付曉東

（中國音樂學(xué)院 音樂學(xué)系，北京 100101）

20世紀(jì)50年代至今，“人工智能”（AI）技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷多次起落，近幾年突然以無可阻擋之勢席卷工業(yè)、金融、醫(yī)療、教育、運(yùn)輸?shù)雀餍袠I(yè)，并于2017年入選“2017年度中國媒體十大流行語”[1]，由此可見其勢頭之火熱?，F(xiàn)在，它正迅猛地向著音樂領(lǐng)域進(jìn)軍，在未來十年內(nèi)，越來越多未經(jīng)人類大腦構(gòu)思的音樂作品將會充斥于我們耳畔。音樂是一種主動侵入性的藝術(shù)，它不像視覺藝術(shù)那樣給人類保留以選擇權(quán)：如接受，駐足觀賞、定睛打量即可；如拒絕，轉(zhuǎn)移視線或索性閉眼即可。音樂以迅雷不及掩耳之速入侵，無法防備，人耳卻無法像數(shù)字濾波器一般對聲音信號進(jìn)行信噪優(yōu)化處理：如接受，必須將音樂信號連同所有的背景音響無條件地全部接受；如拒絕，只能捂上耳朵，屏蔽一切音響。所以，相對于其他藝術(shù)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)的應(yīng)用，音樂人工智能帶給我們的沖擊可能會更猛烈。

在展望音樂人工智能的前景時(shí)，計(jì)算機(jī)陣營可能會敲鍵相慶，音樂陣營可能會撫琴長嘆。音樂技能與理論的學(xué)習(xí)是一個(gè)漫長的過程。只有熟練掌握樂器演奏技術(shù)，基本樂理、作曲四大件的應(yīng)用規(guī)則，龐雜繁復(fù)的音樂學(xué)相關(guān)理論，以及能夠敏銳地捕捉節(jié)奏、音高與織體，我們才能以之謀生。如今，人工智能突然出現(xiàn)，宣稱這一切學(xué)習(xí)過程都可以略去，無論是創(chuàng)作還是表演，一切交給機(jī)器。這個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)讓音樂家震驚且疑惑。本文從傳統(tǒng)音樂陣營的立場出發(fā)，對音樂人工智能的倫理進(jìn)行思考：AI要在多大程度上改變我們的音樂生活？在音樂領(lǐng)域內(nèi)，何為“人工”，何為“自然”？何為“智能”，何為“機(jī)械”？或者，從藝術(shù)審美的層面來看，它有沒有邊界？

音樂美學(xué)理論界長久以來存在著兩種對立的觀點(diǎn)：一為“自律論”，一為“他律論”。所謂“自律論”，是指音樂的美存在于其自身的結(jié)構(gòu)與形式之中，無關(guān)乎內(nèi)容，也獨(dú)立于情感——簡而言之，音樂不需要抒情，音響本身的結(jié)構(gòu)序列就是美。歐洲的代表人物有奧地利音樂學(xué)家漢斯立克，其代表作為《論音樂的美》，以及德國古典哲學(xué)創(chuàng)始人康德；中國的代表則是三國時(shí)期的嵇康，其代表為《聲無哀樂論》——魏晉玄學(xué)的千古名篇。所謂“他律論”，是指音樂的規(guī)律和法則受到外來因素，即人類情感的影響和制約。持此觀點(diǎn)的歐洲代表人物有舒曼、柏遼茲、李斯特等音樂家以及哲學(xué)家黑格爾；中國則以儒家音樂美學(xué)思想為代表，如孔子的“盡善盡美”，《尚書·舜典》的“詩言志，歌詠言，聲依詠，律和聲”，以及《禮記·樂記》所述“凡音之起，由人心生也。人心之動，物使之然也”，等等。

國內(nèi)音樂理論界曾于20世紀(jì)末掀起了一場轟轟烈烈的有關(guān)“自律論”與“他律論”的爭論，可謂一場音樂美學(xué)的“真理標(biāo)準(zhǔn)大討論”。終于在世紀(jì)之交，理論界以辯證法的“自律與他律的矛盾統(tǒng)一”之定論將這場討論平息（或暫時(shí)平息）。筆者更傾向于“他律論”，在這里不闡述理由，只舉一個(gè)極端的例子：數(shù)學(xué)與物理中的公式、法則與定律，都體現(xiàn)了純粹的自律之美。但是當(dāng)我們面對如質(zhì)能公式E=mc2時(shí)，如果我們對相對論一無所知，對“一切物質(zhì)都潛藏著質(zhì)量乘于光速平方的能量”這個(gè)偉大命題絲毫不為所動，那么這個(gè)公式對于審視者只是一串不知所云的符號。再如同聆聽西洋交響樂，如果聽者對歐洲音樂沒有基本了解，就會像張愛玲所描述的那樣“交響樂的攻勢是慢慢來的……四下里埋伏起來，此起彼應(yīng)，這樣有計(jì)劃的陰謀我害怕”[2]。因此，審美主體如果不具備對審美對象構(gòu)成要素的先驗(yàn)基礎(chǔ)，將無法對作品產(chǎn)生審美愉悅。音樂人工智能的實(shí)質(zhì)是機(jī)器自主創(chuàng)作音樂作品，其核心是“算法”（Algorithm）。從音樂審美的角度，大致可將機(jī)器的算法分為“自律”與“他律”兩種類型：前者是機(jī)器嚴(yán)格或非嚴(yán)格地遵循事先規(guī)定好的內(nèi)部結(jié)構(gòu)原則，對應(yīng)于音響素材而生成音樂作品，最終的音響呈現(xiàn)受到內(nèi)部結(jié)構(gòu)原則的自律性限定；另一種類型是機(jī)器嚴(yán)格或非嚴(yán)格地遵循依據(jù)人類經(jīng)驗(yàn)規(guī)定好的外部結(jié)構(gòu)原則，并映射為音響而生成作品，最終的音響呈現(xiàn)受到外部結(jié)構(gòu)原則的他律性限定。當(dāng)然究其根源，任何算法都是由人類所指定，因此并不存在絕對意義上的“自律”型算法。但是自律性限定的算法一旦啟動即自主執(zhí)行，而他律性限定的算法則受外部因素的支配與調(diào)整。從這個(gè)層面來審視，算法程序仍然能夠在某種程度上劃分出“自律”類的人工智能與“他律”類的人工智能。以下將根據(jù)這個(gè)原則對各種算法作曲進(jìn)行粗略分類。

一、“自律”類音樂人工智能算法

（一）數(shù)學(xué)模型（Mathematical Model）

以數(shù)學(xué)算法與隨機(jī)事件構(gòu)成數(shù)學(xué)模型進(jìn)行作曲。其中算法相當(dāng)于作曲法則，隨機(jī)事件相當(dāng)于音樂元素——音樂中的各種元素可分解為一系列隨機(jī)事件，如音的四屬性、音樂三要素等，作曲家（程序員）賦予其不同權(quán)重，使用特定隨機(jī)算法對其進(jìn)行運(yùn)算處理而得出音響序列，其結(jié)果是非確定性的。常用的隨機(jī)算法有馬爾科夫鏈、高斯分布等。目前以數(shù)學(xué)模型為主的音樂人工智能作品在伴奏的速度跟隨、樂句的力度處理、終止式的伸縮節(jié)奏方面有相當(dāng)?shù)摹爸悄堋备?，但是在作品的整體可聽性方面仍有明顯的欠缺。

（二）演化算法（Evolutionary Methods）

演化算法源于達(dá)爾文所揭示的生物進(jìn)化理論，用算法模擬物種進(jìn)化的過程來構(gòu)建音樂作品。將隨機(jī)或人為的音響事件集合為一個(gè)種群，通過選種、遺傳與突變的算法反復(fù)迭代，將種群中現(xiàn)有的多個(gè)個(gè)體進(jìn)行優(yōu)勝劣汰，其結(jié)果由適應(yīng)函數(shù)構(gòu)成的審核程序予以矯正，以保證其審美意義的質(zhì)量。最常見的演化計(jì)算方法是遺傳算法（Genetic Algorithms）與遺傳編碼（Genetic Programming）。演化算法試圖將物種進(jìn)化的過程匹配于音樂生成過程的邏輯不夠完善，因此作品的審美認(rèn)可度并不高，如今常用于和聲配置與伴奏任務(wù)中。

（三）語法系統(tǒng)（Grammars）

音樂的構(gòu)成法則可類比于人類語言的語法規(guī)則。人類語言由字、詞、句等按照一定的語法規(guī)則構(gòu)成表達(dá)單元，音樂中的動機(jī)、樂節(jié)、樂句也具有相似的結(jié)構(gòu)特征。首先創(chuàng)建一個(gè)特定音樂作品的語法規(guī)則，對和聲、節(jié)奏與音高等各種音樂素材進(jìn)行組合，最后生成音樂作品。誠然，音樂與語言在某種程度上具有同構(gòu)性，但是比較而言，音樂規(guī)則體現(xiàn)出更大的靈活度與可變性，由一個(gè)固定的語法規(guī)則附加若干可變規(guī)則的語言算法，產(chǎn)生出的音樂作品多少帶有生硬而呆板的特征。

二、“他律”類音樂人工智能算法

（一）遷移模型算法（Translational Models）

將非音樂媒體信號源中的信息映射并遷移為音樂音響信息。最常見的是將視覺信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，例如將圖像中的線條轉(zhuǎn)換為旋律，色彩轉(zhuǎn)換為和聲，色度轉(zhuǎn)換為力度；將運(yùn)動物體的空間位移轉(zhuǎn)換為旋律，速度轉(zhuǎn)換為節(jié)拍節(jié)奏等。也可用于非視覺信息的遷移，如將文學(xué)作品中的積極/消極的描述，通過自動情感分析系統(tǒng)遷移為大三/小三和弦。實(shí)際上，人類的感官在一定程度上的確具有“聯(lián)覺”效應(yīng)，如空間線條與旋律走向的對應(yīng)，但是如果將其進(jìn)行嚴(yán)格映射，并沒有心理學(xué)的有力證據(jù)。因此使用遷移模型算法生成的音樂作品，常常出現(xiàn)在交互性的新媒體藝術(shù)表演中，更多地以現(xiàn)場的事件相關(guān)性與交互性為審美趣味。而一旦音樂作品與其映射對象脫離而單獨(dú)呈現(xiàn)，這類作品的可聽性將會大大降低。

（二）知識推論系統(tǒng)（Knowledge-based Systems）

以某種音樂風(fēng)格類型為知識庫基礎(chǔ)，將該音樂風(fēng)格的審美特征提取出來并進(jìn)行編碼，即歸納推理；以編碼程序?yàn)樗惴ǘ鴦?chuàng)造類似風(fēng)格的新作品，即演繹推理。例如基于對位法原則的巴洛克音樂風(fēng)格編碼、基于大小調(diào)和聲體系的古典浪漫音樂風(fēng)格編碼、弱化和聲功能的印象派音樂風(fēng)格編碼及各個(gè)相應(yīng)風(fēng)格作品的生成，即屬于知識推論系統(tǒng)算法。這種算法已經(jīng)在某種程度上接近于音樂學(xué)院作曲技術(shù)理論的學(xué)習(xí)過程，生成的音樂作品與其所基于的特定風(fēng)格知識庫非常相像，具有很高的可聽性。其缺點(diǎn)在于歸納—演繹兩個(gè)環(huán)節(jié)的相對割裂，即風(fēng)格編碼必須由操作者提供，程序本身僅僅是對編碼的執(zhí)行運(yùn)算，作品的結(jié)果會嚴(yán)重受到操作者對創(chuàng)作規(guī)則的抽象理解的影響，并且會存在僵化與雷同的缺點(diǎn)。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

操作者為計(jì)算機(jī)輸入大量的音樂音響，計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行有效“聆聽學(xué)習(xí)”，即運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對音樂構(gòu)成的法則進(jìn)行學(xué)習(xí)，其過程與知識推論系統(tǒng)相似，但是操作者并不嚴(yán)格指定音樂類型，也不為程序提供風(fēng)格編碼，這個(gè)過程由算法程序自動完成，強(qiáng)調(diào)其自主性與“無監(jiān)督”式的學(xué)習(xí)（unsupervised learning）。當(dāng)然，從本質(zhì)上來看，機(jī)器學(xué)習(xí)的“無監(jiān)督”只能是在一定程度和范圍內(nèi)，它依然囿于操作者所提供的知識素材庫。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘等計(jì)算科學(xué)的研究成果相關(guān)，更與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)科的研究成果密切相關(guān)，其中最為顯著的是采用決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等方法，是迄今為止對生物學(xué)習(xí)過程模仿程度最高的一種算法。機(jī)器學(xué)習(xí)仍然屬于仿生，但它超越了對結(jié)構(gòu)與力學(xué)層面的仿生，是對人類大腦思維過程的仿生。機(jī)器學(xué)習(xí)既可以用于一般意義上的音樂創(chuàng)作，也可用于即興演奏與競奏等場合。雖然可以生成各種指定風(fēng)格或混合風(fēng)格的音樂作品，但是它仍然取決于操作者提供的音樂數(shù)據(jù)類型，是通過對隨機(jī)事件進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)得出規(guī)則后的音響預(yù)測。

三、算法作曲的論理思考

前文對算法作曲的分類以圖1說明如下。

圖1

必須承認(rèn)，這里對音樂人工智能算法的理解，是基于一個(gè)音樂家的知識結(jié)構(gòu)而形成的；將其歸入“自律”或“他律”的倫理范疇，也是根據(jù)這些算法所體現(xiàn)出的顯性特征來進(jìn)行的。因此，“自律”與“他律”的界限并不是涇渭分明的。考慮到在實(shí)際運(yùn)用中，這些算法可能會彼此整合，形成一個(gè)混合的超級算法模型，以彌補(bǔ)各自的缺點(diǎn)而得到音樂生成的最優(yōu)化，所以，并不存在絕對的“自律”或“他律”的音樂人工智能算法。實(shí)質(zhì)上，將音樂美學(xué)中的“自律論”與“他律論”觀點(diǎn)二元對立化，本身就是對矛盾的割裂與絕對化。并且，隨著量子計(jì)算技術(shù)、腦科學(xué)研究以及信息論、控制論的發(fā)展深入，將會出現(xiàn)更多的混合型音樂人工智能的算法模型。

之所以作如上劃分，是想從音樂審美的角度來說明這樣一個(gè)觀點(diǎn)：傾向于“自律”型的算法可能會陷入音樂審美的“死胡同”。舉個(gè)例子，20世紀(jì)初興起的以勛伯格為代表的十二音技法，就是一種強(qiáng)調(diào)自律的作曲法則：將十二個(gè)半音割裂孤立，追求其絕對的平等，就是否定音樂調(diào)性——萬有引力的聯(lián)覺作用，就是企圖從底層將人類主觀體驗(yàn)對音樂構(gòu)成法則所施加的“他律”作用予以否定。其后的整體序列主義則更是傾盡全力將人類對律動、色彩、力度的主觀先驗(yàn)基礎(chǔ)從音樂構(gòu)成法則中徹底地排除，可謂是徹底地“存天理，去人欲”。從這個(gè)意義上來看，偶然音樂、噪音音樂等也在美學(xué)倫理上屬于“自律”的范疇。毋須多言，歷史已經(jīng)證明，這類音樂風(fēng)格早在世紀(jì)之交就基本上銷聲匿跡了，主流音樂家依然回到由情感支配、聯(lián)覺控制、先驗(yàn)引導(dǎo)的共識法則的構(gòu)架體系內(nèi)進(jìn)行創(chuàng)作與表演。此外，更不能忽略，這個(gè)世界上種類繁多的民間音樂、傳統(tǒng)音樂或原生態(tài)音樂，自始至終就沒有被所謂的“自律”倫理約束過。以音樂風(fēng)格的演變?yōu)殍b，在音樂人工智能的生成過程中，完全采用數(shù)學(xué)模型、演化算法以及語法系統(tǒng)等具有顯著“自律”特征的算法，前途并不樂觀。

這么看來，具備了“他律”特征的算法音樂，似乎有一個(gè)暢通的未來，尤其是掌握了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法，如同媒體鼓吹的那樣有著燦爛輝煌的前景。問題是，以深度學(xué)習(xí)為代表的算法作曲技術(shù)，到底在何種程度上改變了我們現(xiàn)有的音樂觀念、審美趣味乃至我們的音樂生活方式？這個(gè)問題仍未得到最終解答，筆者在此試述一二。

如同對“高科技”進(jìn)行定義一樣，“智能”也是一個(gè)邊界模糊的概念。舉兩個(gè)簡單的例子：電動磨相對于水動磨，水動磨相對于驢拉磨，驢拉磨相對于人推磨，前者都更具“科技含量”；電算對珠算，珠算對籌算，籌算對結(jié)繩記事，前者都更具“智能因素”。但是，就在十年以前，帶有溫控、聲控、光控開關(guān)的電器廣告，還動輒冠以“自動”“數(shù)字”，甚至是“智能”之名，今天看來，幾近荒唐。誠然，智能有“弱智能”與“強(qiáng)智能”的層級之分，但這個(gè)集合的邊界從來就是從歷史這端不斷收束，向著未來那端不斷延展。以智能演奏為例，從19世紀(jì)風(fēng)靡歐洲的八音盒（Musical Box），到20世紀(jì)席卷歐美的自動演奏鋼琴（Player Piano），再至21世紀(jì)嶄露頭角的音樂機(jī)器人（Musical Robot），智能演奏的定義不斷被刷新，所界定的對象也不斷被歷史封存。自動演奏鋼琴比之于八音盒，具有一定“可編程性”（紙帶輸入）與交互性（人力驅(qū)動），這就是八音盒在19世紀(jì)后期沒落的原因之一?；仡櫚艘艉械陌l(fā)展歷程我們會發(fā)現(xiàn)，在其最興盛的19世紀(jì)中期，制作者大多數(shù)都擁有另一個(gè)身份——鐘表匠，且國籍多為瑞士或德國。我們可以看出隱藏在其中的寓意：制作精美的八音盒在一定程度上是“醉翁之意不在酒”——它是展示精確、巧妙與完美的機(jī)械技術(shù)的廣告與炫技品。當(dāng)自動演奏鋼琴出現(xiàn)后，八音盒的使命基本告終，鐘表匠干回了自己的本行，這就是瑞士鐘表與八音盒的淵源。今天的八音盒已淪為禮品店的玩具，但是人們可能忘記了，正是八音盒的卷軸啟迪了MIDI音序器及其鋼琴卷簾界面。再來回顧一下自動演奏鋼琴的發(fā)展歷程：其在取代八音盒后，于20世紀(jì)20年代達(dá)到發(fā)展頂峰，隨即開始急劇衰落——人們不再為鍵盤自動上下翻飛的技術(shù)與音響重現(xiàn)而驚嘆，它淪為一個(gè)更換曲目繁瑣、維護(hù)成本高昂的播放器。留聲機(jī)的出現(xiàn)，立刻宣告了它的使命終結(jié)。留下的是自動鋼琴的紙帶信息記錄設(shè)計(jì)，它啟迪了早期計(jì)算機(jī)指令輸入方式的設(shè)計(jì)。最后來回顧一下音樂機(jī)器人的發(fā)展：20世紀(jì)80年代初，日本早稻田大學(xué)研制出能在音樂會上演奏管風(fēng)琴的音樂機(jī)器人“早稻田2號”（WABOT-2）[3]143-155，它具有人類的外表與結(jié)構(gòu)，以攝像頭為眼，能夠閱讀樂譜，演奏中等難度的樂曲。但是它并沒有在音樂界引起太多轟動，因?yàn)樵谝魳芳业难壑?，它至多是一個(gè)具備人形而高度自動化的播放器而已。豐田汽車公司于2005年與2007年分別推出了類人形小號音樂機(jī)器人與小提琴機(jī)器人[4]，具備高度仿生的人類外形，且可以進(jìn)行交互，引起了一時(shí)轟動。但值得注意的是，與八音盒的制作產(chǎn)業(yè)類似，豐田公司推出小提琴機(jī)器人的目的不是研發(fā)智能音樂，而是開發(fā)陪護(hù)與服務(wù)機(jī)器人（Toyota Partner Robot）以進(jìn)軍家政市場，演奏樂器僅僅是展示其高超的運(yùn)動與控制水平，同樣是為了達(dá)到廣告效果與眼球效應(yīng)。從八音盒到自動演奏鋼琴，再到音樂機(jī)器人，在音樂家的眼中，其音樂功能的核心只是“自動化”而已，它并沒有撼動我們現(xiàn)有的音樂生活方式。

音樂在很多情況下僅僅是科學(xué)技術(shù)小試牛刀的領(lǐng)域之一。在功能展示與炫耀上，比音樂獲得的效應(yīng)更為轟動的著名例子就是棋類競賽。早在1997年AI就已經(jīng)戰(zhàn)勝了國際象棋特級大師，對陣雙方是IBM的Deep Blue（深藍(lán)）與俄羅斯棋手卡斯帕羅夫，后者的落敗引起了世界的震動；2016年3月谷歌的AlphaGo（阿爾法狗，即圍棋機(jī)器人）以4比1戰(zhàn)勝韓國職業(yè)棋手李世石，之后一鼓作氣以3比0的戰(zhàn)績戰(zhàn)勝了世界排名第一的中國職業(yè)棋手柯潔。Deep Blue使用“窮舉法”的硬編碼方案，類似于AI作曲的知識推論算法，而AlphaGo則是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方法，與AI作曲的機(jī)器學(xué)習(xí)是一類。Deep Blue的勝利曾經(jīng)給人類帶來了極大的震撼，以至20世紀(jì)末又一次出現(xiàn)“顫抖吧，人類”的恐慌（雖然這種恐慌已經(jīng)出現(xiàn)過多次），很多人預(yù)言，國際象棋作為一種競技體育項(xiàng)目將從此消失。但事實(shí)恰恰相反，20多年過去了，國際象棋愛好者的人數(shù)不降反升。20年后AlphaGo的勝利并沒有引起之前的恐慌，更沒有人為圍棋項(xiàng)目的未來而悲觀，反而如今越來越多的棋手使用算法程序來輔助訓(xùn)練。尤為值得注意的是，2017年5月，阿爾法圍棋團(tuán)隊(duì)宣布他們將不再參加任何圍棋比賽。這個(gè)聲明再次向我們證實(shí)了AI在音樂領(lǐng)域“醉翁之意不在酒”的意圖。

音樂是人類迄今為止難以完全解釋與定義的事物之一。對于音樂的起源，無論是勞動說、模仿說、語言說、求偶說等等，都難以準(zhǔn)確地解釋它為何發(fā)生；對于音樂的功能，無論是社會說、審美說、認(rèn)知說、教化說與娛樂說，也無法將其在人類社會所扮演的角色圓滿解讀。用發(fā)生學(xué)的邏輯來看，無法對音樂的起源與功能進(jìn)行清晰描述，就無法為音樂人工智能的未來進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。音樂絕不僅僅是音響的組合所帶來的聽覺體驗(yàn)，它更多聯(lián)系于人的情感記憶與偏好，它能夠喚醒我們一種被稱之為“情懷”的感知。音樂不僅僅是引起顫抖、雞皮疙瘩（gooseflesh effect）與多巴胺分泌的外部刺激，因?yàn)槲鼰熜锞埔矔a(chǎn)生同樣的生理反應(yīng)；音樂不僅僅是學(xué)習(xí)語言的預(yù)備，因?yàn)榇罅康氖Ц璋Y患者并不存在語言的障礙；音樂更不僅僅為了求偶，這一點(diǎn)所有的音樂家與音樂愛好者都會同意，即使大家承認(rèn)它有點(diǎn)作用；音樂不僅僅是更快、更高、更準(zhǔn)的競賽式炫技，所以從這個(gè)角度上而言，所有的音樂機(jī)器人演奏，都只是暫時(shí)的眼球效應(yīng)，在新奇感消逝之后，它與博物館收藏的自鳴鐘并無質(zhì)的區(qū)別。

“莫拉維克悖論”如此表達(dá)：電腦很容易達(dá)到成人博弈的水平，但是讓它具備幼兒基本的感知和行動能力相當(dāng)困難。實(shí)際上，人工智能最根本的存在意義是顛覆我們對“智慧”的傳統(tǒng)定義——我們之前理所當(dāng)然地將符號認(rèn)知與整合、規(guī)律總結(jié)與提取、定理演算與證明等能力劃定為“智慧”，而將直覺、下意識等行為視為生物本能性的刺激反應(yīng)。人工智能的出現(xiàn)，促使人類重新劃分“人工”與“天然”、“智能”與“機(jī)械”的邊界，這個(gè)最終答案可能是顛覆性的。反過來說，現(xiàn)有的人工智能，以其每秒數(shù)億次的邏輯運(yùn)算能力與人類對弈競爭，值得驚嘆的恰恰是人類的智慧。人類除了下棋，還擁有自由意志與行動能力，為理想奮斗以及思考人生等目標(biāo)，而算法只有一種存在的前提——通電，只有一種使命——替代人類執(zhí)行枯燥的技術(shù)工作。因此，人工智能讓我們重新定義藝術(shù)與技術(shù)的邊界，促使我們不斷提高藝術(shù)創(chuàng)作的智慧含量與人性品質(zhì)，這就是音樂人工智能存在并發(fā)展的意義。

（本文根據(jù)筆者在“2018音樂人工智能發(fā)展研討會”上的主題發(fā)言整理而成。）