ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მუსიკაში

მუსიკა ადამიანების კულტურის განუყოფელი ნაწილია, რომლის შექმნაშიც ცივილიზაციის ადრეული პერიოდებიდანვე ადამიანის უნიკალური შემოქმედებითობა და კრეატიულობა ვლინდებოდა. ამიტომ ყოველთვის საეჭვო იყო რომ კომპიუტერი მუსიკის შექმნის კრეატიული პროცესის არსის დაჭერას შეძლებდა

 

თუმცა, ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტ სფეროში ახერხებს ადაპტირებას და ადამიანების ფუნქციების შეთავსებას. მაშ შორის კი სულ უფრო წინ მიიწევს ხელოვნური ინტელექტის მიერ მუსიკალური სფეროს ათვისების პროცესიც, საოცარი და ცოტა უჩვეულოა ის ფაქტიც, რომ მუსიკა და AI (ხელოვნური ინტელექტის) გამოყენება მედიცინაშიც ერთდროულად დაიწყო

 

AI მუსიკა - მომავლის შოუ ბიზნესი

ლეგენდარული ისლანდიელი მუსიკოსი Björk უკვე წლებია თავის შემოქმედებაში თანამედროვე ტექნოლოგიებს იყენებს. ახალი კომპოზიციის შექმნისათვის ამჯერად არტისტმა Microsoft-ის პროგრამისტების მიერ შექმნილი ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენა

ახალი, არსებულთაგან არცერთი ანალოგის მსგავსი, უწყვეტი კომპოზიცია ნიუ-იორკის ერთ-ერთი სასტუმროსათვის  -  Sister City-ისათვის მუსიკალური გაფორმების სახით შეიქმნა.

 

ალგორითმი, Björk-ის ძველი, 17 წლის წინანდელი საგუნდო მუსიკის არქივიდან არჩევს კომპოზიციებს. ხელოვნური ინტელექტი მუსიკის შერჩევისას ცის რეალური გამოსახულებით ხელმძღვანელობს - ამ გამოსახულებას კი, ალგორითმი სასტუმროს ტერასაზე დამაგრებული კამერიდან იღებს.

აღსანიშნავია, რომ ეს არ არის პირველი შემთხვევა, როცა სასტუმრომ მისაღები სივრცისა და რესტორნის მუსიკალურად გასაფორმებლად  ხელოვნური ინტელექტით გენერირებული მელოდიები გამოიყენა.

 

ნეირონული ქსელებითა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით შექმნილი, უწყვეტი მუსიკალური ტრეკი მილერის სარეკლამო რგოლშიც გვხვდება.

კომპოზიტორი ედ ნიუტონ-რექსი 2014 წლიდან მუშაობდა Jukedeck პროექტზე, ხელოვნური ინტელექტთან დამეგობრებით მისი გუნდი 20 ადამიანამდე გაიზარდა და 3,1 მილიონი დოლარის ინვესტიციის მოზიდვაც კი შეძლო

 

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი ხსნის მუსიკის სტრუქტურას და მის საფუძველზე იქმნება ახალი, უნიკალური მელოდია, ხსენებულ მეთოდს, პირველად ამერიკელმა მეცნიერმა და კომპოზიტორმა დევიდ კოპმა მიმართა. მისი "რეკომბინატორიკის" იდეის წყალობით გაჩნდა ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეეძლო არსებული მუსიკალური პასაჟების გაანალიზება და მათ საფუძველზე საკუთარი თავის შექმნა. ასე ჟღერს, მაგალითად, ვივალდის შემოქმედების იმიტაცია

ჯერ კიდევ 12-14 წლის წინ, AI გამოყენებით შემუშავებული კონცეფცია იმეორებდა მუსიკის შექმნის პრინციპს. ასე დაიბადა მეცნიერის ფრანსუა პასკის მიერ შექმნილი კონტინუატორის ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია გააგრძელოს და დაასრულოს მუსიკალური ნაწარმოების შექმნა იქიდან, სადაც ცოცხალი კომპოზიტორი შეჩერდება

 

 

 

ახალი ტექნოლოგიების გამოყენებით, ფრენკ სინატრას ბრიტნი სპირსის TOXIC-იც კი ვამღერეთ

ხელოვნური ინტელექტის განვითარების კომპანიამ OpenAI ახალი ნეირონული ქსელი Jukebox წარადგინა, რომელსაც შეუძლია, დააგენერიროს კომპოზიციების მეშაპები და ახალი სიმღერები 9,000-ზე მეტი მუსიკოსის სტილში. გამოაქვეყნეს ტრეკებიც, რომლებიც სწორედ ამ ალგორითმის საშუალებით შეიქმნა.

 

"ჯუკბოქსის" გამოცდა მეცნიერებისა და ტექნოლოგიის თემატიკაზე მომუშავე გამოცემის Futurism რედაქციამ გადაწყვიტა. მათ დასახმარებლად მუსიკოსებსა და კომპიუტერული მეცნიერების სპეციალისტებს, ზაკ ზუკოვსკისა და სიჯეი კარსს მიმართეს, რომლებიც ჯგუფში Dadabots წევრიანდებიან და ნეირონული ქსელების საშუალებით სხვადასხვა მუსიკალური ბენდის ნამუშევრების მსგავს ჩანაწერებს ქმნიან. მათ ახალი ალგორითმის გამოყენებით უნდა შეექმნათ კომპოზიცია, რომელშიც ლეგენდარული ამერიკელი მუსიკოსი, ფრენკ სინატრა მომღერალ ბრიტნი სპირსის ჰიტს Toxic თავის სტილში ასრულებს

 

არ დაკარგო დრო! გამოიყენე ის შენი უკეთესი მომავლის შესაქმნელად. არ გადადო, დარეგისტრირდი დღესვე, იპოვე შენი წარმატების გზა

→ დარეგისტრირდი ახლავე!

 

AI მუსიკა მედიცინაში - მომავლის სამკურნალო საშუალება

ამბობენ, რომ მუსიკა საუკეთესო მკურნალა, რასაც უმეტესი ჩვენგანი ეთანხმება. კომპანია სახელწოდებით MediMusic, კინგსტონში, ჰოლკში, იორკშირის აღმოსავლეთით, იწყებს ჯანდაცვისა და მუსიკალური ტექნოლოგიების გაერთიანებას ძლიერი სამკურნალო ეფექტის მისაღწევად. კომპანია ირწმუნება, რომ პაციენტებისთვის შესაფერისი AI-ის გამოყენებით შემუშავებული ფლეილისტების საშუალებით შეეძლებათ ტკივილისა და შფოთვის შემცირება.

 

დამფუძნებელმა გარი ჯონსმა BBC Tech Tent–ს უამბო, რომ კომპანიამ შეიმუშავა ალგორითმები, რომლებიც ადგენს 400 –მდე მუსიკალური ტრეკის ფლეილისტებს, თითოეულს აქვს სპეციალურად შემუშვებული და მორგებული ეფექტი, რომელიც იზომება პაციენტისთვის. მან თქვა: ”ისინი ყურსასმენებს იკეთებენ, უსმენენ მუსიკას და გარკვეული პერიოდის შემდეგ, მცირდება მათი გულისცემა, რეგულირდება არტერიული წნევა, იწყება სტრესის ჰორმონის კორტიზოლის გამომუშავება.”

 

მთელი ეს პერიოდი, პაციენტი მაჯაზე ატარებს გულის შეკუმშვის სიხშირის მონიტორს, რომ ვაკონტროლოთ ფიზიოლოგიურ ეფექტი, რომელიც მუსიკას აქვს პაციენტზე. MediMusic ამბობს, რომ მისი Digital Drip სისტემა იყენებს მანქანურ სწავლებას, რათა თვალყური ადევნოს და შეცვალოს ის ტრეკები, რომლებსაც არ აქვთ სასურველი შედეგი.

 

NHS–მა ყურადღება მიაქცია აღნიშნულს და დაიწყო ტექნოლოგიების გამოცდა საავადმყოფოებში. დოქტორი ჟაკლინ ტვამლი, Lancashire Teaching Hospitals NHS Foundation Trust–ის ინოვაციების მენეჯერი ამბობს, რომ MediMusic–ის ტექნოლოგია გამოყენებული იყო დემენციის მქონე პაციენტებთან.

 

მისი თქმით, მუსიკას სხვადასხვა ემოცია მოჰყვება. მან თქვა:

• პაციენტები, რომელსაც 7-9 დღე უმოძრაოდ უხდებათ ყოფნა შეგვიძლია შევთავაზოთ მისთვის ახალი, სასიამოვნო მუსიკალური სისტემა და ვნახოთ, ეს ხელს შეუწყობს თუ არა მათ დამშვიდებას.
• ზოგი პაციენტი ამბობს, რომ მათ იგრძნეს მწუხარება მუსიკის დასრულებისას. ჩვენ გვყავდა ერთი პაციენტი, რომლმაც დაიწყო ტირილი, რაც საგანგაშო იყო. მაგრამ მან შემდგომ თქვა, რომ ამან დაუბრუნა ძალიან ბედნიერი მოგონებები... დიახ, ის დროზე ადრე გამოჯანმრთელდა.

 

ემოციური რეაქციების გარდა, ექიმმა ტვამლიმ თქვა, რომ ასევე შეინიშნებოდა გაზომვადი ეფექტები, როგორიცაა კორტიზოლისა და გულის ცემის შემცირება.

 

დემენციით დაავადებულებს აღენიშნებოდათ გულისცემის 22% -ით შემცირება, რამაც ზოგიერთ შემთხვევაში შეიძლება გამოიწვიოს მედიკამენტების გადასახადის მნიშვნელოვანი შემცირება.

 

კითხვა მდგომარეობს იმაში, არის თუ არა AI-ით გენერირებული ფლეილისტები უფრო ეფექტური, ვიდრე ის, რასაც თქვენ თვითონ შეარჩევთ. გარი ჯონსი ამბობს, რომ კვლევამ აჩვენა, რომ ადამიანის მიერ შერჩეული ფლეილისტები არ იწვევს ისეთ ფიზიკურ პასუხს, როგორიცაა გულისცემის შემცირება და დარწმუნებით ამბობს, რომ ტექნოლოგია შეიძლება დაინიშნოს როგორც პაციენტებისთვის, ასევე სამედიცინო პერსონალისთვის.

 

ამ ეტაპზე, ჯერ კიდევ ბევრი კვლევაა ჩასატარებელი და ჯანდაცვის პროვაიდერებს უთუოდ სურთ უფრო მეტი მონაცემის ნახვა ამ ტექნოლოგიის ფართოდ დანერგვამდე.

 

დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - მოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში! 

IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში , ახლა უკვე 100+ ფილიალით!

+995 577 538 549 ქ.თელავი, ნადიკვრის #23

+995 (32) 215-55-51 ქ.თბილისი, ა.ყაზბეგის 34/34 ბ

https://www.facebook.com/itstep.ge