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音楽・エンターテインメント x AI (29 Aug 2017)
- 5. 本日の楽しみ方 • 「こんなAI、Machine Learningの活用があるのか」と 楽しみながら… • 「こんな音楽・エンタメの未来もあるかも」という想 像をしながら… • 「自分の仕事ではこんな使う方できるかも」と考えて みながら… → そのままの流れで懇親会へ！ 飲みながらいろいろ話しましょう！
- 6. 発表者 阿部 祐輝 （Yuki Abe） • Music & Entertainment x Technology ブログメディア『BAKERY』 編集長 兼 ライター • エンターテックテクノロジスト/ライター – エンターテインメント／音楽とテクノロジー を用いた施策の企画・プロトタイプ開発 – エンターテック 最新動向調査・研究 など 6
- 8. 8 @SXSW2017 Trade Show XTREME DESIGN Inc.
- 10. 10 音楽・イベント機材オタク
- 13. 人工知能と機械学習 人工知能 機械学習（Machine Learning）ロボット … ニューラル ネットワーク ディープ ラーニング … … 層が深い ニューラルネットワーク = DNN = Deep Learning
- 15. “AI”というビッグワード • 人工知能を実現するための技術としての “機械学習”・“ディープラーニング”が AIと呼ばれるように… ※ IoTと同じで、「そう言うと注目度が上がり予算が付くので」 → 人工知能について研究している人は それらをAIで括ると嫌がり、 AGI（Artificial General Intelligence） と呼んで差別化したりしています…
- 16. 機械学習の基本的な考え方 ルールベースとは異なり、多くのデータを入力から解析 を行い、機械自体にて“規則”や“ルール”、“知識表現”を 見出させ予測を行えるようにする仕組みや考え方。 <ルールベース> If else If else If else 判断軸が明確で、 シンプルな物事を評価する 仕組みとしてはルールベースは便利。 でも表現が難しい／限界があるような タスクには（現実的に）適用できない。
- 17. 機械学習の基本的な考え方 <機械学習> 大量の学習用データセット 判断元になるデータ ＋ 判断結果 （答え） y = h(wx + b) w: 重み b: バイアス h: 各種関数 予想 x 答え 比較 wを更新
- 18. 学習のおおざっぱな例 <機械学習> 犬 y = h(wx + b) 85％ 「猫」です！ 比較 このデータのパターン では「犬」と判断 しやすいようにw更新 || 犬 ・・・ wやbは最初はランダム
- 20. ニューラルネットワーク • ユニットを増やし、層を深くすることで より複雑な表現に対応できるようになる • ただ、学習が難しくなる （処理計算のコストが膨大になる・うまく修正が 全体に行き渡らない…etc.） → 安価なゲーム用途のGPUを活用することで 膨大な処理も高速に。 修正をネットワーク全体に行き渡らせるための 手法も確立され、どんどん深く… → DNN、Deep Learningの登場
- 23. 音楽・エンターテインメントとは 人を楽しませる物事。そのコンテンツ自体だけでなく それを生み出す周辺も含めて考えていきたい。 パフォーマー マネージャ 著作権管理 リスナー 報酬 お金 レスポンス 作家 コンテンツ マーケター プロデューサーエンジニア 生活者 メディア ・ プラットフォーム リスナー 生活者
- 27. クリエイティブにおける AI・機械学習 コンテンツ（音楽・映像・体験）を生み出す 主体・ツールとしてのAIについて考察してみる。 パフォーマー マネージャ 著作権管理 リスナー 報酬 お金 レスポンス 作家 コンテンツ マーケター プロデューサーエンジニア 生活者 メディア ・ プラットフォーム リスナー 生活者
- 34. まずは、楽曲生成
- 35. http://www.flow-machines.com/Flow Machines - 楽曲生成 -
- 36. Jukedeck - 楽曲生成 - https://www.jukedeck.com/
- 37. deepjazz - 楽曲生成 - https://github.com/jisungk/deepjazz
- 42. Iamus - 楽曲生成 - https://www.youtube.com/watch?v=bD7l4Kg1Rt8
- 45. https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/neural-nets-for-generating-music-f46dffac21c0
- 54. AIの著作権はどこにあるか 2016年4月 次世代知財システム検討委員会報告書 「AI生成物を生み出す過程において、 学習済みモデルの利用者に創作意図があり、 同時に、具体的な出力であるAI生成物を得るための 創作的寄与があれば、利用者が思想感情を創作的に 表現するための「道具」として 当該AI生成物を生み出したものと考えられることから 当該AI生成物には著作物性が認められ、 その著作者は利用者となる。」 → 出力されたAI生成物をさらにアレンジ・手直しした場合には 著作権が認められる。 → ただどこまでやれば “創作的寄与” を満たすのかは未だはっきりせず。
- 60. https://www.aimusic.co.uk/ AI Music is working on what it describes as “shape-changing” technology to automatically remix songs on the fly, according to the musical preferences and current context of their listeners. - Music Ally “ABBEY ROAD RED: ‘AI WILL JUST FOLD IN TO OUR DAILY LIVES’”
- 63. http://www.7ken.org/手塚治虫デジタルクローンProject 道具を超えるためには 「自律性」 - 目的達成のための行動を自分で選択・判断できる能力 自律性AIに対しては「意識・心」を感じる。 ① アイディア → 点と点を繋げて創発をどうを生み出す能力 ② （アイディアを実現する）テクニック → Deep Learningによる思考の学習 ③ （①と②を結びつける）エモーション ④ （最後の）ジャッジメント
- 65. Tools lift rocks. People build cathedrals. https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/rethinking-design-tools-in-the-age-of-machine-learning-369f3f07ab6c
- 67. http://imanmalik.com/cs/2017/06/05/neural-style.html http://createwith.ai/article/20170615/804 Neural Translation of Musical Style
- 73. Artistic Style Transfer for Videos https://arxiv.org/abs/1604.08610
- 74. Artistic Style Transfer for Videos https://arxiv.org/abs/1604.08610 https://www.youtube.com/watch?v=Uxax5EKg0zA
- 76. https://github.com/junyanz/interactive-deep-colorization Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors
- 79. http://createwith.ai/paper/20170808/929 Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations
- 80. http://createwith.ai/paper/20170404/483 Photo Aesthetics Ranking Network with Attributes and Content Adaptation
- 81. https://arxiv.org/abs/1707.03491 Creatism: A deep-learning photographer capable of creating professional work 写真をプロ級に加工する仕組み。 実際のプロの写真に意図的にフィルタをかけてネガティブサンプルを作り、 その修正方法をGANを利用して学習させている。
- 82. Interactive 3D Modeling with a Generative Adversarial Network http://createwith.ai/paper/20170625/831
- 84. パフォーマンスにおける AI・機械学習 生み出されたコンテンツ（音楽・映像・体験）を パフォーマンスするAI パフォーマー マネージャ 著作権管理 リスナー 報酬 お金 レスポンス 作家 コンテンツ マーケター プロデューサーエンジニア 生活者 メディア ・ プラットフォーム リスナー 生活者
- 85. AI DJ PROJECT – A dialogue between AI and a human • 3 Apr 2017 • “AI DJ Project - A dialogue between AI and a human” is a live performance featuring an Artificial Intelligence (AI) DJ playing alongside a human DJ. Utilizing deep neural network technology, the AI system selects and mixes songs and performs other musical tasks. Playing back to back, each DJ selects one song at a time, embodying a dialogue between the human and AI through music. http://qosmo.jp/aidj/ http://naotokui.net/2016/09/2045-okazakiloops-2/
- 86. 『「朝練」「居残り練」で上達するAIドラマー』 - AERA 9/4号より クラシックコンサート「憂飼」についての記事 ロボットアームのAIスネアドラマーは、マイクから自分の演奏音を拾い、 プログラミングされた目標の音を目指して“練習”し“上達していく”。
- 94. ヤマハ人工知能(AI)演奏システム × ベルリンフィル 『本番に向け練習を重ねるうちにピアノの演奏もよくなり、 AIピアノと走者の心も通じてきた団員たちは途中からはAIピアノのことを 「リヒテルさん」と呼び、愛情を持って演奏してくれました』 - AERA 9/4号より
- 100. http://www.vochlea.co.uk/ Vochlea, meanwhile, is working on an AI system that translates people’s vocalisations into music – for example, beatboxing triggering drum samples. - Music Ally “ABBEY ROAD RED: ‘AI WILL JUST FOLD IN TO OUR DAILY LIVES’”
- 103. プロデュース・マネジメント におけるAI アーティスト・コンテンツをプロデュースし、 多くの生活者に届くようにするためのAIとは？ パフォーマー マネージャ 著作権管理 リスナー 報酬 お金 レスポンス 作家 コンテンツ マーケター プロデューサーエンジニア 生活者 メディア ・ プラットフォーム リスナー 生活者
- 104. （ネタ）【実験】学習したAIが ヘヴィメタル・バンドの名前をつけるとこうなる • Metal-ArchivesのHellBlazer氏から、現存する10万のバ ンド名を提供してもらい、AIに学習させた結果とのこと。 ジャンルと国名まで創出しているのも興味深いです。 • すべて架空の名前とはいえ、インドネシアのドラゴン レッド・オブ・ブラッドにドイツのヴルトラムがフォー ク／ブラック・メタルなど、どれもなんとなく実在しそ うですし、メンバーの出で立ちや楽曲も妄想できそうで すね。 • アメリカのジャズィー、そしてコロンビアのドゥームメ タルのスクィーンというバンド名にはやや首をかしげま すが、ほかはどれもアリそうなネーミングばかり。さす がAIといったところではないでしょうか。 http://www.gizmodo.jp/2017/06/what-if-ai-created-heavy-metal-band-names.html
- 112. 配信メディアにおけるAI アーティスト・コンテンツをいかに多くの生活者に届け 幸せな関係を築くためのAIとは？ パフォーマー マネージャ 著作権管理 リスナー 報酬 お金 レスポンス 作家 コンテンツ マーケター プロデューサーエンジニア 生活者 メディア ・ プラットフォーム リスナー 生活者
- 113. http://spotify.me/ja
- 118. 118 まとめ • 音楽・エンターテインメントに対してこ のように取り組んでる世界があります （エンターテック） • こういうところにAIを活用してもいいので は？ • 様々な取り組みにアンテナを張り、刺激 をもらい新しい未来を作ろう！
- 119. 119 最後に… よく見るサイト • arXiv (https://arxiv.org/) • gitXiv (http://www.gitxiv.com/) • arXivTimes (https://github.com/arXivTimes/arXivTimes) • Creative.ai ( • Creative with ai • Music Ally • BAKERY
- 120. 120 ありがとうございました!