人工智能技術能夠重新塑造音樂教育并讓音樂教育變得更有支持和創(chuàng)意，另外，人工智能技術也讓全世界的音樂家在創(chuàng)作新的音樂時變得更加民主音樂是全世界人類的一種通用語言，這種語言能夠將全世界的人聯(lián)系在一起。隨著新的技術手段讓人們的溝通變得越來越通暢，人工智能開始接管人類的心、我們的意識，甚至我們的耳朵。
比如說人工智能音樂應用Amper Music，如今已經(jīng)能夠自己創(chuàng)作屬于自己的音樂專輯，而像其他的人工智能音樂應用如SmartMusic允許用戶進行音樂的合成和創(chuàng)作音樂。人工智能已經(jīng)開始打開一個全新的世界，在這個新世界中，人工智能的使用者能夠自動地、個性化地進行學習。音樂教育也將從這種新技術所帶來的效率提升中受益。當然這些全新的音樂創(chuàng)作形式很明顯還需要更加努力，才能夠打動用戶。
那么，機器學習將如何對音樂教育進行創(chuàng)新并激發(fā)人類在音樂方面的創(chuàng)新呢？人工智能正在成為下一個重要的學習工具。但是目前人工智能還無法很好地接管創(chuàng)意創(chuàng)作的環(huán)節(jié)，但是人工智能確實已經(jīng)讓音樂教育和創(chuàng)作比以往任何時候都來的更加容易。
人工智能技術能夠重新塑造音樂教育并讓音樂教育變得更有支持和創(chuàng)意，對音樂專業(yè)學生和新一代的音樂家來說，另外，人工智能技術也讓全世界的音樂家在創(chuàng)作新的音樂時變得更加民主。在傳統(tǒng)的音樂課堂里，音樂老師往往借助物理儀器生成的波形圖、節(jié)奏重疊或是和弦來向學生教授展示音樂知識。但是，人工智能可以成為老師們在課堂上的得力助手。
如果音樂老師能夠通過人工智能給那些準備參加音樂教育行業(yè)的老師進行培訓的話，那么，他們也能夠借助同樣的技術手段來幫助音樂專業(yè)的學生。在美國，賓夕法尼亞州大學創(chuàng)建了第一個由音樂專業(yè)人士創(chuàng)辦的智能課堂。在這個被稱為“第一課堂”(First Class)的人工智能虛擬現(xiàn)實環(huán)境中，老師在傳授學生音樂技能的同時也能夠和“人工智能”虛擬學生一起進行。
一家名為Third Space Learning的公司已經(jīng)開始借助人工智能手段監(jiān)控和提升教學質量的全新平臺。在新的平臺上，學生們能夠通過在線電子白板和老師進行互動，老師也可以通過電子白板回答學生們的提問。
Third Space Learning已經(jīng)和倫敦大學學院的科學家們一起10萬個小時的音頻和書面數(shù)據(jù)，以判斷人工智能如何提升課堂教學效果，如何更好的幫助學生鞏固知識點。此外，一些從原始數(shù)據(jù)中獲取的成功指標能夠幫助發(fā)現(xiàn)會有多少問題出現(xiàn)，這些教學會話過程如何對學生們有幫助以及幫助老師如何評判教學過程。他們預測人工智能能夠在幾秒鐘內對學生的學習進展、知識掌握情況甚至情緒進行反饋。
其他的教育公司比如說培生教育(Pearson)已經(jīng)表示，現(xiàn)有的計算機系統(tǒng)已經(jīng)能夠支持一對一的教學輔導和群組式討論。另外，現(xiàn)有的計算機系統(tǒng)也能夠模擬復雜的環(huán)境以支持學習目的。在培生教育公司發(fā)布的《An Argument for AI in Education》報告中，當然，公司也可以讓音樂樂器和輔助教學內容能夠與數(shù)字化的功能進行結合，以此當學生們在課堂或是家里進行音樂學習的時候對學生的學習情況進行監(jiān)測、指導并利用數(shù)據(jù)進行分析。
事實上，該報告的作者Laurie Forcier表示，這種能夠充當人們終身學習伴侶的工具甚至能夠提出問題、對學生進行鼓勵、提出建議并連接到更多的在線教育資源。如果學生遇到學習上的困難，這種工具能夠向學生提供指導表演甚至提供更好的建議學習技巧。通常情況下，任何人都能夠從現(xiàn)實生活中學習到他們在課堂里通常遇不到的事情。但是，隨著人工智能的發(fā)展，音樂教育可以在物理形式的課堂或是虛擬課堂里并借助各種形式的應用或是工具得到更大的普及。
今天，音樂家們已經(jīng)開始將人工智能工具應用到他們的音樂創(chuàng)作中。Douglas Eck和他在Google公司的研究團隊發(fā)起了一個名為Project Magenta的項目，這是一個機器學習研究項目旨在幫助他們了解計算機如何創(chuàng)作出各種形式音樂和藝術。這個神經(jīng)學習項目提供了一個合成器以及一個音符序列生成模型，這個模型能夠與人類音樂家進行互動。借助Google，人們甚至可以使用一個名為Ableton的數(shù)字音樂工作站的插件。這個為音樂家們提供的工具借助開源機器學習庫TensorFlow的幫助，提供了音樂家們所需要的深度洞察能力。
用和工具來為音樂學習提供幫助，而這些工具又能對音樂創(chuàng)作提供幫助。比如說Popgun聲稱自己能夠從人類音樂家那里進行學習的人工智能，它所擁有的技能能夠補充和強化人類音樂家們的音樂作品創(chuàng)作。而另一家創(chuàng)業(yè)公司W(wǎng)eav能夠根據(jù)各種變量比如人們的心情、節(jié)奏、節(jié)拍、能量和情緒等進行音樂創(chuàng)作。如今，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司通過各種各樣的應Weav的聯(lián)合創(chuàng)始人Lars Rasmussen表示，人類音樂家們將繼續(xù)創(chuàng)作他們自己的音樂，但是在未來，他預測人工智能能夠更好地幫助到人類音樂家，而不是完全取代他們。
這些新的技術工具借助所有由人類音樂家們存儲在云中的數(shù)據(jù)能夠為學生提供有價值的記錄。的確，人工智能能夠幫助我們分析音樂的旋律、每分鐘的節(jié)拍以及更多。但是，音樂教育在很大程度上是無形的，甚至需要很多手段來詮釋音樂的風格和特點。音樂往往因為不同人的詮釋而總是帶來不完美，每一場的音樂演出都是不能被完全復制的。
在很大程度上，人工智能依然處在發(fā)展的早期階段，盡管人工智能能夠存儲數(shù)據(jù)并完成簡單的任務，但是它卻無法回答更加廣泛的問題，文化方面的問題。但是，人工智能的確能夠改變現(xiàn)有的音樂教育體系，但是要讓它與真正的音樂教學指導相結合并成為一種可用的工具，依然需要對這一門藝術形式的更多的了解。
下載文檔
