让机器“看图谱曲” 百度意欲何为？
编者按：“看图谱曲”技术也许尚未成熟，但却可以落地于不同领域——只要涉及“情绪渲染”，譬如广告，社交软件，PR营销，甚至最近火热的AR等等。
看到一篇作者为海甜写的文章就介绍到：无论“算法音乐(以数学方法代替音乐思维，创作过程即演算过程)”，还是“图表音乐”，“几何音乐”，诸多作曲家都试图以数学为路径窥视音乐本质。数学家约翰·傅里叶甚至证明所有乐声都可用数学式描述，而莱布尼茨则说：“音乐，就它的基础来说，是数学的;就它的出现来说，是直觉的。”
不过，这当然不意味着作曲这件事自此将由机器代劳——常识是，在可以预见的未来，人类与人工智能不是对立关系，而更近似于共生。举个例子，如你所知，1997年国际象棋大师卡斯帕罗夫被当时的人工智能打败，但与直觉相悖，近二十年过去了，国际象棋的浪潮并未消散，相反，无论玩家数量还是比赛数量都一直在提升——人类甚至发明了一种自由式国际象棋比赛：人加电脑与其他人加电脑，或者纯粹电脑来比赛，在2014年自由式国际象棋对抗锦标赛上，纯人工智能赢了42场，而“人工+智能”型组合赢得了53场。
嗯，人工智能帮助人类成为了更好的棋手，你完全可以期待，这种助力同样发生在音乐领域，两种智慧的合力一齐谱写出更精致的作品也未尝可知。说不定未来的谱曲形式是：确定性的部分由机器完成，而人类则复杂提供那些真正意义上的“点睛之笔”。
音乐的作用
那么说回百度这项“看图谱曲”技术——它到底有什么用?
先来回顾一下百度在这一领域的深耕与布局。公开资料显示，早在2013年百度就正式成立了深度学习实验室(IDL)，2014年5月挖角谷歌大脑之父吴恩达出任首席科学家。也在这一年，百度在加州森尼韦尔市成立了“百度研究院”，并下设深度学习，大数据和人工智能这三个商业前景最为明朗的实验室。
事实上，研发新技术——并让它尽快落地，实现商业价值，一直为百度所擅长。就拿与“看图谱曲”技术相关的图像识别来说，其测试版在2010年末上线，经过不断迭代，如今它已被应用在电商(譬如拍照购物)，社交(譬如通过人脸相似度交友)等领域。
嗯，“看图谱曲”同样如此——毫无疑问，相较于让人工智能单纯谱曲以换得人类赏识，“看图+谱曲”有着更为广阔的实用性。最本能地猜测当然是产品推广，譬如，机器谱曲可作为单一商品甚至任何一家网店的背景音乐，让用户在购物同时能听到一段“描述”这个产品的音乐，从而提升购物欲望。
这并非空泛之谈。你知道，音乐有着无比漫长的演化史，它几乎出现在人类所有仪式和活动之中，人脑为何迷恋音乐?它是怎么理解和处理音乐的?这些都是开放且令人着迷的疑问。虽然视觉帮助人类获取80%以上信息，但来自听觉的情绪反馈同样巨大——无论是欣喜艺术还是日常生活，关于“一段配乐”的作用，你一定深有体会。
一种常见解释是：音乐与多巴胺的释放有关，后者是一种与“快乐”相关的激素。作家阿城在《爱情与化学》一文中曾说：能直接作用于边缘系统也就是情感中枢的艺术就是音乐。“音乐由音程、旋律、和声、调性、节奏直接造成‘频律’(不是旋律)，假如这个频律引起痛苦中枢或快感中枢的强烈共振(不是共鸣)而导致放电，人就被‘感动’，悲伤，兴奋，沮丧，快活。同时脑中的很多记忆区被激活，于是我们常常听到或看到这样的倾诉，‘它使我想起了什么什么……’每个人的经验记忆有不同，于是这个‘频律’，也就是‘作品’就被赋予多种意义了。”
所以从这个意义上，在我看来，这无疑要比让机器作出一首“伪肖邦”要有用的多。
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