TED2018
Pierre Barreau: How AI could compose a personalized soundtrack to your life
بيير باغو: كيف يستطيع الذكاء الاصطناعيّ تأليف موسيقى تصويرية مُخصّصة لحياتك
Filmed:
Readability: 4.1
1,460,825 views
قابل أيفا، ذكاء اصطناعي تدرّب على فن تأليف الموسيقى عن طريق قراءة أكثر من 30,000 قطعة موسيقية من أعظم القطع في التاريخ. في هذه المُحادثة والعرض الساحِر، يُسْمِعنا بيير باغو مؤلّفات موسيقية ألّفتها أيفا ويُشارك حُلْمه: إنشاء موسيقى تصويرية مُبتكره حيّة بناءً على مزاجنا وشخصياتنا.
Pierre Barreau - AI and music entrepreneur
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
About two and a half years ago,
I watched this movie called "Her."
I watched this movie called "Her."
0
913
3428
منذ حوالي عامين ونصف،
شاهدتُ فيلمًا يُسمّى (هي).
شاهدتُ فيلمًا يُسمّى (هي).
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
a superintelligent form of AI
1
4365
5127
يُظهر هذا الفيلم سامانثا، شكل من أشكال
الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء
الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء
00:21
that cannot take physical form.
2
9516
1760
لا يستطيع أنْ يأخذ شكلًا ماديًا.
00:23
And because she can't
appear in photographs,
appear in photographs,
3
11858
2230
ولأنّها لا تستطيع أنْ تَظهر في الصور،
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
14112
2016
قرّرت سامانثا أنْ تكتب قطعة موسيقية
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
just like a photograph would.
5
16152
3466
ستصوّر لحظة من حياتها،
كما تفعل الصور الفوتوغرافية.
كما تفعل الصور الفوتوغرافية.
00:32
As a musician and an engineer,
and someone raised in a family of artists,
and someone raised in a family of artists,
6
20953
4408
كموسيقي، وكمهندس، وكشخص
ترعرع وسط عائلة من الفنّانين،
ترعرع وسط عائلة من الفنّانين،
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
photographs was really powerful.
7
25385
4176
اعتقدتُ بأنّ فكرة الصور
الموسيقية قوية للغاية.
الموسيقية قوية للغاية.
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
29955
2868
وقرّرتُ أنْ أصنع ذكاءً اصطناعيًا
قادرًا على تأليف الموسيقى.
قادرًا على تأليف الموسيقى.
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
and she's an artificial intelligence
9
32847
3488
اسمها (أيفا)، وهي عبارة عن ذكاء اصطناعي
00:48
that has learned the art
of music composition
of music composition
10
36359
2393
قدّ تعلّم فن تأليف الموسيقى
عن طريق قراءة أكثر من 30,000
قطعة موسيقية من أعظم القطع في التاريخ.
قطعة موسيقية من أعظم القطع في التاريخ.
00:50
by reading over 30,000 scores
of history's greatest.
of history's greatest.
11
38776
2785
00:54
So here's what one score
looks like to the algorithm
looks like to the algorithm
12
42165
2456
ها هو مثال لكيفية رؤية
الخوارزمية لقطعةٍ موسيقية
الخوارزمية لقطعةٍ موسيقية
00:56
in a matrix-like representation.
13
44645
2202
حيث تَظهر في صورة
تُشبه المصفوفات الرياضية.
تُشبه المصفوفات الرياضية.
وها هو مثال لكيفية رؤية الخوارزمية
لعدد 30,000 قطعة موسيقية،
لعدد 30,000 قطعة موسيقية،
00:58
And here's what 30,000 scores,
14
46871
2246
01:01
written by the likes
of Mozart and Beethoven,
of Mozart and Beethoven,
15
49141
2096
مكتوبة بواسطة أشخاص مثل موزارت وبيتهوڤن،
01:03
look like in a single frame.
16
51261
2031
ظاهرة في إطارٍ واحد أمامكم.
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
AIVA looks for patterns in the scores.
17
55609
4340
عن طريق استعمال شبكات عصبية عميقة،
أيفا تبحث عن أنماط بداخل القطع الموسيقية.
أيفا تبحث عن أنماط بداخل القطع الموسيقية.
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
of existing music,
18
60260
3563
وبواسطة بضع موازين موسيقية موجودة،
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
should come next in those tracks.
19
63847
3708
تُحاول أيفا أنْ تُخمّن الدرجة الموسيقية
القادمة في القطعة الموسيقية.
القادمة في القطعة الموسيقية.
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
at those predictions,
20
67887
2498
وعندما تُصبح أيفا جيدة في هذه التخمينات،
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
of mathematical rules
21
70409
3613
تُصبح قادرةً على وَضْع
مجموعة من القواعد الرياضية
مجموعة من القواعد الرياضية
01:26
for that style of music
22
74046
1166
لهذا النوع من الموسيقى
01:27
in order to create
its own original compositions.
its own original compositions.
23
75236
2788
من أجل تأليف الموسيقى المُبتَكرة خاصتها.
01:30
And in a way, this is kind of
how we, humans, compose music, too.
how we, humans, compose music, too.
24
78490
3709
من نحوٍ آخر، هذه هي نوعًا ما نفس
الطريقة التي يؤلّف بها الإنسان الموسيقى.
الطريقة التي يؤلّف بها الإنسان الموسيقى.
إنّه تعلّم عن طريق التجربة والخطأ،
01:34
It's a trial-and-error process,
25
82561
1492
01:36
during which we may not
get the right notes all the time.
get the right notes all the time.
26
84077
3008
فنحنُ لا ننجح دائمًا أثناء
تأليف الألحان الموسيقية.
تأليف الألحان الموسيقية.
ولكننا نستطيع تصحيح هذه الأخطاء،
01:39
But we can correct ourselves,
27
87109
1389
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
or our musical knowledge.
28
88522
3293
سواءً بواسطة آذاننا الموسيقية
أو معرفتنا الموسيقية.
أو معرفتنا الموسيقية.
01:45
But for AIVA, this process
is taken from years and years of learning,
is taken from years and years of learning,
29
93495
4143
ولكن بالنسبة لأيفا، هذه العملية
مأخوذة من سنوات من التعلّم،
مأخوذة من سنوات من التعلّم،
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
as a musician and a composer,
30
97662
3262
بل قرونًا من التعلّم كفنّان،
وموسيقار، ومؤلّف،
وموسيقار، ومؤلّف،
01:52
down to a couple of hours.
31
100948
1733
تأخذها وتَتعلّمها في بضع ساعات.
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
103030
2880
مع ذلك، الموسيقى فن
مُتَعلّق جدًا بأراء الناس.
مُتَعلّق جدًا بأراء الناس.
01:57
And we needed to teach AIVA
33
105934
1564
فاحتجنا لتعليم أيفا
01:59
how to compose the right music
for the right person,
for the right person,
34
107522
2445
كيفية تأليف الموسيقى
المناسبة للشخص المناسب،
المناسبة للشخص المناسب،
02:01
because people have different preferences.
35
109991
2141
لأنّ الناس لديها تفضيلات مختلفة.
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
over 30 different category labels
36
112156
4190
ومن أجل فعل هذا، نُظهر للخوارزمية
أكثر من 30 تصنيف مختلف للفئات
أكثر من 30 تصنيف مختلف للفئات
02:08
for each score in our database.
37
116370
1945
لكلّ قطعة موسيقية في قاعدتنا البيانية.
02:10
So those category labels are like mood
38
118339
2516
لذلك تصنيفات الفئات هذه تكون مثل المزاج
02:12
or note density or composer
style of a piece
style of a piece
39
120879
2920
أو كثافة القطعة الموسيقية
أو أُسلوب المؤلّف لقطعةٍ موسيقية ما
أو أُسلوب المؤلّف لقطعةٍ موسيقية ما
02:15
or the epoch during which it was written.
40
123823
2524
أو العَصْر الذي كُتِبَت
القطعة الموسيقية فيه.
القطعة الموسيقية فيه.
02:18
And by seeing all this data,
41
126371
1935
وعن طريق رؤية كل هذه البيانات،
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
to very precise requirements.
42
128330
3056
أيفا تستطيع الاستجابة
لمُتطلّبَات دقيقة للغاية.
لمُتطلّبَات دقيقة للغاية.
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
we had for a project recently,
43
131966
3103
مثل المُتطلّبَات التي وضعناها
لمشروعٍ ما مؤخرًا،
لمشروعٍ ما مؤخرًا،
02:27
where we were commissioned
to create a piece
to create a piece
44
135093
3035
أُمِرنا فيه أنْ نؤلّف قطعةً موسيقية
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
of a science-fiction film soundtrack.
45
138152
3027
ستكون ذكرى لموسيقى تصويرية
لفيلم خيالٍ علميّ.
لفيلم خيالٍ علميّ.
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
is called "Among the Stars"
46
141839
4500
وهذه القطعة التي أُلِّفت
اسمها (وسط النجوم)
اسمها (وسط النجوم)
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
146363
3317
وقد سُجّلت بواسطة
أوركسترا (CMG) في هوليوود،
أوركسترا (CMG) في هوليوود،
02:41
under great conductor John Beal,
48
149704
1714
تحت قيادة جون بيل،
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
recorded, made by AIVA.
49
151442
3067
وهذا هو ما قد سجّلوه.
هذه الموسيقى من تأليف أيفا.
هذه الموسيقى من تأليف أيفا.
02:47
(Music)
50
155657
7000
(موسيقى)
03:30
(Music ends)
51
198196
2190
(الموسيقى تنتهي)
03:34
What do you think?
52
202719
1207
ما رأيكم؟
03:35
(Applause)
53
203950
4380
(تصفيق)
03:40
Thank you.
54
208354
1150
شكرًا لكم.
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
beautiful pieces of music,
55
210001
4055
كما رأيتم، الذكاء الاصطناعي يستطيع
أنْ يؤلّف قطعًا موسيقية جميلة،
أنْ يؤلّف قطعًا موسيقية جميلة،
03:46
and the best part of it
56
214080
1803
وأفضل شيء في هذا
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
bring them to life.
57
215907
2581
هو أنّ البشر يستطيعون أنْ
يعطوا الحياة لهذه القطع.
يعطوا الحياة لهذه القطع.
03:51
And it's not the first time in history
58
219506
1838
وهذه ليست أول مرة في التاريخ
03:53
that technology has augmented
human creativity.
human creativity.
59
221368
3344
زادت التكنولوجيا فيها من إبداع الإنسان.
03:56
Live music was almost always
used in silent films
used in silent films
60
224736
3072
الموسيقى الحيّة كانت تُستخدّم
دائمًا تقريبًا في الأفلام الصامتة
دائمًا تقريبًا في الأفلام الصامتة
03:59
to augment the experience.
61
227832
1666
من أجل تعزيز التجربة.
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
is that it didn't scale.
62
229522
3182
ولكن مشكلة الموسيقى الحية
هى أنّها لم تتناسب مع المكان.
هى أنّها لم تتناسب مع المكان.
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
into a small theater,
63
232728
3429
إنّه شيء صعب للغاية أنْ تَحشر
سمفونية كاملة في مَسرح صغير،
سمفونية كاملة في مَسرح صغير،
04:08
and it's really hard to do that
for every theater in the world.
for every theater in the world.
64
236181
2991
وإنّه شيء صعب للغاية أنْ تفعل
هذا في كل مسرحٍ بالعالَم.
هذا في كل مسرحٍ بالعالَم.
04:11
So when music recording
was actually invented,
was actually invented,
65
239196
2849
لذلك عندما اُبتكِر تسجيل الموسيقى،
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
like film creators,
66
242069
2349
استطاع منشئو المحتوى
مثل صُنّاع الأفلام،
مثل صُنّاع الأفلام،
04:16
to have prerecorded and original music
67
244442
2786
أنْ يسجّلوا الموسيقى الأصلية مُقدّمًا
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
of their stories.
68
247252
2873
ويجعلوها تتناسب مع كل إطار من قصصهم.
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
an enhancer of creativity.
69
250149
2626
وكان هذا مُعزِزًا حقًا للإبداع.
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
when I watched this movie "Her,"
70
254617
3286
منذ عامين ونصف، عندما
رأيتُ هذا الفيلم المُسمّى (هي)،
رأيتُ هذا الفيلم المُسمّى (هي)،
04:29
I thought to myself
that personalized music
that personalized music
71
257927
2907
أخذتُ أُفكّر بأنّ الموسيقى المُخصّصة
04:32
would be the next single biggest change
in how we consume and create music.
in how we consume and create music.
72
260858
4417
ستكون أكبر تغييرٍ قادم في كيفية
تأليف واستهلاكنا للموسيقى.
تأليف واستهلاكنا للموسيقى.
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
interactive content, like video games,
73
266187
4222
لأنّ في الوقت الحاضر، لدينا
مُحتوى تفاعلي، مثل ألعاب الڤيديو،
مُحتوى تفاعلي، مثل ألعاب الڤيديو،
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
of interactive game plays,
74
270433
3015
التي تحتوى على مئات الساعات
من أُسلوب اللعب التفاعلي،
من أُسلوب اللعب التفاعلي،
ولكن تحتوي على ساعتين فقط
من الموسيقى، في المتوسط.
من الموسيقى، في المتوسط.
04:45
but only two hours of music, on average.
75
273472
2113
04:47
And it means that the music
loops and loops and loops
loops and loops and loops
76
275609
2492
وهذا يعني بأنّ الموسيقى
تتكرر وتتكرر وتتكرر
تتكرر وتتكرر وتتكرر
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
and it's not very immersive.
77
278125
2332
مرارًا وتكرارًا،
وهذه ليست تجربة غامرة للغاية.
وهذه ليست تجربة غامرة للغاية.
04:52
So what we're working on
is to make sure that AI can compose
is to make sure that AI can compose
78
280467
3951
لذلك نحن نعمل الآن على تأكيد
أنّ الذكاء الاصطناعيّ قادرٌ على تأليف
أنّ الذكاء الاصطناعيّ قادرٌ على تأليف
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
284442
2302
مئات الساعات من الموسيقى المُخصّصة
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
where human creativity doesn't scale.
80
286768
3866
من أجل هذه الحالات التي لا تصلح
أنْ تستخدم إبداع الإنسان فيها.
أنْ تستخدم إبداع الإنسان فيها.
05:03
And we don't just want
to do that for games.
to do that for games.
81
291363
2206
ونحن لا نُريد أنْ نفعل هذا فقط في الألعاب.
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
for his beloved, called "Für Elise,"
82
294657
4428
بيتهوڤن كَتَب قطعة موسيقية من أجل حبيبته،
اسم القطعة (من أجل إليزه)،
اسم القطعة (من أجل إليزه)،
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
bring back Beethoven to life.
83
299109
3651
فتخيّل لو استطعنا إعادة بيتهوڤن للحياة.
05:14
And if he was sitting next to you,
composing a music for your personality
composing a music for your personality
84
302784
5230
وكان بيتهوڤن جالسًا بجوارك، يؤلّف
قطعة موسيقية مُخصّصة لشخصيتك
قطعة موسيقية مُخصّصة لشخصيتك
05:20
and your life story.
85
308038
1333
وقصة حياتك.
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
Martin Luther King, for example,
86
310632
2779
أو تخيّل لو أن هناك شخص
مثل مارتن لوثر كينغ
مثل مارتن لوثر كينغ
05:25
had a personalized AI composer.
87
313435
2039
كان لديه ذكاء اصطناعيّ مؤلّف للموسيقى.
في هذه الحالة ربما كُنّا سنتذكّر
05:27
Maybe then we would remember
88
315498
1373
05:28
"I Have a Dream" not only
as a great speech,
as a great speech,
89
316895
2056
"لدي حلم" ليس فقط كخطابٍ رائع،
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
part of our history,
90
318975
2626
بل أيضًا كقطعةٍ موسيقية رائعة،
جزء من تاريخنا،
جزء من تاريخنا،
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
321625
2133
وتوضيح أهداف الدكتور كينغ.
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
324069
1889
وهذه هي نظرتنا لأيفا:
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
so that each and every one of you
93
325982
2578
تخصيص الموسيقى حتى يستطيع كل واحدٍ منكم
05:40
and every individual in the world
94
328584
1649
وكل فرد في العالم
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
live soundtrack,
95
330257
3074
أنْ يتمكن من سماع موسيقى تصويرية حيّة،
05:45
based on their story
and their personality.
and their personality.
96
333355
2505
مبنيّة على قصته وشخصيته.
05:49
So this moment here together at TED
is now part of our life story.
is now part of our life story.
97
337915
4079
لذلك هذه اللحظة هنا معًا في TED
الآن جزء من قصة حياتنا.
الآن جزء من قصة حياتنا.
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
would compose music for this moment.
98
342018
4169
لذلك سيكون ملائمًا أنْ تؤلّف
أيفا قطعةً موسيقية لهذه اللحظة.
أيفا قطعةً موسيقية لهذه اللحظة.
05:58
And that's exactly what we did.
99
346674
2444
وهذا هو بالضبط ما فعلناه.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA
on the style of the TED jingle,
on the style of the TED jingle,
100
349436
5022
أنا وفريقي عملنا على جعل أيفا
تنحاز إلى أسلوب جلجلة TED
تنحاز إلى أسلوب جلجلة TED
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
a sense of awe and wonder.
101
354482
3444
وإلى موسيقى تجعلنا نحسّ
بشعور من الروعة والاندهاش
بشعور من الروعة والاندهاش
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
"The Age of Amazement."
102
357950
3913
والنتيجة قطعة موسيقية
تُسمّى (عصر الاندهاش).
تُسمّى (عصر الاندهاش).
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
361887
2396
نحن من سمّيناها، ليس الذكاء الاصطناعي.
06:16
(Laughter)
104
364307
1150
(ضحك)
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
to show it to you,
105
366152
2402
وأنا أشعر بإحساس شديد
بالفخر لأُريكم هذه،
بالفخر لأُريكم هذه،
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
and enjoy the music.
106
368578
2428
لذلك إذا أردتم، اغلقوا عيونكم
واستمتعوا بالموسيقى.
واستمتعوا بالموسيقى.
06:23
Thank you very much.
107
371030
1333
شكرًا جزيلًا لكم.
06:25
(Music)
108
373537
4195
(موسيقى)
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
Composed by AIVA]
109
383176
2667
[عصر الاندهاش، من تأليف أيفا]
08:19
(Music ends)
110
487649
1151
(الموسيقى تنتهي)
08:20
This was for all of you.
111
488824
1373
كان هذا من أجلكم جميعًا.
08:22
Thank you.
112
490221
1166
شكرًا لكم.
08:23
(Applause)
113
491411
4573
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Pierre Barreau - AI and music entrepreneurPierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things.
Why you should listen
Pierre Barreau is the CEO of AIVA, an artificial intelligence that composes music. As Barreau writes: "Ever since I was a child, I was always passionate about building things. This drive to make the imaginary real is what pushed me to create a company as soon as I got out of university. The seed of the idea for AIVA was planted once I saw the science fiction movie Her, where an AI composes a beautiful piece of piano that captures the essence of the moment she is currently living. This simple concept of creating an artificial intelligence capable of composing personalized music is how I believe that I can make the world a slightly more magical place and meaningfully support the storytelling of content creators through music."
Pierre was nominated for a Gold Panda Award in the "Best Director" category when he was 15 years old for a four-film documentary series, One Night in the Cosmos.
Pierre Barreau | Speaker | TED.com