許多年之前，在一次講座中，人工智能先驅侯世達為臺下音樂專業的師生播放了兩首作品：一首來自肖邦，一首來自機器創作的“偽肖邦”，并讓他們判斷哪首是真肖邦，他們受過專業音樂訓練，但多數人選擇了后者。

　　這算是圖靈測試在音樂領域的鏡像。直覺上看，音樂與計算分列認知體系的兩極，前者關乎感性甚至靈性，后者則被多數人歸為“死理性派”，窺不見半點美感，但必須承認，倘若打穿知識邊界，在更本質的意義上，音樂與計算共享同一套底層邏輯：某種抽象事物的形式組合——我個人聽到過關于音樂最好的定義來自數學家萊布尼茨：音樂是人類精神通過無意識計算獲得的愉悅。

　　正因如此，人類一直試圖讓機器擁有“譜寫”音樂的能力——最早的算法作曲(Algorithmic Composition)甚至可追溯到1957年化學家和音樂家Lejaren Hiller用算法生成了弦樂四重奏伊利亞組曲。如今幾十年過去，在大數據“喂養”下，機器學習技術的發展讓機器譜曲這件事愈加成熟，且與其他技術的嫁接也讓機器譜曲邁向應用層面。

　　最近一個例子來自百度深度學習實驗室，他們發明了一種基于輸入圖片生成曲譜的自動化系統：輸入一張圖片，系統會自動生成一段符合該圖片內容和意境，且符合韻律和節拍的曲譜——換句話說，試圖用機器視角理解一張圖片，然后創作一段音樂。

　　技術也正在落地。7月19日晚，百度聯手尤倫斯當代藝術中心(UCCA)舉辦了一場主題為“AI科技與藝術之夜”的跨界活動。活動現場，百度人工智能根據藝術家勞森伯格“四分之一英里”畫作中的兩個部分，分別生成了與畫作元素相對應的鋼琴曲。在隨后播放的視頻中，百度還展示了人工智能根據梵高的《星夜》和徐悲鴻的《奔馬圖》創作的曲子。這是百度首次嘗試將人工智能技術與藝術創作相結合。

 那么問題來了，探究這樣一個看起來頗具藝術氣質的技術，百度意欲何為?

　　機器“看圖譜曲”

　　拆解來看，讓機器“看圖譜曲”的技術實現分兩部分：第一是訓練過程，用海量數據對機器進行飼養(如你所知，近些年來，大規模計算能力，各種復雜模型和算法的誕生，讓深度學習的訓練數據不斷增長)，輸入數據是帶有語義標簽的圖片庫，曲譜和對應歌詞的曲庫，輸出是語義標簽提取模型和曲譜生成模型;第二部分是測試過程，當機器智慧覓得規律，輸入一張圖片，則可輸出一曲音樂。

　　先說訓練。訓練的第一階段即是利用圖片庫訓練學習，得到語義標簽提取模型，訓練圖片則由人工標注關鍵詞，包含兩種類型：第一，圖片中出現的物體，譬如高山，大海，天空等;第二，圖片色調和意境，譬如灰暗的，晴朗的，憤怒的，壓抑的等。訓練的第二階段是學習得到曲譜生成模型，具體則通過局部曲譜聚類(對所有曲庫中每半個小節作為一個曲譜單元，將所有相似曲譜聚集到同一個聚類上)，統計語義標簽與曲譜單元相關性，統計局部曲譜單元聚類的相鄰概率等步驟實現。

　　再說測試。這一過程同樣包含兩個階段，第一階段是給定一張圖片，根據語義標簽提取模型判斷其是否可提取得到該語義標簽;第二個階段則是曲譜生成——總之可以看出，作為一項復合型技術，讓機器“看圖譜曲”的實現路徑委實不易。

　　不是替代，是合作

　　當然，即便如此——即便機器譜寫的曲目聲音悅耳，由于“藝術”長久以來的某種蠱惑性(其實藝術形式的演進從來都與技術進步息息相關)，也一定會有人覺得，這種聲音不是“人工”而是“合成”的，從而構建鄙視鏈。但如前所述，作為一門課題，探尋音樂與數學的關系一直存在，不少作曲家都對二者的結合進行過大膽實驗。