Cách đây vài năm, công ty Huawei đã thực hiện một thách thức tương tự: hoàn thành bản giao hưởng số 8 “Bỏ dở” mà nhà soạn nhạc Lãng mạn Schubert sáng tác năm 1822 – một trong những tác phẩm viết cho dàn nhạc được yêu thích nhất của ông. Hai chương đầu đã được hoàn thiện, nhưng mới chỉ có một số đoạn của hai chương tiếp theo. Với mục tiêu trình diễn công nghệ trên các điện thoại thông minh của mình, Huawei quyết định dùng AI để hoàn thiện tác phẩm – với sự giúp đỡ của nhà soạn nhạc Lucas Cantor.

Tác phẩm đã được trình diễn tại London vào tháng 2/2019 trong sự ngỡ ngàng của nhiều tình nhân nhạc cổ xưa. Giờ đây đến lượt, bản giao hưởng chưa hoàn thành xong của nhà soạn nhạc Ludwig van Beethoven được một dự án Bất Động Sản AI khác để mắt tới .

Những người yêu nhạc cổ điển đều biết rằng khi qua đời vào vào năm 1827 thì Ludwig van Beethoven đã hoàn thành bản giao hưởng số 9 được tới ba năm và tập trung vào sáng tác một số bản tứ tấu đàn dây. Tuy nhiên, không phải ông không muốn tiếp tục tập trung vào thể loại giao hưởng, ngược lại, nhà soạn nhạc đang nghiền ngẫm về một tác phẩm theo đơn đặt hàng của Hội Âm nhạc hoàng gia London. Vào năm 1817, họ đề nghị Beethoven viết bản giao hưởng số 9 và 10. Với một tác phẩm viết cho dàn nhạc giao hưởng, thông thường có bốn chương: chương đầu trình diễn với tốc độ nhanh, chương hai với tốc độ chậm hơn, chương ba tốc độ trung bình hoặc nhanh và chương cuối với tốc độ nhanh trở lại (tuy nhiên trong lịch sử âm nhạc, cũng có nhiều bản giao hưởng vượt khỏi ‘khuôn mẫu’ về tốc độ, số chương nhạc, tùy dụng ý của tác giả).

Hoàn tất bản giao hưởng số 9 “ Ode to Joy ” vào năm 1824 nhưng khi bước sang bản số 10, không hiểu vì nguyên do gì mà Beethoven lại không hoàn thành xong nó, chỉ để lại một số ít trang bản thảo và 1 số ít sáng tạo độc đáo mà ông tạm phác họa vào khoảng chừng hai năm trước khi qua đời .

“ Sau khi Beethoven qua đời, những điều quái gở đã xảy ra, không ai hoàn toàn có thể tưởng tượng ra là sẽ có lúc AI và sự phát minh sáng tạo của nó hoàn toàn có thể đuổi kịp bước thiên tài. Beethoven đã để lại cho tất cả chúng ta chỉ một vài nốt nguệch ngoạc, một câu đố ở đầu cuối dẫn tới bản giao hưởng số 10 của Beethoven lần đầu trình diện quốc tế, ngày 9/10 tại Bonn ”. ( Nhà soạn nhạc Walter Werzowa )

Trong vòng 200 năm qua, đã có một số ít nỗ lực triển khai xong bản giao hưởng số 10 của Beethoven. Nổi tiếng nhất trong số đó là vào năm 1988, nhà âm nhạc học Barry Cooper đã mạo hiểm hoàn thành xong hai chương tiên phong. Ông đã chuyển và tích hợp 250 ô nhịp từ những bản phác thảo để tạo ra cái mà theo cái nhìn của ông là chương nhạc trung thành với chủ với tầm nhìn của Beethoven .
Tuy nhiên những phác thảo sơ khai của Beethoven không hề giúp cho những chuyên viên âm nhạc sau này vượt quá được chương nhạc tiên phong .
Dự án “ Beethoven X : AI project ” do Deutsche Telekom hỗ trợ vốn đã tạo ra thời cơ để một nhóm những nhà lịch sử vẻ vang âm nhạc, âm nhạc học, nhà soạn nhạc và nhà khoa học máy tính cùng nhau đưa ý tưởng sáng tạo sơ khởi của Beethoven đến với cuộc sống .

Chờ AI “trổ tài”

Vào đầu năm 2019, tiến sỹ Matthias Röder, giám đốc Viện Karajan, một tổ chức triển khai có trụ sở tại Salzburg, Áo, chăm sóc đến việc vận dụng công nghệ tiên tiến trong nghành âm nhạc, đã liên hệ với giáo sư Ahmed Elgammal, Giám đốc Phòng thí nghiệm Nghệ thuật và AI của trường ĐH Rutgers. Ông lý giải là mình mong ước một nhóm những nhà nghiên cứu cùng triển khai xong bản giao hưởng số 10 nhân ngày kỷ niệm 250 ngày sinh nhà soạn nhạc và đặt yếu tố là liệu AI có đủ năng lực để giúp họ “ viết ” hàng loạt phần còn khuyết thiếu trong những trang bản thảo của Beethoven được không .
Thách thức vậy là được thiết lập bằng một câu hỏi. Để làm đầy những khuông nhạc, AI hoàn toàn có thể cần phải làm được điều mà từ trước đến nay nó chưa từng làm, giáo sư Ahmed Elgammal hiểu như vậy nhưng ông cũng gật đầu .
Röder sau đó đã tập hợp được một nhóm chuyên viên, trong đó có nhà soạn nhạc Áo Walter Werzowa. Nổi tiếng với việc từng viết âm thanh nhạc hiệu cho hãng Intel, Werzowa đã đảm trách một trách nhiệm sáng tác trọn vẹn mới là link những gì Beethoven để lại với những gì AI hoàn toàn có thể tạo ra. Mark Gotham, một chuyên viên khoa học máy tính, triển khai nỗ lực chuyển biên những bản thảo của Beethoven và giải quyết và xử lý hàng loạt tác phẩm của ông để sao cho AI hoàn toàn có thể học được .
Nhóm chuyên viên quốc tế này còn có Robert Levin, một nhà âm nhạc học tại trường Đại học Harvard và từng là một nghệ sĩ piano kĩ năng. Levin trước đây cũng đã triển khai xong một số ít tác phẩm bỏ lỡ của những nhà soạn nhạc như Johann Sebastian Bach và Mozart .
Vào tháng 6/2019, cả nhóm có thời cơ thao tác bên nhau trong một hội thảo chiến lược hai ngày ở thư viện âm nhạc của trường Harvard, trong một phòng rộng với đàn piano, bảng đen và một chồng bản thảo tương quan đến những tác phẩm nổi tiếng nhất của ông. Họ nói với nhau về việc những trang bản thảo hoàn toàn có thể được tập hợp thành một tác phẩm âm nhạc hoàn hảo như thế nào và cách AI hoàn toàn có thể giúp giải câu đố âm nhạc mà vẫn tôn trọng tầm nhìn và ngôn từ âm nhạc của Beethoven. Điều mê hoặc nhất lúc này là những chuyên viên âm nhạc lại là người háo hức nhất trong việc tìm hiểu và khám phá về những dạng âm nhạc mà AI hoàn toàn có thể tạo ra trước đây. Giáo sư Ahmed Elgammal nói với họ về cách AI đã tạo ra âm nhạc theo phong thái của Bach thành công xuất sắc như thế nào. “ Tuy nhiên, đây chỉ là một hòa âm trong một giai điệu đầu mang phong thái của Bach. Nó không giống như điều tất cả chúng ta cần phải làm : cấu trúc hàng loạt một bản giao hưởng từ một số ít tiết nhạc ”, ông quan tâm .

Đó là thách thức mà AI phải hoàn thành.

Về cơ bản, giống như ngôn từ, trong trường hợp này, âm nhạc là cơ sở của những đơn vị chức năng thông tin và quy trình học gồm có cả thiết kế xây dựng hiểu biết. Để “ dạy ” máy tính thì những bản giao hưởng, những sonata piano hay những tứ tấu đàn dây của Beethoven phải được số hóa và đưa vào chương trình máy tính, lấy đó làm nội dung đào tạo và giảng dạy đi đào tạo và giảng dạy lại AI. Cũng giống như mạng thần kinh của một bộ não, máy tính hoàn toàn có thể tạo ra những liên kết mới của chính mình. Khi đó, những hiệu quả âm nhạc do AI tạo ra sẽ được đưa trở lại mạng lưới hệ thống và những nốt nhạc mới được đưa vào .
Tuy nhiên, những nhà khoa học trong phòng họp đều muốn biết tường tận về những gì mà họ có trong tay và cách những chuyên viên sử dụng nó để triển khai xong tác phẩm. Cuối cùng, trách nhiệm đã dần rõ nét, họ sẽ sử dụng những nốt mà Beethoven đã ghi lại và hàng loạt những bản giao hưởng đã được ông triển khai xong toàn vẹn – cùng với những phác thảo của bản số 10 – để tạo ra những gì mà chính Beethoven hoàn toàn có thể viết ra .

Thách thức này vô cùng lớn. Họ không có một cỗ máy thần thánh nào mà chỉ cần được ‘nuôi’ bằng các bản thảo âm nhạc, bấm vào một cái nút là có thể sẵn sàng cho ra một bản giao hưởng ở đầu kia. Phần lớn AI hiện tại đều không thể tiếp tục một tác phẩm âm nhạc bỏ dở chỉ bằng một vài giây thêm thắt. Viết trên Conversation, giáo sư Ahmed Elgammal cho rằng, nhóm của ông cần phải mở rộng các biên giới của những gì AI có thể làm bằng việc dạy cho máy móc quá trình sáng tạo của Beethoven – cách ông có thể sử dụng một vài ô nhịp và phát triển chúng một cách cẩn thận thành các bản giao hưởng, tứ tấu và sonata đầy cảm xúc.

Theo bước chân thiên tài

Khi dự án Bất Động Sản được thực thi, góc nhìn con người và góc nhìn công nghệ tiên tiến của nhóm hợp tác cùng tiến triển .

Werzowa, Gotham, Levin, và Röder cùng giải mã và chuyển biên các phác thảo của Beethoven, cố gắng hiểu những ý định đang trên đường thành hình của ông. Sử dụng các bản giao hưởng toàn vẹn của nhà soạn nhạc như một khuôn mẫu, họ nỗ lực ghép mảnh lại với nhau thành bài toán, nơi những mảnh bản thảo có thể nối tiếp vào hình thành logic phát triển, để cuối cùng hình thành một chương. “Một chương của một bản giao hưởng có thể có tới 40.000 nốt nhạc. Còn một số chủ đề trong chủ đề phác thảo của Beethoven chỉ có ba ô nhịp, tương đương 20 nốt. Quả thật rất ít thông tin”, Werzowa nói.

Họ phải đưa ra những quyết định hành động, giống như việc xác định liệu một bản thảo ý niệm điểm khởi đầu của một scherzo, một phần rất là sôi động của bản giao hưởng này, đơn cử là trong chương ba. Hoặc họ hoàn toàn có thể xác lập một dòng nhạc hoàn toàn có thể là cơ sở của một fugue, vốn là một hình thức âm nhạc được tạo ra từ việc tích hợp những phần, những bè xen kẽ trong một toàn diện và tổng thể hòa giải và được đặt trên một chủ đề TT nhưng lại có sự tương tác giao thoa nhất định với nhau. Khía cạnh AI của dự án Bất Động Sản này, theo góc nhìn của những nhà khoa học máy tính, do đó phải vật lộn với những trách nhiệm đầy thử thách .
Thứ nhất, và cơ bản nhất, cần phải xác lập rõ cách làm thế nào để tạo ra một tiết nhạc ngắn, hoặc thậm chí còn chỉ là một motif, và dùng nó để tăng trưởng một cấu trúc âm nhạc dài hơn, phức tạp hơn mà chỉ theo đúng cách Beethoven hoàn toàn có thể làm. Ví dụ, máy tính phải học cách Beethoven cấu trúc bản giao hưởng số 5 từ một motif bốn nốt cơ bản .
Tiếp theo, chính do sự liên tục của một tiết nhạc cần dẫn đến một hình thức âm nhạc nhất định, liệu nó là một scherzo, trio hay fugue ? AI cần học cách quy trình giải quyết và xử lý để tăng trưởng những hình thức âm nhạc đó của Beethoven .

Danh sách những việc cần làm do đó tăng dần : những chuyên viên phải dạy cho AI cách viết một dòng giai điệu và hòa âm cho nó. AI cần học cách bắc cầu cho hai tiết đoạn lại với nhau. “ Và rồi chúng tôi nhận ra là AI phải có năng lực sáng tác ra một coda, vốn là một phân đoạn có trách nhiệm kết thúc một tác phẩm âm nhạc ”, giáo sư Ahmed Elgammal chú ý quan tâm còn Werzowa cho biết, “ mỗi một tiết nhạc có hàng trăm yêu cầu, 1 số ít yêu cầu tốt hơn những cái khác nhưng sau cuối chỉ có một lựa chọn ”. Các nhà nghiên cứu đều thống nhất gửi những đề xuất kiến nghị tới Werzowa. Cho nên mỗi sáng thức dậy vào lúc năm giờ, Werzowa phải đọc tổng thể những thư và ngồi lỳ ở bàn thao tác tới 9 giờ mới hoàn toàn có thể lựa chọn được cái mà ông nghĩ là cái tốt nhất cho tác phẩm của Beethoven .
Cuối cùng, một khi có vừa đủ một tác phẩm hoàn hảo, AI lại phải ấn định rõ cách dàn nhạc với nhiều bè nhạc cụ khác nhau chơi ở từng phần riêng không liên quan gì đến nhau như thế nào .
Vào tháng 11/2019, họ lại họp mặt nhau một lần nữa – lần này tại Bonn, ngay ở Bảo tàng Beethoven, ngay nơi nhà soạn nhạc sinh ra và lớn lên. Cuộc họp này là nhằm mục đích thử nghiệm cho việc tăng trưởng AI và kiến thiết xây dựng bản giao hưởng số 10 từ những phác thảo. Một nghệ sĩ piano đã trình tấu một phần tác phẩm trước sự tận mắt chứng kiến của những học giả âm nhạc, những chuyên viên về Beethoven, nhà báo trong một phòng hòa nhạc nhỏ ngay kho lưu trữ bảo tàng .
Họ đã thử mời người theo dõi xác lập chỗ nào tiết nhạc của Beethoven kết thúc và nơi nào hành trình dài mày mò của AI khởi đầu. Ai cũng bó tay. Cuối cùng chỉ một người vấn đáp được câu hỏi này, sau khi được nghe một tứ tấu đàn dây chơi ở vài ngày sau .
Thành công của những thử nghiệm đó đủ khiến những nhà khoa học nghĩ rằng mình đã đi đúng đường. “ Sau khi Beethoven qua đời, những điều lạ lùng đã xảy ra, không ai hoàn toàn có thể tưởng tượng ra là sẽ có lúc AI và sự phát minh sáng tạo của nó hoàn toàn có thể đuổi kịp bước thiên tài. Beethoven đã để lại cho tất cả chúng ta chỉ một vài nốt nguệch ngoạc, một câu đố sau cuối dẫn tới bản giao hưởng số 10 của Beethoven lần đầu trình diện quốc tế, ngày 9/10 tại Bonn. Cám ơn những đồng nghiệp của tôi ”, Walter Werzowa đã diễn đạt những xúc cảm của mình trên thông tin tài khoản Twitter .

AI thực sự là thiên tài?

Tại mọi điểm, hoàn toàn có thể nói như vậy, bóng hình vĩ đại của Beethoven đã mở màn hiển thị, thử thách những nhà khoa học làm tốt hơn nữa. Qua 18 tháng, họ đã cấu trúc hàng loạt tác phẩm và phối khí cho cả dàn nhạc hàng loạt hai chương với hơn 20 phút. Họ đã nhận được phản hồi từ khắp nơi về khu công trình này – có người nói là nghệ thuật và thẩm mỹ bị số lượng giới hạn trong AI và AI không hề cố gắng nỗ lực sao chép nổi quy trình phát minh sáng tạo của con người. “ Khi đến với thẩm mỹ và nghệ thuật, tôi không coi AI là vật thay thế sửa chữa mà là một công cụ – một thứ hoàn toàn có thể mở ra những cánh cửa cho nghệ sĩ biểu lộ chính mình theo cách mới ”, giáo sư Ahmed Elgammal nhận xét. Một chuyên viên âm nhạc tham gia dự án Bất Động Sản nói rằng, AI gợi cho ông về hình ảnh một sinh viên háo hức với âm nhạc, cố gắng nỗ lực tập luyện từng ngày, học hỏi không ngừng và trở nên ngày một am hiểu hơn .

Không thể không ghi nhận nỗ lực của AI. Dù không thích thú gì với tác phẩm này, Jan Swafford – một nhà soạn nhạc và một tác giả có nhiều cuốn tiểu sử âm nhạc về các nhà soạn nhạc tiền bối như Wolfgang Amadeus Mozart, Ludwig van Beethoven, Charles Ives, Johannes Brahms…, buộc phải thừa nhận là ít nhiều đã có thành công: AI đã có thể tạo ra một thứ gì đó mà những âm thanh được chơi gợi ra rằng đó là một bản nhạc, dẫu đó chỉ là một bản đầy màu sắc lãng mạn và dễ quên ngay sau khi nghe.

Về cơ bản, ông không chấp nhận sự hiện diện của AI trong bản giao hưởng bỏ dở của Beethoven. “Trí tuệ thật sự nằm ở trong một cơ thể nên việc trí tuệ nằm ngoài một cơ thể sống như một dạng ý tưởng trừu tượng là điều không thể, hoặc nó phải được gọi bằng một cái tên khác. AI có thể bắt chước nghệ thuật nhưng nó không thể biểu đạt được bản chất của nghệ thuật là gì, ngoài việc định nghĩa của từ ngữ, nó không thể biết biểu cảm đích thực là gì”, Jan Swafford bày tỏ quan điểm trên tạp chí VAN Magazine.

Có những điểm trọn vẹn độc lạ giữa một nhà soạn nhạc bằng xương bằng thịt và một nhà soạn nhạc máy tính. Jan Swafford nghiên cứu và phân tích, những gì mà máy tính có bắt đầu chỉ là bản nháp của Beethoven. Ngay cả những siêu phẩm của ông thì khi ở dạng bản thảo cũng chỉ là những phác họa rất là nhẹ nhàng và đơn thuần, hầu hết chỉ là những nốt được ghi vội xuống khuông nhạc trong khi trong đầu ông hoàn toàn có thể là một tứ tấu đàn dây hoặc nguyên một bản giao hưởng. Ông vẫn luôn đi theo một khái niệm bao trùm, giống như tiến trình “ từ bóng tối vươn ra ánh sáng ” của bản giao hưởng số 5 nhưng điều đó lại không bộc lộ rõ ràng trên những phác thảo tiên phong của tác phẩm. Gần cuối đời mình, Beethoven đã nói với một người bạn là bản giao hưởng số 10 mà ông đang nghiền ngẫm là nơi ông đang dành nỗ lực mày mò ra “ một dạng âm nhạc mê hoặc mới ”. Chúng ta không khi nào biết là ông ý niệm gì nhưng chắc như đinh ý tưởng sáng tạo này là điều mà một cỗ máy không khi nào hoàn toàn có thể làm được .

Do đó, Jan Swafford đặt ra câu hỏi cần ứng xử thế nào đối với bản giao hưởng số 10 mà AI đã chắp nối? Nó sẽ được đưa thêm vào kịch mục tác phẩm của Beethoven và được các dàn nhạc trên khắp thế giới chơi ư? Sau Beethoven sẽ là ai, có thể là hàng tá tác phẩm chưa hoàn thành của Mozart đang chờ phía trước.

Khi những nhà âm nhạc âu lo với hàng tá câu hỏi về sự sống sót của “ nhà soạn nhạc ” máy tính thì những người thao tác trong ngành khoa học máy tính lại là người hiểu rành rẽ điều này. TS. Nguyễn Quang, Viện điều tra và nghiên cứu Khoa học Cơ bản và Ứng dụng, Đại học Duy Tân, cho rằng thế mạnh của AI là “ hoàn toàn có thể học từ những gì con người đã làm ra nên về cơ bản không hơn được con người ”. Về cơ bản thì “ AI hoàn toàn có thể sáng tác hay bằng ( hoặc kém hơn ) những gì Beethoven đã sáng tác chứ không hề hay hơn những gì Beethoven hoàn toàn có thể sẽ sáng tác. Thế mạnh của AI hoàn toàn có thể học được nhiều tác giả cùng lúc nên hoàn toàn có thể sáng tác hay bằng ( hoặc kém hơn ) những gì cả một tập thể hoàn toàn có thể sáng tác chung ( giả sử tập thể hoàn toàn có thể sáng tác ra một bản giao hưởng chung hay hơn một tác giả duy nhất ) tương tự như như những gì tập thể đã sáng tác, nhưng không hề sáng tác hay hơn những gì tập thể chưa sáng tác ”, anh nhận xét. Trong trường hợp này, “ Beethoven đã sáng tác một bản giao hưởng còn dang dở, AI buộc phải học từ những phần đã sáng tác, học thêm từ những bản khác để hiểu phong thái sáng tác của nhà soạn nhạc để hoàn thành phần còn lại. Do đó, nếu không có phần đã sáng tác thì không hề có một bản giao hưởng mới hay bằng bản Beethoven đang viết dở ”, anh nói .

Đến đây, người ta không còn cảm thấy băn khoăn quá nhiều về việc so sánh bộ óc AI với bộ óc con người. Matthew Guzdial, một chuyên gia học máy tại trường Đại học Alberta, nhận xét với BBC music: “AI, học máy hiện đại, tất cả chỉ lấy những mẫu hình nhỏ, cục bộ và sao chép chúng. Do dó, kết quả của dự án tùy thuộc vào việc con người sau đó lấy ra những kết quả của AI và tìm ra thiên tài. Thiên tài không ở đó, thiên tài cũng không phải là AI. Thiên tài ở đây chính là con người, những người đã thực hiện việc lựa chọn ra từ những đề xuất của AI”.

Nguồn: Tiasang.com.vn

Source: https://thcsbevandan.edu.vn
Category : Thông tin khóa học