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

翻訳: Yumi Urushihara 校正: Yasushi Aoki

About two and a half years ago, I watched this movie called "Her."

２年半ほど前に 私は映画 『her/世界でひとつの彼女』を見ました

And it features Samantha, a superintelligent form of AI

その主人公はサマンサという 高度な知能を持ったAIです

that cannot take physical form.

彼女は肉体を持ちません

And because she can't appear in photographs,

写真に写ることが できない彼女は

Samantha decides to write a piece of music

自分の人生のワンシーンを切り取った 曲を作ることにします

that will capture a moment of her life just like a photograph would.

まさに写真のような

As a musician and an engineer, and someone raised in a family of artists,

音楽家、エンジニアであり 芸術家の一家に育った私は

I thought that this idea of musical photographs was really powerful.

この「スナップ音楽」というアイデアに 強く惹かれました

And I decided to create an AI composer.

そして AIの作曲家を作ろうと 決意しました

Her name is AIVA, and she's an artificial intelligence

彼女の名前は AIVA (エイヴァ)といいます

歴史上の傑作とされる ３万曲分の楽譜を読み

that has learned the art of music composition

by reading over 30,000 scores of history's greatest.

作曲の技術を学んだ 人工知能です

So here's what one score looks like to the algorithm

この『マトリックス』に 出てくるみたいなやつは

in a matrix-like representation.

アルゴリズムにとっての 楽譜表現です

And here's what 30,000 scores,

そしてこれは モーツァルトや ベートーヴェンなどが作曲した

written by the likes of Mozart and Beethoven,

３万曲の楽譜を

look like in a single frame.

１つの画面に収めたものです

So, using deep neural networks, AIVA looks for patterns in the scores.

ディープニューラルネットワークを用いて AIVAは楽譜に規則性を探します

And from a couple of bars of existing music,

そして既存の音楽の 数小節から

it actually tries to infer what notes should come next in those tracks.

曲の中で 次にどの音がくるか 予測しようとします

And once AIVA gets good at those predictions,

この予測の精度が上がったら

it can actually build a set of mathematical rules

その曲の作風に関する

数学的規則を導き出せて

for that style of music

in order to create its own original compositions.

それにより 独自の作曲が 行えるようになります

And in a way, this is kind of how we, humans, compose music, too.

ある意味 私達人間が 作曲するのと同様のやり方です

It's a trial-and-error process,

試行錯誤の過程であり

during which we may not get the right notes all the time.

常に 良い音楽が 出来上がる訳ではありません

But we can correct ourselves,

しかし私達は 耳や音楽の知識を使って

either with our musical ear or our musical knowledge.

改善していくことができます

But for AIVA, this process is taken from years and years of learning,

この過程は通常 アーティストとして 音楽家として 作曲家として

decades of learning as an artist, as a musician and a composer,

何十年もかけて 学ぶものですが

down to a couple of hours.

AIVAは数時間で学べます

But music is also a supersubjective art.

しかし音楽は 非常に 主観的な芸術でもあります

And we needed to teach AIVA

聞き手に合わせた音楽を 作曲するよう

how to compose the right music for the right person,

AIVAに教える 必要がありました

because people have different preferences.

人はそれぞれ 好みが違うからです

And to do that, we show to the algorithm over 30 different category labels

そのため 我々のデータベース上の楽譜を 30以上の指標について分類し

for each score in our database.

アルゴリズムに学習させました

So those category labels are like mood

使った指標としては 例えば ムードや

or note density or composer style of a piece

音符密度 作曲家の作風

or the epoch during which it was written.

作曲された時代 などがあります

And by seeing all this data,

これら全てのデータを基に

AIVA can actually respond to very precise requirements.

AIVAは とても正確に 注文に応えることができます

Like the ones, for example, we had for a project recently,

例えば 最近のプロジェクトでは

SF映画のサウンドトラックを 思い起こさせるような曲の

where we were commissioned to create a piece

that would be reminiscent of a science-fiction film soundtrack.

作曲を依頼されました

And the piece that was created is called "Among the Stars"

そして完成した曲が 『アマング・ザ・スターズ』(星々の間に)です

and it was recorded with CMG Orchestra in Hollywood,

ハリウッドの CMGオーケストラの演奏による

under great conductor John Beal,

名指揮者ジョン・ビールの指揮で 収録された—

and this is what they recorded, made by AIVA.

AIVAの作品を お聴きください

（音楽）

(Music)

(Music ends)

（音楽終了）

What do you think?

いかがでしたか？

(Applause)

（拍手）

Thank you.

ありがとうございます

So, as you've seen, AI can create beautiful pieces of music,

お聞きになったように AIは美しい音楽を作り出せます

and the best part of it

これの素晴らしいところは

is that humans can actually bring them to life.

人間が それに命を吹き込める ということです

And it's not the first time in history

技術による 人間の創造性の補完は

that technology has augmented human creativity.

これまでにも 例がありました

Live music was almost always used in silent films

サイレント映画では 視聴体験を補完するために

to augment the experience.

よく生演奏が付いていました

But the problem with live music is that it didn't scale.

しかし生演奏の問題は 規模の調整が難しいことです

It's really hard to cram a full symphony into a small theater,

小さな劇場に 交響楽団を 詰め込むことはできないし

and it's really hard to do that for every theater in the world.

世界中の劇場の全てで 生演奏を行うこともできません

So when music recording was actually invented,

録音技術が発明されたことで

it allowed content creators, like film creators,

映画制作者などの コンテンツ・クリエイターが

to have prerecorded and original music

物語の各シーンに合わせて作曲された オリジナルの音楽を

tailored to each and every frame of their stories.

事前に収録し 使用できるようになりました

And that was really an enhancer of creativity.

それにより 創造力の幅が 大きく広がったんです

Two and a half years ago, when I watched this movie "Her,"

２年半前に『her/世界でひとつの彼女』を 見て思いました

I thought to myself that personalized music

人々が音楽を楽しみ 曲を作る方法の 次なる大きな変化は

would be the next single biggest change in how we consume and create music.

個人個人に合わせた音楽だと

Because nowadays, we have interactive content, like video games,

というのも 最近では テレビゲームのような

何百時間も遊べる インタラクティブ・コンテンツがありますが

that have hundreds of hours of interactive game plays,

but only two hours of music, on average.

音楽は 平均で２時間分しか ないからです

And it means that the music loops and loops and loops

同じ曲が何度も 繰り返し流され

over and over again, and it's not very immersive.

あまり没入できません

So what we're working on is to make sure that AI can compose

私達が取り組んでいるのは

個人に合わせた何百時間もの音楽を AIが作曲できるようにし

hundreds of hours of personalized music

for those use cases where human creativity doesn't scale.

人間の創造力で対応できない用途に 使おうというものです

And we don't just want to do that for games.

ゲームのためだけ ではありません

Beethoven actually wrote a piece for his beloved, called "Für Elise,"

ベートーヴェンは 好きな人のために 『エリーゼのために』を作曲しました

and imagine if we could bring back Beethoven to life.

ベートーヴェンが この世に甦ったと想像してください

And if he was sitting next to you, composing a music for your personality

彼が隣に座り 自分の個性や これまでの人生の物語に合わせて

and your life story.

作曲してくれるとしたら

Or imagine if someone like Martin Luther King, for example,

あるいは キング牧師が 自分専用の作曲家AIを持っていたらと

had a personalized AI composer.

想像してみてください

Maybe then we would remember

おそらく 私達は 「私には夢がある」を

"I Have a Dream" not only as a great speech,

偉大な演説としてだけでなく

but also as a great piece of music, part of our history,

我々の歴史の一部であり キング牧師の思想を表す

and capturing Dr. King's ideals.

偉大な音楽として 記憶していたことでしょう

And this is our vision at AIVA:

AIVAに取り組む 私達の未来像は

to personalize music so that each and every one of you

皆さんの一人一人 そして世界中の全ての人が

and every individual in the world

can have access to a personalized live soundtrack,

自分の人生の物語や 個性に合わせて作曲された

based on their story and their personality.

自分だけの音楽を 聴いている姿です

So this moment here together at TED is now part of our life story.

こうして今日 皆さんとTEDに集まっていることも 私達の物語の一部になります

So it only felt fitting that AIVA would compose music for this moment.

だから この瞬間について AIVAが作曲するべきだと思い

And that's exactly what we did.

実際にやってみました

So my team and I worked on biasing AIVA on the style of the TED jingle,

私たちのチームは TEDのオープニング・テーマ曲の作風と

and on music that makes us feel a sense of awe and wonder.

畏敬や驚異の念を引き起こす音楽を AIVAに学ばせました

And the result is called "The Age of Amazement."

その結果生まれた曲が 『エイジ・オブ・アメーズメント』(驚異の時代)です

Didn't take an AI to figure that one out.

タイトルはAIに頼りませんでした

(Laughter)

（笑）

And I couldn't be more proud to show it to you,

皆さんにお聞きいただけるのが とても誇らしいです

so if you can, close your eyes and enjoy the music.

よろしければ 目を閉じて

音楽をお楽しみください

Thank you very much.

(Music)

（音楽）

『エイジ・オブ・アメーズメント』 AIVA 作曲

[The Age of Amazement Composed by AIVA]

(Music ends)

（音楽終了）

This was for all of you.

これは皆さんのための音楽です

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）