Ana sayfa Teknoloji Beatles’tan Esinlenilmiş İlk Yapay Zeka Bestesini Dinleyin

Beatles’tan Esinlenilmiş İlk Yapay Zeka Bestesini Dinleyin

Okuma süresi: 3 dakika

Yapay zeka teknolojisi ve robotlar hayatımızın her alanına dahil olmak üzere hatta dahil oldular bile diyebiliriz. Özellikle tekrar gerektiren ve bir standarda tabi olan işlerde robotlar çoktan insanların yerini aldı. Bizden daha hassas ve daha hatasız çalışabiliyorlar, hesaplama yapmada bizden daha iyiler, satrançta ve go oyununda bizi yeniyorlar. Ancak yerimizi asla dolduramayacaklarına inandığımız bir alan var: yaratıcılık. Peki bu konuda kendimize ne kadar güvenmeliyiz? Robotik bir zeka ne kadar yaratıcı olabilir?

Bilgisayar Tabanlı Müzik

Bilgisayar tarafından oluşturulmuş şarkı sektörü; -belki de varlığından bile bihaber olduğumuz bir sektör olmakla birlikte- müzisyenleri, yaratıcılıklarının değer bulmasından lisanlarına kadar pek çok konuda rahatsız edecek gibi görünüyor. Bu sektör hayal ettiğinizden daha da büyük ve yapay zeka kullanarak müzik besteleyen Amper Music, Jukedeck, SONY CSL ve Google Magenta olmak üzere 4 büyük firma bu sektörün başını çekiyor.

Yapay zeka yaklaşımının öne çıkmasının başlıca nedeni: -ironik bir şekilde- yaratıcı olma görevininin bilgisayarlara verilmesi ve müziğin ticari bir ürün şeklinde kolayca üretilebiliyor olması. Peki yapay zeka, gişe görevlilerinin yerini alan elektronik turnikeler gibi müzisyenlerin yerini alabilir mi? Bunun, içerik oluşturucuları için yaralı bir araç olma potansiyeli yüksek olsa da müzik endüstrisini nereye sürükleyeceğini kestirmek ise epey zor. Bu durum aynı zamanda telif hakkı, telif toplama ve referans gösterme gibi başlıklarının yeniden tartışılmasına yol açacak gibi görünüyor. Özellikle yapay zeka tarafından yazılmış olan ilk pop şarkı ve oluşturulma mekanizması, bu durumu daha iyi anlamamız için güzel bir örnek.

Bilgisayar tabanlı şarkı sektörünün 4 büyük firmasından biri olan SONY CSL, sene sonuna doğru içinde yapay zeka tarafından bestelenen şarkıların yer aldığı bir albüm yayınlayacak. Bu şarkıların ilki, Flow Machine isimli bir sistemin 45 Beatles şarkısını analiz etmesi ve yeniden modellemesiyle oluşturulmuş olan Daddy’s Car.

Şarkı 1960’lardan kalma kayıp bir Beatles şarkısı ya da Beach Boys’tan Brian Wilson’ın bir bestesi gibi.

Bestelemenin Algoritması

Peki bir yapay zeka tam olarak nasıl şarkı yazıyor? Öncelikle şunu belirtelim şarkı tamamen yapay zeka tarafından oluşturulmadı. Müzisyen ve müzisyen olmak isteyenlerin iş imkanı hala güvende sayılır, yani en azından şimdilik. Projenin baş araştırmacısı François Pachet, şarkının sözlerini (sözler kulağa ne kadar sürreal gelse de) Fransız müzisyen Benoît Carré’nin yazdığını açıkladı. Aynı zamanda bestesinin düzenlenmesine de katkıda bulunmuş.

Bir yapay zeka için müzik bestelemek o kadar da kolay değil. Araştırmacıların kullandığı Flow Machines isimli sistem, öncelikle yaklaşık 13.000 melodiyi barındıran çok büyük bir müzik veri kütüphanesini tarayarak müzik stilleri hakkında bilgi topluyor. Daha sonra, yapay zekalarda kullanılan bir karar verme aracı olan Markov matrisi ile analiz ediliyor. Ancak Markov matrisi harmonik bir bestenin ortaya çıkması için yeterli değil, sadece optimum kombinasyonlar ile ilgili bir veri elde edebiliyor. Bestenin yapısını ortaya çıkarmak için ise Flow Machines sisteminin temelini oluşturan Markov cebiri denilen bir çoklu matris sistemi kullanılıyor ve bu sayede seçilmiş stildeki bestenin yapısı oluşturulmuş oluyor. Daha sonra insan müdahalesi devreye giriyor. İnsan müdahalesi olmadan yapay zeka tarafından oluşturulmuş melodi örneklerine şuradan ulaşabilirsiniz:  http://www.flow-machines.com/flowcomposer-composing-with-ai/

Örneğin Mr. Shadow isimli şarkıda Benoît Carré, aralarında Cole Porter, Gershwin, Duke Ellington’ın da bulunduğu Amerikalı şarkı yazarları temasını seçmiş ve ortaya böyle bir şey çıkmış:

Mr.Shadow, Daddy’s Car’ın da içinde yer aldığı, SONY CSL’in bilgisayar tabanlı şarkılar albümünün yayınlanan ikinci şarkısı. Temeli benzer melodilerden yeni bir kombinasyon oluşturmak olan sistem için bunun neresi yaratıcılık diyebilirsiniz, ancak insandaki yaratıcılık süreci de bundan farklı ilerlemiyor. Sanat eseri ortaya koyan sanatçı, gördüklerini kendi stil süzgecinden geçirip yansıtır. Kendi kendine öğrenen bir yapay zeka sistemi olan Flow Machines’te de süreç aşağı yukarı aynı şekilde gerçekleşiyor. Flow Machines sadece melodi de üretmiyor, farklı şarkı sözlerini farklı şarkı melodilerine de adapte edebiliyor ve bunu gayet etkileyici bir şekilde yapıyor.

Araştırma ekibinin lideri Pachet, parçaların, eser hırsızlığına girmeyecek şekilde, yeterince farklı olduklarından emin olduklarını söylüyor. Yine de dinleyicilerin yapay zeka tarafından üretilmiş müzikleri çok fazla kabulleneceğine inanmıyor. Konu hakkında görüş bildiren Fransız rock grubu Lescop da Pachet ile aynı görüşte: “Müzik hayranları, müzisyenlerine aşık olmak zorunda. Bilgisayarlara aşık olamazsınız” diyor.

SONY CSL’in tek ilgi alanı pop değil. Yapay zeka ile beste yapma işini klasik müziğe de uyguladılar. Yine Flow Machines sisteminin kullanıldığı sistemin adı: DeepBach.

Açıkçası herhangi bir klasik besteden ayırmak neredeyse imkansız. Pachet veri tabanı genişledikçe sistemin daha düzgün çalışır hale geleceğini de belirtiyor.

Bazı uzmanlara göre ise, müzik bestelemede yapay zekanın kullanımı; insanların yerini tamamen almak yerine, insan katkısının kıymetini açığa çıkaracak. İngiliz müzisyen Peter Hook da bestelerin tamamen robotik zekaların eline bırakılmasına soğuk bakıyor: “Bu harika şeyin oluşturduğu Beatles parçasını henüz dinlemedim. Ama bence -bir müzisyen olarak düşününce- bunu istemiyoruz değil mi? İşimizden olmak istemiyoruz.”

Referans ve İleri Okuma:
  1. Music As A Commodity: Songwriting With Artificial Intelligence
  2. I composed songs by SONY CSL Research Lab
  3. Markov Constraints
  4. From Jingles to Pop Hits, A.I. Is Music to Some Ears 
  5. Robo Pop Stars 
  6. Inside the Lab That’s Producing the First AI-Generated Pop Album 
  7. Sony develops algorithm based AI music 
İlgili Araştırma Makalesine Erişim: https://www.csl.sony.fr/downloads/papers/2015/ghedini-15b.pdf