人工智能不仅会谱曲，还达到巴赫水平

约翰·塞巴斯蒂安·巴赫(Johann Sebastian Bach)是巴洛克时期(16世纪后期至18世纪前期)著名作曲家，被誉为“西方近代音乐之父”。他基于基督教路德宗(Lutheran)教义创作了许多大合唱形式的复调圣歌(赞美诗)。其中每一首作品都很简单，采用单一的旋律，同时又伴随着三和弦(四声部合唱)。

这吸引了索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)与弗朗索瓦·帕切特(Francois Pachet)的极大兴趣：他们想知道，人工智能机器能否创作出与巴赫一样风格的赞美诗？

为了寻找答案，哈杰里斯和帕切特开发了一个名为“DeepBach”(深度巴赫)的神经网络。如今，二人已经有了答案。他们说：“在利用巴赫的作品对DeepBach进行训练后，我们的模型可以谱写出与巴赫风格高度相近的曲目。”

首先，哈杰里斯和帕切特利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接下来，在预定义音域内，他们将这些作品变调，创作出了2503首赞美诗。其中，80%用来训练DeepBach，而剩余20%用来验证训练成果。

经过训练，DeepBach能够创作出与巴赫风格高度相近的作品，几乎到了“以假乱真”的地步。研究团队对1600多人进行了测试，其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。

测试结果表明，超过50%的人认为，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。相比之下，巴赫本人的作品也仅被75%的人正确识别。哈杰里斯和帕切特说：“鉴于巴赫作品的复杂性，我们认为DeepBach的表现非常出色。”

其实，人工智能可被应用到几乎所有领域，尤其是与数学相关的领域。因为如果涉及到数学，开发出一种算法的几率就较高。音乐就是如此，像巴赫这样的作曲家，他们通常遵循一种清晰、阶梯式的流程，很容易开发出一种算法。

当然，音乐绝不是人工智能算法得以充分发挥的唯一领域。在某些领域，人工智能的表现甚至已经超出了人类。例如，一些语音识别算法已经超出了人类专家的表现。在心理学方面，人工智能还能预测患者的自杀倾向、抑郁行为和犯罪行为等。此外，人工智能甚至已经涉足法律界。