TED2018
Pierre Barreau: How AI could compose a personalized soundtrack to your life
ピエール・バロー: あなたの人生にサウンドトラックを付けてくれるAI
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AIVAをご紹介します。歴史上の傑作３万曲分の楽譜を読み、作曲の技術を学んだ人工知能です。この魅惑的なトークと実演において、ピエール・バローはAIVAによって作曲された音楽を披露し、その人の気分や性格に合わせてオリジナルの音楽を作り出すという夢を語ります。
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
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２年半ほど前に 私は映画
『her/世界でひとつの彼女』を見ました
『her/世界でひとつの彼女』を見ました
00:12
About two and a half years ago,
I watched this movie called "Her."
I watched this movie called "Her."
0
913
3428
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
a superintelligent form of AI
1
4365
5127
その主人公はサマンサという
高度な知能を持ったAIです
高度な知能を持ったAIです
00:21
that cannot take physical form.
2
9516
1760
彼女は肉体を持ちません
00:23
And because she can't
appear in photographs,
appear in photographs,
3
11858
2230
写真に写ることが
できない彼女は
できない彼女は
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
14112
2016
自分の人生のワンシーンを切り取った
曲を作ることにします
曲を作ることにします
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
just like a photograph would.
5
16152
3466
まさに写真のような
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
音楽家、エンジニアであり
芸術家の一家に育った私は
芸術家の一家に育った私は
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
photographs was really powerful.
7
25385
4176
この「スナップ音楽」というアイデアに
強く惹かれました
強く惹かれました
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
29955
2868
そして AIの作曲家を作ろうと
決意しました
決意しました
彼女の名前は AIVA (エイヴァ)といいます
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
and she's an artificial intelligence
9
32847
3488
歴史上の傑作とされる
３万曲分の楽譜を読み
３万曲分の楽譜を読み
00:48
that has learned the art
of music composition
of music composition
10
36359
2393
作曲の技術を学んだ
人工知能です
人工知能です
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
この『マトリックス』に
出てくるみたいなやつは
出てくるみたいなやつは
00:56
in a matrix-like representation.
13
44645
2202
アルゴリズムにとっての
楽譜表現です
楽譜表現です
そしてこれは モーツァルトや
ベートーヴェンなどが作曲した
ベートーヴェンなどが作曲した
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
３万曲の楽譜を
01:03
look like in a single frame.
16
51261
2031
１つの画面に収めたものです
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
AIVA looks for patterns in the scores.
17
55609
4340
ディープニューラルネットワークを用いて
AIVAは楽譜に規則性を探します
AIVAは楽譜に規則性を探します
そして既存の音楽の
数小節から
数小節から
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
of existing music,
18
60260
3563
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
should come next in those tracks.
19
63847
3708
曲の中で 次にどの音がくるか
予測しようとします
予測しようとします
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
at those predictions,
20
67887
2498
この予測の精度が上がったら
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
of mathematical rules
21
70409
3613
その曲の作風に関する
数学的規則を導き出せて
01:26
for that style of music
22
74046
1166
01:27
in order to create
its own original compositions.
its own original compositions.
23
75236
2788
それにより 独自の作曲が
行えるようになります
行えるようになります
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
ある意味 私達人間が
作曲するのと同様のやり方です
作曲するのと同様のやり方です
試行錯誤の過程であり
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
常に 良い音楽が
出来上がる訳ではありません
出来上がる訳ではありません
01:39
But we can correct ourselves,
27
87109
1389
しかし私達は
耳や音楽の知識を使って
耳や音楽の知識を使って
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
or our musical knowledge.
28
88522
3293
改善していくことができます
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
この過程は通常 アーティストとして
音楽家として 作曲家として
音楽家として 作曲家として
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
as a musician and a composer,
30
97662
3262
何十年もかけて
学ぶものですが
学ぶものですが
AIVAは数時間で学べます
01:52
down to a couple of hours.
31
100948
1733
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
103030
2880
しかし音楽は 非常に
主観的な芸術でもあります
主観的な芸術でもあります
聞き手に合わせた音楽を
作曲するよう
作曲するよう
01:57
And we needed to teach AIVA
33
105934
1564
01:59
how to compose the right music
for the right person,
for the right person,
34
107522
2445
AIVAに教える
必要がありました
必要がありました
02:01
because people have different preferences.
35
109991
2141
人はそれぞれ
好みが違うからです
好みが違うからです
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
over 30 different category labels
36
112156
4190
そのため 我々のデータベース上の楽譜を
30以上の指標について分類し
30以上の指標について分類し
02:08
for each score in our database.
37
116370
1945
アルゴリズムに学習させました
02:10
So those category labels are like mood
38
118339
2516
使った指標としては
例えば ムードや
例えば ムードや
02:12
or note density or composer
style of a piece
style of a piece
39
120879
2920
音符密度
作曲家の作風
作曲家の作風
02:15
or the epoch during which it was written.
40
123823
2524
作曲された時代
などがあります
などがあります
02:18
And by seeing all this data,
41
126371
1935
これら全てのデータを基に
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
to very precise requirements.
42
128330
3056
AIVAは とても正確に
注文に応えることができます
注文に応えることができます
例えば
最近のプロジェクトでは
最近のプロジェクトでは
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
we had for a project recently,
43
131966
3103
SF映画のサウンドトラックを
思い起こさせるような曲の
思い起こさせるような曲の
02:27
where we were commissioned
to create a piece
to create a piece
44
135093
3035
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
of a science-fiction film soundtrack.
45
138152
3027
作曲を依頼されました
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
is called "Among the Stars"
46
141839
4500
そして完成した曲が
『アマング・ザ・スターズ』(星々の間に)です
『アマング・ザ・スターズ』(星々の間に)です
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
146363
3317
ハリウッドの
CMGオーケストラの演奏による
CMGオーケストラの演奏による
名指揮者ジョン・ビールの指揮で
収録された—
収録された—
02:41
under great conductor John Beal,
48
149704
1714
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
recorded, made by AIVA.
49
151442
3067
AIVAの作品を
お聴きください
お聴きください
（音楽）
02:47
(Music)
50
155657
7000
03:30
(Music ends)
51
198196
2190
（音楽終了）
03:34
What do you think?
52
202719
1207
いかがでしたか？
03:35
(Applause)
53
203950
4380
（拍手）
03:40
Thank you.
54
208354
1150
ありがとうございます
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
beautiful pieces of music,
55
210001
4055
お聞きになったように
AIは美しい音楽を作り出せます
AIは美しい音楽を作り出せます
03:46
and the best part of it
56
214080
1803
これの素晴らしいところは
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
bring them to life.
57
215907
2581
人間が それに命を吹き込める
ということです
ということです
03:51
And it's not the first time in history
58
219506
1838
技術による
人間の創造性の補完は
人間の創造性の補完は
03:53
that technology has augmented
human creativity.
human creativity.
59
221368
3344
これまでにも
例がありました
例がありました
03:56
Live music was almost always
used in silent films
used in silent films
60
224736
3072
サイレント映画では
視聴体験を補完するために
視聴体験を補完するために
よく生演奏が付いていました
03:59
to augment the experience.
61
227832
1666
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
is that it didn't scale.
62
229522
3182
しかし生演奏の問題は
規模の調整が難しいことです
規模の調整が難しいことです
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
into a small theater,
63
232728
3429
小さな劇場に 交響楽団を
詰め込むことはできないし
詰め込むことはできないし
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
世界中の劇場の全てで
生演奏を行うこともできません
生演奏を行うこともできません
04:11
So when music recording
was actually invented,
was actually invented,
65
239196
2849
録音技術が発明されたことで
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
like film creators,
66
242069
2349
映画制作者などの
コンテンツ・クリエイターが
コンテンツ・クリエイターが
04:16
to have prerecorded and original music
67
244442
2786
物語の各シーンに合わせて作曲された
オリジナルの音楽を
オリジナルの音楽を
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
of their stories.
68
247252
2873
事前に収録し
使用できるようになりました
使用できるようになりました
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
an enhancer of creativity.
69
250149
2626
それにより 創造力の幅が
大きく広がったんです
大きく広がったんです
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
when I watched this movie "Her,"
70
254617
3286
２年半前に『her/世界でひとつの彼女』を
見て思いました
見て思いました
04:29
I thought to myself
that personalized music
that personalized music
71
257927
2907
人々が音楽を楽しみ 曲を作る方法の
次なる大きな変化は
次なる大きな変化は
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
個人個人に合わせた音楽だと
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
interactive content, like video games,
73
266187
4222
というのも 最近では
テレビゲームのような
テレビゲームのような
何百時間も遊べる
インタラクティブ・コンテンツがありますが
インタラクティブ・コンテンツがありますが
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
of interactive game plays,
74
270433
3015
音楽は 平均で２時間分しか
ないからです
ないからです
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
同じ曲が何度も
繰り返し流され
繰り返し流され
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
and it's not very immersive.
77
278125
2332
あまり没入できません
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
私達が取り組んでいるのは
個人に合わせた何百時間もの音楽を
AIが作曲できるようにし
AIが作曲できるようにし
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
284442
2302
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
where human creativity doesn't scale.
80
286768
3866
人間の創造力で対応できない用途に
使おうというものです
使おうというものです
ゲームのためだけ
ではありません
ではありません
05:03
And we don't just want
to do that for games.
to do that for games.
81
291363
2206
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
for his beloved, called "Für Elise,"
82
294657
4428
ベートーヴェンは 好きな人のために
『エリーゼのために』を作曲しました
『エリーゼのために』を作曲しました
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
bring back Beethoven to life.
83
299109
3651
ベートーヴェンが
この世に甦ったと想像してください
この世に甦ったと想像してください
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
彼が隣に座り 自分の個性や
これまでの人生の物語に合わせて
これまでの人生の物語に合わせて
05:20
and your life story.
85
308038
1333
作曲してくれるとしたら
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
Martin Luther King, for example,
86
310632
2779
あるいは キング牧師が
自分専用の作曲家AIを持っていたらと
自分専用の作曲家AIを持っていたらと
05:25
had a personalized AI composer.
87
313435
2039
想像してみてください
おそらく 私達は
「私には夢がある」を
「私には夢がある」を
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
偉大な演説としてだけでなく
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
part of our history,
90
318975
2626
我々の歴史の一部であり
キング牧師の思想を表す
キング牧師の思想を表す
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
321625
2133
偉大な音楽として
記憶していたことでしょう
記憶していたことでしょう
AIVAに取り組む
私達の未来像は
私達の未来像は
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
324069
1889
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
so that each and every one of you
93
325982
2578
皆さんの一人一人
そして世界中の全ての人が
そして世界中の全ての人が
05:40
and every individual in the world
94
328584
1649
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
live soundtrack,
95
330257
3074
自分の人生の物語や
個性に合わせて作曲された
個性に合わせて作曲された
05:45
based on their story
and their personality.
and their personality.
96
333355
2505
自分だけの音楽を
聴いている姿です
聴いている姿です
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
こうして今日 皆さんとTEDに集まっていることも
私達の物語の一部になります
私達の物語の一部になります
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
would compose music for this moment.
98
342018
4169
だから この瞬間について
AIVAが作曲するべきだと思い
AIVAが作曲するべきだと思い
05:58
And that's exactly what we did.
99
346674
2444
実際にやってみました
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
私たちのチームは
TEDのオープニング・テーマ曲の作風と
TEDのオープニング・テーマ曲の作風と
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
a sense of awe and wonder.
101
354482
3444
畏敬や驚異の念を引き起こす音楽を
AIVAに学ばせました
AIVAに学ばせました
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
"The Age of Amazement."
102
357950
3913
その結果生まれた曲が
『エイジ・オブ・アメーズメント』(驚異の時代)です
『エイジ・オブ・アメーズメント』(驚異の時代)です
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
361887
2396
タイトルはAIに頼りませんでした
06:16
(Laughter)
104
364307
1150
（笑）
皆さんにお聞きいただけるのが
とても誇らしいです
とても誇らしいです
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
to show it to you,
105
366152
2402
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
and enjoy the music.
106
368578
2428
よろしければ 目を閉じて
音楽をお楽しみください
06:23
Thank you very much.
107
371030
1333
06:25
(Music)
108
373537
4195
（音楽）
『エイジ・オブ・アメーズメント』
AIVA 作曲
AIVA 作曲
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
Composed by AIVA]
109
383176
2667
08:19
(Music ends)
110
487649
1151
（音楽終了）
08:20
This was for all of you.
111
488824
1373
これは皆さんのための音楽です
08:22
Thank you.
112
490221
1166
ありがとうございました
08:23
(Applause)
113
491411
4573
（拍手）
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