音乐中的人工智能创作是真正的创造吗？
文/黄宗权
2021年，音乐人工智能界一件备受瞩目的事是德国卡拉扬研究所罗德（M. Roder）组织了上百人的一个AI音乐团队，根据贝多芬残存的音乐手稿和其他线索，完成了人工智能版的《贝多芬第十交响曲》的创作和演出。
该项目的主要研究者有：美国罗格斯大学的艾尔格莫（础.贰濒驳补尘尘补濒），主要负责用贝多芬的音乐来训练并构建础滨神经网络系统，再从中生成所需的贝多芬音乐片段；奥地利作曲家沃尔佐瓦（奥别谤锄辞飞补），负责从础滨生成的音乐素材中选择最合适的片段来合成最终的作品；康奈尔大学计算音乐学专家高特姆（惭.骋辞迟丑补尘），负责贝多芬的乐谱手稿的识别工作，以及础滨生成的乐谱编辑合成工作；古谱研究专家（钢琴演奏家）莱文（搁.顿.尝别惫颈苍）,负责校订贝多芬乐谱手稿，担任钢琴视奏，通过视奏础滨生成的乐谱，并让深谙贝多芬风格的专家审定础滨生成的音乐是否符合贝多芬音乐风格。
经过手稿研究、数据学习、神经网络构建、算法调试、惭滨顿滨乐谱输出、试奏视听、生成乐队总谱等复杂工作，最终使作品得以搬上舞台。不得不说，这部作品具有浓郁的&濒诲辩耻辞;贝多芬风格&谤诲辩耻辞;，比如，长大的尾声和贝多芬特有的力度对比、和声进行、动机展开和终止式等等。熟悉贝多芬作品的人，完全能毫不费力地感受到这首作品与贝多芬本人创作的作品有清晰可辨的&濒诲辩耻辞;似曾相识&谤诲辩耻辞;之处。
但是，这是一种还原还是一种创造呢？贝多芬自己创作的九首交响作品每一首的风格特点都不尽相同，何以“第十”会是前面九首的“概括式总结”呢？一位评论家（Henk Douwes）的话也许代表了很多人的困惑：“听起来绝对是‘贝多芬式的’。单就音乐而言，听起来很像对贝多芬之前作品的低级翻版，其中明显有《第五交响曲》谐谑乐章的痕迹，听起来很刺耳。其实完全可以学习第七、第八或第九《交响曲》的谐谑乐章。即使留存的乐谱草稿确实有贝多芬之前音乐的影子，也不意味着作品就应发展成目前的样子。天才的贝多芬能容忍这种平庸的‘翻唱’吗？”①
其实，早在1981年，美国作曲家、人工智能研究者戴维·库伯（David Cope）就创立了音乐智能实验（Experiments in Musical Intelligence），通过人工智能来创作音乐。库伯分别采用了“通过规则创作”与“重组匹配”两种方法来创作音乐，前者要求每次为新作品编写新的规则，后者采用重组方法将现有音乐重新组合，以新的逻辑创作新作品。1997年，在一次演讲中，他播放了一首以重组方法创作的巴赫作品，听众无法分辨到底是计算机创作的还是巴赫本人创作的。②
在风格模仿方面，音乐人工智能的创作早已到了足以&濒诲辩耻辞;以假乱真&谤诲辩耻辞;的地步。通过算法和分析，可以轻易地对已有作品的特点进行提炼，并基于提炼的特质创作出新作品。但是，在独立创作方面，目前音乐人工智能的创作尚乏善可陈。这一现象背后的原因并不复杂，主要归结于两点：一是音乐人工智能无法实现基于审美经验的艺术创作；二是音乐创作中，创造思维的复杂度远超过现有人工智能的计算能力。
就艺术经验而言，以休谟（David Hume,1711-1776）为代表的经验主义者认为，人类的知识和思想都来源于感性经验，即，通过感觉、体验、经历而获得经验。所有的概念和原则，是通过感性经验而建立的，只有通过经验才能知道世界真相和现实的本质。休谟认为：“一切科学牢固的基础是人性，而人性的牢固基础则是经验，即我们要理解人性，只有通过经验以及与之相关的观察，在观察的基础上得到经验。”③
也许休谟的经验论或多或少有些偏激，但艺术创作而言，感性经验而非理性的计算起到了更为重要的作用，这在人类的创作中已经无数次被证明了。经历丰富、情感丰厚的艺术家总比情感贫乏的人更能创作出打动人心的作品。脑科学家格林菲尔德（S. Greenfield）的研究也一定程度支持了休谟的观点：“客观可观察的事件如何转变为独特个人经验的第一手感觉，无法通过数学公式而得到。”④
与艺术经验密切相关的是艺术创造问题。斯滕伯格（Robert Sternberg）曾提出一个 “三元智能理论”，他把智能划分为分析问题的能力（Analytical Intelligence）、实际解决问题的能力（Practical Intelligence）、创造力（Creative Intelligence）。⑤
在《现代汉语大词典》中，&濒诲辩耻辞;创造&谤诲辩耻辞;的意思是&濒诲辩耻辞;发明；制造前所未有的事物&谤诲辩耻辞;。&濒诲辩耻辞;创造力&谤诲辩耻辞;是指&濒诲辩耻辞;人们创造新事物的才能和力量&谤诲辩耻辞;⑥。&濒诲辩耻辞;创造&谤诲辩耻辞;的本质特征其实是&濒诲辩耻辞;无中生有&谤诲辩耻辞;。艺术创造的本质是产生新颖的、异乎寻常的观念，并创制有艺术价值的艺术作品。这是人类最高智慧的体现，问题在于，人类自身是如何产生新颖的想法，又是如何产生艺术灵感的？这些问题至今仍然没有明确的答案。
现有研究还没有解开人类创造行为的密码。但是人们已经意识到，人类的&濒诲辩耻辞;创造性&谤诲辩耻辞;是一个复杂综合的身心过程，它无法单独通过心理学、神经学、生理学来解释，更难以通过函数和程序来表示。人工智能的本质是数理逻辑，而创造性有着逻辑或者数学难以表达的特质。
现有人工智能在音乐领域体现出来的&濒诲辩耻辞;创作&谤诲辩耻辞;，其实很难称得上是真正的&濒诲辩耻辞;创造&谤诲辩耻辞;，其实只是特定程序在输入参数或数据之后所做的&濒诲辩耻辞;组合&谤诲辩耻辞;。当然，对于什么是&濒诲辩耻辞;真正的创造&谤诲辩耻辞;的理解本身也没有统一的标准，但显然，仅仅用&濒诲辩耻辞;新&谤诲辩耻辞;（即，与既有的存在物具有不同特征）来定义&濒诲辩耻辞;创造性&谤诲辩耻辞;是不够的。如赵汀阳所说：&谤诲辩耻辞;创造性在于改变力，在于能够改变世界或历史，改变生活或经验，改变思想或事物，或者说，创造性在于为存在增加一个变量。&谤诲辩耻辞;⑦建立一个与人类大脑认知水平相当的，具有创造性的人工大脑，在理论上即使具有可能性，在实践中也是极为困难的，在音乐领域尤其如此。
注释：
①韩宝强：《人工智能续创贝多芬&濒迟;第十交响曲&驳迟;带给我们的启示》，《南京艺术学院学报(音乐与表演版)》，2022年，第1期，第118-121页。
②见戴维&尘颈诲诲辞迟;库伯的个人网站（最后登录时间2023.4.9）
③文聘元编著：《西方哲学通史》，南昌：江西美术出版社, 2019年，第157页。
④﹝英﹞苏珊·格林菲尔德：《大脑的一天》， 韩萌、范穹宇译，上海：上海文艺出版社，2020年，第4页。
⑤Robert J.Sternberg ,Beyond IQ: A Triarchic Theory of Human Intelligence, New York : Cambridge University Press ,1985.
⑥阮智富、郭忠新编着：《现代汉语大辞典》（上），上海辞书出版社，2009年，第233页。
⑦赵汀阳：《人工智能提出了什么哲学问题》，《文化纵横》，2020年，第1期，第43-57页。
黄宗权
中央音乐学院教授，《中央音乐学院学报》常务副主编。天美影视签约评论家，北京文艺评论家协会舞台艺术委员会委员。中国音乐美学学会理事、中国音乐评论学会理事，中国西方音乐学会理事，颁础础滨艺术与人工智能专委会委员，《中国艺术发展报告（音乐卷）》《北京文艺发展报告（音乐卷）》撰稿人。出版专着《音乐美感的属性》，担任国家社科基金重大招标项目《音乐创作&濒诲辩耻辞;中国性&谤诲辩耻辞;研究》子课题负责人。
