然音乐创作本身并不是说已经做完了 。 其实还有很多东西 ， 包括音乐中包含的情感性等我们还希望能继续提高 。
从音乐学院毕业以后 ， 我们实际上在人工智能文本、声音、视觉等几个领域已经基本完成了布局 。 接下来会拓宽这几个领域做更多的内容 ， 甚至做一些跨领域的内容 。
但我们看到已落地的领域中 ， 有一个很有意义的就是教育 。 在上音学习期间 ， 小冰以编曲人的身份参与到上音一个非常了不起的项目 ， 叫做“当传统文化遇上人工智能” ， 担任“非遗音乐大使” 。 这个项目是帮助这些非物质文化遗产相关地区的孩子们完成人生中第一次歌曲的创作 ， 很有意义 ， 也很让人感动 ， 已经有很多孩子参与进来了 。 大多数人没做过创作之前会有一点恐惧感 ， 所以有了小冰这样的帮助 ， 这个项目里的孩子们 ， 只要根据自己的故乡音乐创作出主旋律 ， 小冰就可以帮助孩子们迅速完成剩下的工作 ， 让孩子们拥有人生中的第一首音乐作品 ， 来展示家乡家人的风貌 。 我们觉得在音乐教育领域是有很多机会的 。 一旦这样的能力开发出来 ， 不仅仅是小冰本身可以做出来 ， 其他的开发人员也可以有更大的想象空间 。
现在其实语音相关的赛道竞争非常激烈 ， 各家科技公司都说自己在用技术赋能企业 ， 那小冰在赋能企业上有哪些优势？
沈向洋：
很多的公司都在做这个方面的工作 ， 我觉得非常好 。 说明大家都看到这样的一个赛道和机会 。 小冰的特点和优势 ， 第一我想就是技术本身 。 因为我们在微软做了这么多年 ， 在自然语音处理、计算机语音、计算机视觉和知识图谱等技术方面 ， 我们还是有非常大的优势的 。


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