How AI could compose a personalized soundtrack to your life | Pierre Barreau

167,508 views ・ 2018-10-01

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Boglárka Forgács
00:12
About two and a half years ago, I watched this movie called "Her."
0
12913
3428
Két és fél évvel ezelőtt megnéztem A nő [Her] című filmet.
00:16
And it features Samantha, a superintelligent form of AI
1
16365
5127
Az egyik főszereplője Samantha, az MI egy szuperintelligens formája,
00:21
that cannot take physical form.
2
21516
1760
mely nem képes testet ölteni.
00:23
And because she can't appear in photographs,
3
23858
2230
Mivel nem jelenhet meg fotókon,
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
26112
2016
úgy dönt: ír egy zeneművet,
00:28
that will capture a moment of her life just like a photograph would.
5
28152
3466
ami úgy ragadja meg életének egy pillanatát, ahogy egy fotó tenné.
00:32
As a musician and an engineer, and someone raised in a family of artists,
6
32953
4408
Zenész és mérnök vagyok, és mivel művészcsaládban nőttem fel,
00:37
I thought that this idea of musical photographs was really powerful.
7
37385
4176
arra gondoltam: a zenés fotó ötlete egészen ütős.
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
41955
2868
Úgy döntöttem, tervezek egy MI zeneszerzőt.
00:44
Her name is AIVA, and she's an artificial intelligence
9
44847
3488
Ő AIVA, egy női mesterséges intelligencia,
00:48
that has learned the art of music composition
10
48359
2393
aki kitanulta a zeneszerzés mesterségét,
00:50
by reading over 30,000 scores of history's greatest.
11
50776
2785
miután átolvasott több mint 30 000 kottát a világ legnagyobb zeneművei közül.
00:54
So here's what one score looks like to the algorithm
12
54165
2456
Így látja az algoritmus a kottát
00:56
in a matrix-like representation.
13
56645
2202
egy mátrix-szerű megjelenítésben.
00:58
And here's what 30,000 scores,
14
58871
2246
És íme, így néz ki egységes keretbe foglalva
01:01
written by the likes of Mozart and Beethoven,
15
61141
2096
az a 30 000 kotta, amit olyan zeneszerzők írtak,
01:03
look like in a single frame.
16
63261
2031
mint Mozart vagy Beethoven.
01:07
So, using deep neural networks, AIVA looks for patterns in the scores.
17
67609
4340
AIVA mély neurális hálózat alkalmazásával ismétlődő mintákat keres a kottákban.
01:12
And from a couple of bars of existing music,
18
72260
3563
A létező zene ismétlőjeleiből próbálja kikövetkeztetni,
01:15
it actually tries to infer what notes should come next in those tracks.
19
75847
3708
milyen hangjegyek legyenek a következő zeneszámokban.
01:19
And once AIVA gets good at those predictions,
20
79887
2498
És amint AIVA jó lesz az előrejelzésekben,
01:22
it can actually build a set of mathematical rules
21
82409
3613
felállíthat egy matematikai szabálykészletet
az adott stílusú zenéhez,
01:26
for that style of music
22
86046
1166
01:27
in order to create its own original compositions.
23
87236
2788
azért, hogy megírja saját szerzeményeit.
01:30
And in a way, this is kind of how we, humans, compose music, too.
24
90490
3709
Mi, emberek is valahogy ilyen formán komponálunk zenét.
01:34
It's a trial-and-error process,
25
94561
1492
Próba-szerencse-alapú folyamat,
01:36
during which we may not get the right notes all the time.
26
96077
3008
melynek során nem mindig sikerül eltalálni a megfelelő hangot.
01:39
But we can correct ourselves,
27
99109
1389
De mindig javíthatunk,
01:40
either with our musical ear or our musical knowledge.
28
100522
3293
vagy zenei hallásunk, vagy zenei tudásunk alapján.
01:45
But for AIVA, this process is taken from years and years of learning,
29
105495
4143
AIVA esetében azonban ez a folyamat lecsökkenti a többéves tanulást,
01:49
decades of learning as an artist, as a musician and a composer,
30
109662
3262
a művészeti, zenei és zeneszerzői képzés évtizedeit
01:52
down to a couple of hours.
31
112948
1733
néhány órára.
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
115030
2880
A zene azonban rendkívül szubjektív műfaj.
01:57
And we needed to teach AIVA
33
117934
1564
Arra is meg kellett tanítanunk AIVA-t,
01:59
how to compose the right music for the right person,
34
119522
2445
hogy a megfelelő személynek hogyan komponáljon megfelelő zenét,
02:01
because people have different preferences.
35
121991
2141
hiszen mindenki más-más zenét szeret.
02:04
And to do that, we show to the algorithm over 30 different category labels
36
124156
4190
Ennek érdekében adatbázisunk minden egyes kottáját
02:08
for each score in our database.
37
128370
1945
több mint 30 különböző kategóriába soroltuk.
02:10
So those category labels are like mood
38
130339
2516
A megkülönböztetés alapja volt: a hangnem,
02:12
or note density or composer style of a piece
39
132879
2920
a hangjegyek sűrűsége, a mű zeneszerzői stílusa,
02:15
or the epoch during which it was written.
40
135823
2524
vagy a korszak, amikor a mű keletkezett.
02:18
And by seeing all this data,
41
138371
1935
Az összes adat figyelembe vételével
02:20
AIVA can actually respond to very precise requirements.
42
140330
3056
AIVA jól reagált a nagyon precízen meghatározott követelményekre.
02:23
Like the ones, for example, we had for a project recently,
43
143966
3103
Mint például azok, amiket a legutóbbi munkánkhoz írtunk,
02:27
where we were commissioned to create a piece
44
147093
3035
amikor azt a megbízást kaptuk, hogy írjunk egy darabot,
02:30
that would be reminiscent of a science-fiction film soundtrack.
45
150152
3027
ami egy sci-fi film zenéjét idézi fel.
02:33
And the piece that was created is called "Among the Stars"
46
153839
4500
Ennek a műnek a címe az lett, hogy "A csillagok között",
02:38
and it was recorded with CMG Orchestra in Hollywood,
47
158363
3317
Hollywoodban készült a felvétel a CMG Orchestra közreműködésével,
02:41
under great conductor John Beal,
48
161704
1714
a kiváló John Beal volt a karmester,
02:43
and this is what they recorded, made by AIVA.
49
163442
3067
és íme a felvétel, melynek zenéjét AIVA szerezte.
02:47
(Music)
50
167657
7000
(Zene)
(Zene vége)
03:30
(Music ends)
51
210196
2190
03:34
What do you think?
52
214719
1207
Nos, milyennek találják?
03:35
(Applause)
53
215950
4380
(Taps)
03:40
Thank you.
54
220354
1150
Köszönöm.
03:42
So, as you've seen, AI can create beautiful pieces of music,
55
222001
4055
Mint látják, egy MI csodaszép zeneműveket írhat,
03:46
and the best part of it
56
226080
1803
és a legjobb az benne,
03:47
is that humans can actually bring them to life.
57
227907
2581
hogy emberek szólaltathatják meg.
03:51
And it's not the first time in history
58
231506
1838
Nem az első eset a történelem során,
03:53
that technology has augmented human creativity.
59
233368
3344
hogy a technika kiteljesíti az emberi kreativitást.
03:56
Live music was almost always used in silent films
60
236736
3072
A némafilmek alatt szinte mindig élő zenei aláfestés szólt,
03:59
to augment the experience.
61
239832
1666
ez fokozta a hatást.
04:01
But the problem with live music is that it didn't scale.
62
241522
3182
Az élőzenével az a gond, hogy nem méretezhető.
04:04
It's really hard to cram a full symphony into a small theater,
63
244728
3429
Igencsak nehéz bezsúfolni egy teljes szimfóniát egy kis színházba,
04:08
and it's really hard to do that for every theater in the world.
64
248181
2991
és szintén nehéz a világ összes színházában megtenni ugyanezt.
04:11
So when music recording was actually invented,
65
251196
2849
Úgyhogy a hangfelvétel feltalálása
lehetővé tette az alkotóknak, például a filmrendezőknek,
04:14
it allowed content creators, like film creators,
66
254069
2349
04:16
to have prerecorded and original music
67
256442
2786
hogy legyen előre felvett és eredeti zenéjük,
04:19
tailored to each and every frame of their stories.
68
259252
2873
amit történeteik minden egyes képkockájához szabhatnak.
04:22
And that was really an enhancer of creativity.
69
262149
2626
Ez pedig valóban fokozta a kreativitást.
04:26
Two and a half years ago, when I watched this movie "Her,"
70
266617
3286
Két és fél évvel ezelőtt, amikor láttam A nő című filmet,
04:29
I thought to myself that personalized music
71
269927
2907
arra gondoltam, hogy a személyre szabott zene lesz
04:32
would be the next single biggest change in how we consume and create music.
72
272858
4417
a következő nagy változás abban, ahogy zenét hallgatunk és szerzünk.
04:38
Because nowadays, we have interactive content, like video games,
73
278187
4222
Hisz manapság interaktív tartalmaink vannak, például videójátékok,
04:42
that have hundreds of hours of interactive game plays,
74
282433
3015
bennük több száz órás interaktív játékkal,
04:45
but only two hours of music, on average.
75
285472
2113
de átlagosan csak két órás zenei anyaggal.
04:47
And it means that the music loops and loops and loops
76
287609
2492
Ez pedig azt jelenti, hogy a zene csak forog körbe-körbe, végtelenítve,
04:50
over and over again, and it's not very immersive.
77
290125
2332
ami nem épp magával ragadó.
04:52
So what we're working on is to make sure that AI can compose
78
292467
3951
Mi tehát azon dolgozunk, hogy az MI képes legyen
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
296442
2302
több száz órás személyre szabott zenét szerezni olyan esetekben,
04:58
for those use cases where human creativity doesn't scale.
80
298768
3866
amikor az emberi kreativitás nem jöhet szóba.
05:03
And we don't just want to do that for games.
81
303363
2206
Nem csak a játékok kedvéért foglalkozunk ezzel.
05:06
Beethoven actually wrote a piece for his beloved, called "Für Elise,"
82
306657
4428
Beethoven írt egy művet a szerelmének, a Für Elise-t,
05:11
and imagine if we could bring back Beethoven to life.
83
311109
3651
és képzeljük el, milyen lenne életre kelteni Beethovent.
05:14
And if he was sitting next to you, composing a music for your personality
84
314784
5230
Ha mondjuk itt ülne mellettünk, és a mi egyéniségünkre szabott zenét
05:20
and your life story.
85
320038
1333
komponálna a mi élettörténetünkről.
05:22
Or imagine if someone like Martin Luther King, for example,
86
322632
2779
Ha például Martin Luther Kingnek személyre szabott
05:25
had a personalized AI composer.
87
325435
2039
MI zeneszerzője lett volna.
Talán nemcsak úgy emlékeznénk
05:27
Maybe then we would remember
88
327498
1373
05:28
"I Have a Dream" not only as a great speech,
89
328895
2056
a "Van egy álmom..." beszédére, mint hatásos szónoklatra,
05:30
but also as a great piece of music, part of our history,
90
330975
2626
hanem mint egy kiváló zeneműre, ami történelmünk része,
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
333625
2133
és remekül visszaadja King doktor ideáljait.
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
336069
1889
Így képzeljük el AIVA jövőjét:
05:37
to personalize music so that each and every one of you
93
337982
2578
bárkinek, mindenkinek tudjon egyéniségére szabott zenét írni,
05:40
and every individual in the world
94
340584
1649
és a világon bárki hozzájuthasson
05:42
can have access to a personalized live soundtrack,
95
342257
3074
saját egyéniségére írt élő zenéihez,
05:45
based on their story and their personality.
96
345355
2505
amik az ő történetén és személyiségén alapulnak.
05:49
So this moment here together at TED is now part of our life story.
97
349915
4079
Most például együtt éljük át, hogy itt vagyunk a TED-en.
05:54
So it only felt fitting that AIVA would compose music for this moment.
98
354018
4169
Helyénvalónak tűnik tehát, hogy AIVA zenét komponáljon erre az alkalomra.
05:58
And that's exactly what we did.
99
358674
2444
Pontosan ezt értük el.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA on the style of the TED jingle,
100
361436
5022
Csapatommal együtt rábírtuk AIVA-t, hogy zenét írjon a TED-szignál stílusában,
06:06
and on music that makes us feel a sense of awe and wonder.
101
366482
3444
mégpedig olyat, ami kicsit félelmetes, ugyanakkor elragadó is.
06:09
And the result is called "The Age of Amazement."
102
369950
3913
Az eredménynek ezt a címet adtuk: Az ámulat kora.
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
373887
2396
Egyetlen MI sem tudna jobbat kitalálni.
06:16
(Laughter)
104
376307
1150
(Nevetés)
06:18
And I couldn't be more proud to show it to you,
105
378152
2402
Kimondhatatlan büszkeséggel mutatom be önöknek,
06:20
so if you can, close your eyes and enjoy the music.
106
380578
2428
ha gondolják, hunyják le a szemüket, és adják át magukat a zenének.
06:23
Thank you very much.
107
383030
1333
Nagyon köszönöm.
06:25
(Music)
108
385537
4195
(Zene)
06:35
[The Age of Amazement Composed by AIVA]
109
395176
2667
[Az ámulat kora. Zenéjét szerezte: AIVA]
(Zene vége)
08:19
(Music ends)
110
499649
1151
08:20
This was for all of you.
111
500824
1373
Mindannyiuknak szeretettel.
08:22
Thank you.
112
502221
1166
Köszönöm.
08:23
(Applause)
113
503411
4573
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7