TED2018
Pierre Barreau: How AI could compose a personalized soundtrack to your life
Pierre Barreau: Hogyan ír személyre szóló zenét egy mesterséges intelligencia?
Filmed:
Readability: 4.1
1,460,825 views
Ismerjék meg AIVA-t, egy mesterséges intelligenciát, amit úgy képeztek ki zeneszerzésre, hogy a történelem legnagyobb zeneműveiből több mint 30 000 kottát átolvastattak vele. Ebben az elbűvölő beszédben Pierre Barreau olyan darabokat játszik le, melyeket AIVA szerzett, és megosztja velünk álmát: a hangulatunkhoz és személyiségünkhöz illő eredeti, eleven zeneszámok megírását.
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
Két és fél évvel ezelőtt
megnéztem A nő [Her] című filmet.
megnéztem A nő [Her] című filmet.
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
a superintelligent form of AI
1
4365
5127
Az egyik főszereplője Samantha,
az MI egy szuperintelligens formája,
az MI egy szuperintelligens formája,
00:21
that cannot take physical form.
2
9516
1760
mely nem képes testet ölteni.
00:23
And because she can't
appear in photographs,
appear in photographs,
3
11858
2230
Mivel nem jelenhet meg fotókon,
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
14112
2016
úgy dönt: ír egy zeneművet,
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
just like a photograph would.
5
16152
3466
ami úgy ragadja meg életének
egy pillanatát, ahogy egy fotó tenné.
egy pillanatát, ahogy egy fotó tenné.
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
Zenész és mérnök vagyok,
és mivel művészcsaládban nőttem fel,
és mivel művészcsaládban nőttem fel,
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
photographs was really powerful.
7
25385
4176
arra gondoltam: a zenés fotó ötlete
egészen ütős.
egészen ütős.
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
29955
2868
Úgy döntöttem, tervezek
egy MI zeneszerzőt.
egy MI zeneszerzőt.
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
and she's an artificial intelligence
9
32847
3488
Ő AIVA, egy női mesterséges intelligencia,
00:48
that has learned the art
of music composition
of music composition
10
36359
2393
aki kitanulta a zeneszerzés mesterségét,
miután átolvasott több mint 30 000 kottát
a világ legnagyobb zeneművei közül.
a világ legnagyobb zeneművei közül.
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
Így látja az algoritmus a kottát
00:56
in a matrix-like representation.
13
44645
2202
egy mátrix-szerű megjelenítésben.
00:58
And here's what 30,000 scores,
14
46871
2246
És íme, így néz ki egységes
keretbe foglalva
keretbe foglalva
01:01
written by the likes
of Mozart and Beethoven,
of Mozart and Beethoven,
15
49141
2096
az a 30 000 kotta,
amit olyan zeneszerzők írtak,
amit olyan zeneszerzők írtak,
01:03
look like in a single frame.
16
51261
2031
mint Mozart vagy Beethoven.
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
AIVA looks for patterns in the scores.
17
55609
4340
AIVA mély neurális hálózat alkalmazásával
ismétlődő mintákat keres a kottákban.
ismétlődő mintákat keres a kottákban.
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
of existing music,
18
60260
3563
A létező zene ismétlőjeleiből
próbálja kikövetkeztetni,
próbálja kikövetkeztetni,
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
should come next in those tracks.
19
63847
3708
milyen hangjegyek legyenek
a következő zeneszámokban.
a következő zeneszámokban.
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
at those predictions,
20
67887
2498
És amint AIVA jó lesz
az előrejelzésekben,
az előrejelzésekben,
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
of mathematical rules
21
70409
3613
felállíthat egy matematikai
szabálykészletet
szabálykészletet
az adott stílusú zenéhez,
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
azért, hogy megírja saját szerzeményeit.
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
Mi, emberek is valahogy
ilyen formán komponálunk zenét.
ilyen formán komponálunk zenét.
01:34
It's a trial-and-error process,
25
82561
1492
Próba-szerencse-alapú folyamat,
01:36
during which we may not
get the right notes all the time.
get the right notes all the time.
26
84077
3008
melynek során nem mindig sikerül
eltalálni a megfelelő hangot.
eltalálni a megfelelő hangot.
01:39
But we can correct ourselves,
27
87109
1389
De mindig javíthatunk,
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
or our musical knowledge.
28
88522
3293
vagy zenei hallásunk,
vagy zenei tudásunk alapján.
vagy zenei tudásunk alapján.
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
AIVA esetében azonban ez a folyamat
lecsökkenti a többéves tanulást,
lecsökkenti a többéves tanulást,
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
as a musician and a composer,
30
97662
3262
a művészeti, zenei
és zeneszerzői képzés évtizedeit
és zeneszerzői képzés évtizedeit
01:52
down to a couple of hours.
31
100948
1733
néhány órára.
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
103030
2880
A zene azonban rendkívül szubjektív műfaj.
Arra is meg kellett tanítanunk AIVA-t,
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
hogy a megfelelő személynek
hogyan komponáljon megfelelő zenét,
hogyan komponáljon megfelelő zenét,
02:01
because people have different preferences.
35
109991
2141
hiszen mindenki más-más zenét szeret.
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
over 30 different category labels
36
112156
4190
Ennek érdekében adatbázisunk
minden egyes kottáját
minden egyes kottáját
több mint 30 különböző
kategóriába soroltuk.
kategóriába soroltuk.
02:08
for each score in our database.
37
116370
1945
02:10
So those category labels are like mood
38
118339
2516
A megkülönböztetés alapja volt:
a hangnem,
a hangnem,
02:12
or note density or composer
style of a piece
style of a piece
39
120879
2920
a hangjegyek sűrűsége,
a mű zeneszerzői stílusa,
a mű zeneszerzői stílusa,
02:15
or the epoch during which it was written.
40
123823
2524
vagy a korszak, amikor a mű keletkezett.
02:18
And by seeing all this data,
41
126371
1935
Az összes adat figyelembe vételével
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
to very precise requirements.
42
128330
3056
AIVA jól reagált a nagyon precízen
meghatározott követelményekre.
meghatározott követelményekre.
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
we had for a project recently,
43
131966
3103
Mint például azok, amiket
a legutóbbi munkánkhoz írtunk,
a legutóbbi munkánkhoz írtunk,
02:27
where we were commissioned
to create a piece
to create a piece
44
135093
3035
amikor azt a megbízást kaptuk,
hogy írjunk egy darabot,
hogy írjunk egy darabot,
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
of a science-fiction film soundtrack.
45
138152
3027
ami egy sci-fi film zenéjét idézi fel.
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
is called "Among the Stars"
46
141839
4500
Ennek a műnek a címe az lett,
hogy "A csillagok között",
hogy "A csillagok között",
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
146363
3317
Hollywoodban készült a felvétel
a CMG Orchestra közreműködésével,
a CMG Orchestra közreműködésével,
02:41
under great conductor John Beal,
48
149704
1714
a kiváló John Beal volt a karmester,
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
recorded, made by AIVA.
49
151442
3067
és íme a felvétel,
melynek zenéjét AIVA szerezte.
melynek zenéjét AIVA szerezte.
02:47
(Music)
50
155657
7000
(Zene)
(Zene vége)
03:30
(Music ends)
51
198196
2190
03:34
What do you think?
52
202719
1207
Nos, milyennek találják?
03:35
(Applause)
53
203950
4380
(Taps)
03:40
Thank you.
54
208354
1150
Köszönöm.
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
beautiful pieces of music,
55
210001
4055
Mint látják, egy MI
csodaszép zeneműveket írhat,
csodaszép zeneműveket írhat,
03:46
and the best part of it
56
214080
1803
és a legjobb az benne,
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
bring them to life.
57
215907
2581
hogy emberek szólaltathatják meg.
03:51
And it's not the first time in history
58
219506
1838
Nem az első eset a történelem során,
03:53
that technology has augmented
human creativity.
human creativity.
59
221368
3344
hogy a technika kiteljesíti
az emberi kreativitást.
az emberi kreativitást.
03:56
Live music was almost always
used in silent films
used in silent films
60
224736
3072
A némafilmek alatt szinte mindig
élő zenei aláfestés szólt,
élő zenei aláfestés szólt,
03:59
to augment the experience.
61
227832
1666
ez fokozta a hatást.
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
is that it didn't scale.
62
229522
3182
Az élőzenével az a gond,
hogy nem méretezhető.
hogy nem méretezhető.
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
into a small theater,
63
232728
3429
Igencsak nehéz bezsúfolni egy teljes
szimfóniát egy kis színházba,
szimfóniát egy kis színházba,
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
és szintén nehéz a világ összes
színházában megtenni ugyanezt.
színházában megtenni ugyanezt.
04:11
So when music recording
was actually invented,
was actually invented,
65
239196
2849
Úgyhogy a hangfelvétel feltalálása
lehetővé tette az alkotóknak,
például a filmrendezőknek,
például a filmrendezőknek,
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
like film creators,
66
242069
2349
04:16
to have prerecorded and original music
67
244442
2786
hogy legyen előre felvett
és eredeti zenéjük,
és eredeti zenéjük,
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
of their stories.
68
247252
2873
amit történeteik minden egyes
képkockájához szabhatnak.
képkockájához szabhatnak.
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
an enhancer of creativity.
69
250149
2626
Ez pedig valóban fokozta a kreativitást.
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
when I watched this movie "Her,"
70
254617
3286
Két és fél évvel ezelőtt,
amikor láttam A nő című filmet,
amikor láttam A nő című filmet,
arra gondoltam,
hogy a személyre szabott zene lesz
hogy a személyre szabott zene lesz
04:29
I thought to myself
that personalized music
that personalized music
71
257927
2907
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
a következő nagy változás abban,
ahogy zenét hallgatunk és szerzünk.
ahogy zenét hallgatunk és szerzünk.
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
interactive content, like video games,
73
266187
4222
Hisz manapság interaktív tartalmaink
vannak, például videójátékok,
vannak, például videójátékok,
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
of interactive game plays,
74
270433
3015
bennük több száz órás
interaktív játékkal,
interaktív játékkal,
de átlagosan csak két órás zenei anyaggal.
04:45
but only two hours of music, on average.
75
273472
2113
Ez pedig azt jelenti, hogy a zene
csak forog körbe-körbe, végtelenítve,
csak forog körbe-körbe, végtelenítve,
04:47
And it means that the music
loops and loops and loops
loops and loops and loops
76
275609
2492
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
and it's not very immersive.
77
278125
2332
ami nem épp magával ragadó.
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
Mi tehát azon dolgozunk,
hogy az MI képes legyen
hogy az MI képes legyen
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
284442
2302
több száz órás személyre szabott
zenét szerezni olyan esetekben,
zenét szerezni olyan esetekben,
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
where human creativity doesn't scale.
80
286768
3866
amikor az emberi kreativitás
nem jöhet szóba.
nem jöhet szóba.
05:03
And we don't just want
to do that for games.
to do that for games.
81
291363
2206
Nem csak a játékok kedvéért
foglalkozunk ezzel.
foglalkozunk ezzel.
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
for his beloved, called "Für Elise,"
82
294657
4428
Beethoven írt egy művet
a szerelmének, a Für Elise-t,
a szerelmének, a Für Elise-t,
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
bring back Beethoven to life.
83
299109
3651
és képzeljük el, milyen lenne
életre kelteni Beethovent.
életre kelteni Beethovent.
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
Ha mondjuk itt ülne mellettünk,
és a mi egyéniségünkre szabott zenét
és a mi egyéniségünkre szabott zenét
05:20
and your life story.
85
308038
1333
komponálna a mi élettörténetünkről.
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
Martin Luther King, for example,
86
310632
2779
Ha például Martin Luther Kingnek
személyre szabott
személyre szabott
05:25
had a personalized AI composer.
87
313435
2039
MI zeneszerzője lett volna.
Talán nemcsak úgy emlékeznénk
05:27
Maybe then we would remember
88
315498
1373
a "Van egy álmom..." beszédére,
mint hatásos szónoklatra,
mint hatásos szónoklatra,
05:28
"I Have a Dream" not only
as a great speech,
as a great speech,
89
316895
2056
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
part of our history,
90
318975
2626
hanem mint egy kiváló zeneműre,
ami történelmünk része,
ami történelmünk része,
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
321625
2133
és remekül visszaadja
King doktor ideáljait.
King doktor ideáljait.
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
324069
1889
Így képzeljük el AIVA jövőjét:
bárkinek, mindenkinek tudjon
egyéniségére szabott zenét írni,
egyéniségére szabott zenét írni,
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
so that each and every one of you
93
325982
2578
05:40
and every individual in the world
94
328584
1649
és a világon bárki hozzájuthasson
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
live soundtrack,
95
330257
3074
saját egyéniségére írt élő zenéihez,
05:45
based on their story
and their personality.
and their personality.
96
333355
2505
amik az ő történetén
és személyiségén alapulnak.
és személyiségén alapulnak.
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
Most például együtt éljük át,
hogy itt vagyunk a TED-en.
hogy itt vagyunk a TED-en.
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
would compose music for this moment.
98
342018
4169
Helyénvalónak tűnik tehát, hogy AIVA
zenét komponáljon erre az alkalomra.
zenét komponáljon erre az alkalomra.
05:58
And that's exactly what we did.
99
346674
2444
Pontosan ezt értük el.
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
Csapatommal együtt rábírtuk AIVA-t,
hogy zenét írjon a TED-szignál stílusában,
hogy zenét írjon a TED-szignál stílusában,
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
a sense of awe and wonder.
101
354482
3444
mégpedig olyat, ami kicsit félelmetes,
ugyanakkor elragadó is.
ugyanakkor elragadó is.
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
"The Age of Amazement."
102
357950
3913
Az eredménynek ezt a címet adtuk:
Az ámulat kora.
Az ámulat kora.
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
361887
2396
Egyetlen MI sem tudna jobbat kitalálni.
06:16
(Laughter)
104
364307
1150
(Nevetés)
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
to show it to you,
105
366152
2402
Kimondhatatlan büszkeséggel
mutatom be önöknek,
mutatom be önöknek,
ha gondolják, hunyják le a szemüket,
és adják át magukat a zenének.
és adják át magukat a zenének.
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
and enjoy the music.
106
368578
2428
06:23
Thank you very much.
107
371030
1333
Nagyon köszönöm.
06:25
(Music)
108
373537
4195
(Zene)
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
Composed by AIVA]
109
383176
2667
[Az ámulat kora.
Zenéjét szerezte: AIVA]
Zenéjét szerezte: AIVA]
(Zene vége)
08:19
(Music ends)
110
487649
1151
08:20
This was for all of you.
111
488824
1373
Mindannyiuknak szeretettel.
08:22
Thank you.
112
490221
1166
Köszönöm.
08:23
(Applause)
113
491411
4573
(Taps)
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