Ludwig von Beethoven 1827'de öldüğünde, birçok kişi tarafından başyapıtı olarak ilan edilen Dokuzuncu Senfoni'sinin tamamlanmasından üç yıl sonraydı. 10. Senfonisi üzerinde çalışmaya başlamıştı, ancak kötüleşen sağlığı nedeniyle fazla ilerleme kaydedemedi: Geride sadece bazı müzikal eskizler kaldı.
O zamandan beri, Beethoven hayranları ve müzikologlar, neler olabileceği konusunda şaşkın ve yakındılar. Notları, sonsuza kadar ulaşılamayacak gibi görünse de, muhteşem bir ödülle dalga geçiyordu.
Artık müzik tarihçileri, müzikologlar, besteciler ve bilgisayar bilimcilerinden oluşan bir ekibin çalışmaları sayesinde Beethoven'ın vizyonu hayata geçecek.
Projenin yapay zeka tarafına başkanlık ettim ve bir makineye hem Beethoven'ın tüm çalışma yapısını hem de yaratıcı sürecini öğreten yaratıcı AI başlangıcı Playform AI'da bir grup bilim insanına liderlik ettim .
Beethoven'ın 10. Senfonisi'nin tam kaydı, Almanya'nın Bonn kentinde gerçekleşmesi planlanan dünya prömiyeri performansıyla aynı gün olan 9 Ekim 2021'de piyasaya sürülecek - iki yıldan fazla bir çalışmanın doruk noktası.
Geçmişteki Denemeler Bir Duvara Çarptı
1817 civarında, Londra'daki Kraliyet Filarmoni Derneği, Beethoven'ı Dokuzuncu ve 10. senfonilerini yazması için görevlendirdi. Bir orkestra için yazılan senfoniler genellikle dört hareket içerir : birincisi hızlı bir tempoda, ikincisi daha yavaş bir tempoda, üçüncüsü orta veya hızlı bir tempoda ve sonuncusu hızlı bir tempoda icra edilir.
Beethoven, Dokuzuncu Senfonisini 1824'te tamamladı ve zamansız " Neşeye Övgü " ile sona erdi .
Ama sıra 10. Senfoni'ye geldiğinde, Beethoven'ın arkasında birkaç nota ve not aldığı bir avuç fikir dışında pek bir şey bırakmadı.
Beethoven'ın 10. Senfonisinin bazı bölümlerini yeniden yapılandırmak için geçmişte bazı girişimlerde bulunulmuştur. En ünlüsü, 1988'de müzikolog Barry Cooper, birinci ve ikinci bölümleri tamamlamaya cesaret etti. Kendi görüşüne göre, Beethoven'ın vizyonuna sadık olan ilk hareketin bir prodüksiyonunu yaratmak için eskizlerden 250 bar müziği bir araya getirdi .
Yine de Beethoven'ın eskizlerinin seyrekliği, senfoni uzmanlarının bu ilk bölümün ötesine geçmesini imkansız hale getirdi.
Ekibin Kurulması
2019 yılının başlarında , Avusturya'nın Salzburg kentinde müzik teknolojisini destekleyen bir kuruluş olan Karajan Enstitüsü'nün direktörü Dr. Matthias Röder benimle iletişime geçti. Bestecinin 250. doğum gününü kutlamak için Beethoven'ın 10. Senfonisini tamamlamak için bir ekip kurduğunu açıkladı. Yapay zekanın yarattığı sanat üzerine çalışmalarımdan haberdar olarak , yapay zekanın Beethoven'ın bıraktığı boşlukları doldurmaya yardım edip edemeyeceğini bilmek istedi.
Meydan okuma ürkütücü görünüyordu. Bunu başarmak için yapay zekanın daha önce hiç yapmadığı bir şeyi yapması gerekecek. Ama bir şans vereceğimi söyledim.
Röder daha sonra Avusturyalı besteci Walter Werzowa'yı içeren bir ekip oluşturdu. Intel'in imzası olan bong jingle'ını yazmakla ünlü Werzowa, Beethoven'ın geride bıraktıklarını yapay zekanın üretecekleriyle bütünleştirecek yeni bir tür kompozisyon oluşturmakla görevlendirildi. Hesaplamalı bir müzik uzmanı olan Mark Gotham , Beethoven'ın eskizlerini yazma ve AI'nın uygun şekilde eğitilebilmesi için tüm çalışmasını işleme çabalarına öncülük etti.
Ekip ayrıca Harvard Üniversitesi'nde müzikolog olan ve aynı zamanda inanılmaz bir piyanist olan Robert Levin'i de içeriyordu . Levin daha önce Mozart ve Johann Sebastian Bach'ın bir dizi tamamlanmamış 18. yüzyıl eserini bitirmişti .
Proje Şekilleniyor
Haziran 2019'da grup, Harvard'ın müzik kütüphanesinde iki günlük bir atölye çalışması için bir araya geldi. Bir piyanonun, bir karatahtanın ve bilinen eserlerinin çoğunu kapsayan bir yığın Beethoven eskiz defterinin bulunduğu büyük bir odada, parçaların nasıl eksiksiz bir müzik parçasına dönüştürülebileceğini ve yapay zekanın bu bulmacayı çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve buna sadık kalarak nasıl yardımcı olabileceğini konuştuk. Beethoven'ın süreç ve vizyonuna.
Odadaki müzik uzmanları, AI'nın geçmişte yarattığı müzik türü hakkında daha fazla bilgi edinmek için can atıyordu. Onlara yapay zekanın Bach tarzında müziği nasıl başarılı bir şekilde ürettiğini anlattım . Ancak bu, kulağa Bach gibi gelen, girilen bir melodinin uyumlaştırılmasıydı. Yapmamız gereken şeye yaklaşmadı: bir avuç cümleden bütün bir senfoni inşa etmek.
Bu arada, odadaki bilim adamları - ben dahil - ne tür materyallerin mevcut olduğunu ve uzmanların senfoniyi tamamlamak için bunları nasıl kullanmayı düşündüklerini öğrenmek istediler.
Eldeki görev sonunda kristalleşti. Beethoven'ın kendisinin yazmış olabileceği bir şey yaratmak için, 10. Senfoni'den mevcut eskizlerle birlikte, Beethoven'ın tüm çalışmasından notlar ve tamamlanmış besteler kullanmamız gerekecekti.
Bu muazzam bir meydan okumaydı. Eskizleri besleyebileceğimiz, bir düğmeye basıp bir senfoni tükürdürebileceğimiz bir makinemiz yoktu. O sırada mevcut olan çoğu yapay zeka, tamamlanmamış bir müzik parçasını birkaç saniyeden fazla sürdüremezdi.
Makineye Beethoven'ın yaratıcı sürecini öğreterek yaratıcı yapay zekanın yapabileceklerinin sınırlarını zorlamamız gerekecekti - birkaç bar müziği alıp onları heyecan verici senfoniler, dörtlüler ve sonatlar halinde nasıl özenle geliştireceğini.
Beethoven'ın Yaratıcı Sürecini Birleştirmek
Proje ilerledikçe, işbirliğinin insan tarafı ve makine tarafı gelişti. Werzowa, Gotham, Levin ve Röder, Beethoven'ın niyetlerini anlamaya çalışarak 10. Senfoni'den eskizleri deşifre ettiler ve kopyaladılar. Tamamlanmış senfonilerini bir şablon olarak kullanarak, eskiz parçalarının nereye gitmesi gerektiğine - hangi hareketin, hareketin hangi parçasının - bulmacasını bir araya getirmeye çalıştılar.
Tipik olarak üçüncü bölümde, senfoninin çok canlı bir parçası olan bir scherzo'nun başlangıç noktasını bir taslağın gösterip göstermediğini belirlemek gibi kararlar vermek zorundaydılar . Veya bir müzik dizisinin, tümü merkezi bir temayı yansıtan parçaların iç içe geçmesiyle yaratılan bir melodi olan bir füg'ün temeli olduğunu belirleyebilirler.
The AI side of the project — my side — found itself grappling with a range of challenging tasks.
First, and most fundamentally, we needed to figure out how to take a short phrase, or even just a motif, and use it to develop a longer, more complicated musical structure, just as Beethoven would have done. For example, the machine had to learn how Beethoven constructed the Fifth Symphony out of a basic four-note motif.
Next, because the continuation of a phrase also needs to follow a certain musical form, whether it's a scherzo, trio or fugue, the AI needed to learn Beethoven's process for developing these forms.
Yapılacaklar listesi büyüdü: Yapay zekaya melodik bir çizgiyi nasıl alıp uyumlu hale getireceğini öğretmek zorunda kaldık. Yapay zekanın, müziğin iki bölümünü birbirine nasıl bağlayacağını öğrenmesi gerekiyordu. Ve yapay zekanın bir müzik parçasının bir bölümünü sonuca ulaştıran bir bölüm olan bir koda oluşturabilmesi gerektiğini fark ettik .
Son olarak, tam bir kompozisyona sahip olduğumuzda, yapay zekanın, farklı parçalar için farklı enstrümanlar atamayı içeren, onu nasıl düzenleyeceğini bulması gerekecekti.
Ve bu görevleri Beethoven'ın yapabileceği şekilde yapmak zorundaydı.
İlk Büyük Testi Geçmek
Kasım 2019'da ekip tekrar yüz yüze bir araya geldi - bu kez Bonn'da, bestecinin doğup büyüdüğü Beethoven Evi Müzesi'nde.
This meeting was the litmus test for determining whether AI could complete this project. We printed musical scores that had been developed by AI and built off the sketches from Beethoven's 10th. A pianist performed in a small concert hall in the museum before a group of journalists, music scholars and Beethoven experts.
We challenged the audience to determine where Beethoven's phrases ended and where the AI extrapolation began. They couldn't.
A few days later, one of these AI-generated scores was played by a string quartet in a news conference. Only those who intimately knew Beethoven's sketches for the 10th Symphony could determine when the AI-generated parts came in.
Bu testlerin başarısı bize doğru yolda olduğumuzu söyledi. Ama bunlar sadece birkaç dakikalık müzikti. Daha yapılacak çok iş vardı.
Dünya için hazır
Her noktada Beethoven'ın dehası belirdi ve daha iyisini yapmamız için bize meydan okudu. Proje geliştikçe yapay zeka da gelişti. Takip eden 18 ay boyunca, her biri 20 dakikadan fazla olan iki tam hareket oluşturduk ve düzenledik.
Sanatın yapay zekadan uzak olması gerektiğini ve yapay zekanın insanın yaratıcı sürecini kopyalamaya çalışmakla işinin olmadığını söyleyenlerin bu çalışmaya karşı bir tepki bekliyoruz. Yine de sanat söz konusu olduğunda, yapay zekayı bir ikame olarak değil, sanatçılara kendilerini yeni yollarla ifade etmeleri için kapılar açan bir araç olarak görüyorum.
Bu proje, insan tarihçileri ve müzisyenlerin uzmanlığı olmadan mümkün olmazdı. Bu amaca ulaşmak için muazzam miktarda çalışma ve evet, yaratıcı düşünme gerekiyordu.
Bir noktada, ekipteki müzik uzmanlarından biri, yapay zekanın kendisine her gün pratik yapan, öğrenen ve giderek daha iyi hale gelen hevesli bir müzik öğrencisini hatırlattığını söyledi.
Artık sopayı Beethoven'dan alan o öğrenci, 10. Senfoni'yi dünyaya sunmaya hazır.
Ahmed Elgammal , Rutgers Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde profesör ve Rutgers'daki Sanat ve Yapay Zeka Laboratuvarı direktörüdür.
Bu makale, Creative Commons lisansı altında The Conversation'dan yeniden yayınlanmıştır . Orijinal makaleyi burada bulabilirsiniz .
