Mūsdienās nav pārsteigums, ka mākslīgais intelekts spēj gleznot un radīt mūziku. Turklāt AI to dara diezgan labi. Atcerieties vismaz nesen iznākušo pop stila albumu, kurā visa mūzika tika izveidota, izmantojot neironu tīklu. Bet šoreiz mums ir labas ziņas "smagākas mūzikas" faniem, proti, melnā metāla žanrā. Galu galā jau tagad jūs varat noklausīties vai lejupielādēt no oficiālās vietnes albumu ar nosaukumu Timeness Coditany, kuru sarakstījis mākslīgais intelekts.
No pirmā acu uzmetiena albums Cimenitany of Timeness savā žanrā īpaši neizceļas starp simtiem citu albumu. Bet tas ir tikai līdz brīdim, kad jūs saprotat, ka neviens mūziķis nebija iesaistīts šo mūzikas ierakstu izveidē. Ierakstu procesā netika izmantotas ģitāras, bungas vai vokālisti. Tas tika izveidots kā daļa no Dadabots projekta, kuru vada mūziķi un nepilna laika pētnieki mākslīgā intelekta jomā CJ Carr un Zak Zukowski. Lai izveidotu mūziku, viņi izmanto stipri modificētu SampleRNN algoritmu.
Neironu tīkla apmācībai tika izmantota Ņujorkas melnā metāla grupas Krallice mūzika un viņu albums "Diotima". Dziesmas no albuma tika sadalītas sīkos gabalos un ievadītas neironu tīklā. Tā mākslīgais intelekts apguva sev jaunu žanru, sajuta mūziku un iemācījās uz savu pamata radīt savas unikālās kompozīcijas. Apmācība izskatījās šādi: neironu tīkls noklausījās fragmentu un mēģināja uzminēt, kurš fragments būs nākamais. Ja viņa uzminēja pareizi, tas stiprināja viņas pārliecību, ka viņa dodas pareizajā virzienā.
Sākumā mākslīgais intelekts vienkārši radīja izlases skaņas. Projekta autori apgalvo, ka to bija diezgan grūti klausīties, jo šāda mūzika ir pārmērīgi fakturāla un groteska. Pagāja vairāk nekā trīs dienas un pieci miljoni apmācības ciklu, lai mūzika patiešām sāktu līdzināties black metal žanram. Jo vairāk sistēma tika apmācīta, jo atpazīstamākas kļuva tās izveidotās kompozīcijas. Iegūtais albums sastāv tikai no piecām dziesmām, ar kurām Dafabots mūziķi ļoti lepojas. Viņi plāno turpināt veidot ļoti dažādu žanru albumus un izdot tos katru nedēļu. Jūs varat klausīties mūziku, izmantojot šo saiti.
Sergejs Grejs