美国谷歌公司旗下的人工智能开发商研发的围棋电脑软件“AlphaGo”打败了职业棋手，开创全球先河。围棋没下过电脑，那音乐呢？这种从人类体内土生土长的情感外化的产物，总不能也会被冷冰冰的机器代替吧？翻翻人工智能和音乐联姻的历史，我们会发现以下几个问题。
计算机可以进行谱曲吗？——可以，但效果并不完美。
加利福尼亚大学教授大卫·考普曾利用算法创作交响曲、歌剧和清唱剧，早在1980年代他就推出了第一台作曲机器Emmy。Emmy以巴赫几百首合唱曲为样本，“学习”其中最动人的乐曲音乐模式。算法升级改进后，Emmy能在每首“作品”中加入一些出人意料的节奏。一顿午饭的时间，它就可以创作5000篇具有强烈原创性的作品。
不过，在科学家们对音乐作曲的数学算法进行深入研究后发现，旋律上的不完美，或者说音符间有那么一丁点儿的偏差，才是音乐美的奥秘所在。一段完美严谨的旋律，但是这并不一定是好音乐。人类在创作和演奏音乐时的那些细微的瑕疵，正是音乐美的源泉之一。
在音乐演奏上人类和机器谁更胜一筹？——各有优势。
纽约的音乐人辛格设计了一支名为“奥开斯里特翁琴”的计算机乐队，2010年麦席尼在录音和巡演时用的都是它，而并非真的乐手。日本的Z-Machines机器人乐队的吉他手有78根手指，而鼓手则拥有22只手臂。机器人吉他手弹奏的要比人类快得多，但却无法控制振幅。
此外，当其中一位乐手弹奏得稍微快一点的时候，另一位就会及时跟上，反之亦然。这样下来，俩人互相配合调整，使得每一次的二重奏都是独一无二的。但机器做不到这一点。
日本的Z-Machines机器人
算法能预言未来什么歌会火？——没错，但可能会错过极少数创新型佳作。
Polyphonic公司的算法根据过往歌曲库海量作品及流行指数，对不同类型歌曲进行分析。然而这种算法只能精准反映过往的流行歌曲风格及相应社会心理，因而仍可能错过那些极少数创新型佳作，但其判断歌曲走红潜力的准确性，总体上已然超过绝大多数业内专家。
早在1950年，阿兰-图灵这位解码专家和人工智能的先驱，就曾开展过一个蒙眼测试，想试试看计算机能否蒙骗人类，使其误以为与之交流的是人而非机器。这项测试实际的目的，是判断计算机是否会思考。人工智能一直无法通过图灵测试，想想这也是一件细思恐极的事（如果人工智能为了不被人类消灭而故意不通过测试……）
总而言之，无论制造怎样的程序也涵盖不了人类因乐感和情感催生的种种细节上的变化，所以机器是无法完全取代人类的，在音乐这个饱含人类情感的领域尤其如此。
原创文章，作者：张目子，如若转载，请注明出处。
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