"Genesis" musique composée par une intelligence artificielle
"Thrilled about AIVA, the Artificial Intelligence who composes the music of the future."
Xavier Bettel, Prime Minister of Luxembourg
" Aiva’s music is inspiring. We couldn’t have been in better hands, virtual or otherwise."
Jensen Huang, CEO of Nvidia
Deux personnages reconnus pour leur expertise dans le milieu de la musique et de l'art...
Je trouve ça très impressionnant néanmoins.
@GimmeChoualter: Jusqu’à un certain point... Le jour où l'IA pourra substituer l'homme pour des taches manuelle, là elle sera réellement autonome...
@Pragma: De toute manière l'IA n'est que la suite logique de l'Homme, pour cette raison elle sera toujours intrinsèquement liée à l'humain. Ce que je dis relève plus de la pensée et n'a pas d'utilité mais bon.
@GimmeChoualter: Navré de te décevoir, on devrait atteindre la singularité technologique d'ici 2050. A ce moment, une IA serait capable de créer elle-même des IA.
Mais cette IA créatrice de musique doit certainement faire du deep learning, donc c'est plus un résumé de toutes les musiques d'humains qu'ont lui a fait apprendre qu'une création authentique. Mais à notre époque, beaucoup de personnes s'inspirent de cette manière aussi...
Je n'imagine pas le nombre de mélodies / symphonies / styles de musique ethnique / etc qu'ils ont du download pour nourrir cette IA on devrait appeler ce morceau : "Master of Cymballs"
@RagZok: Certainement beaucoup moins que tu ne le penses. En Apprentissage Artificiel, il y a un seuil à ne pas dépasser qui s'appelle "sur-apprentissage".
@EasyPHP: ah . Et que pourrait occasionner un "sur-apprentissage" justement s'il se produisait ?
@RagZok:
Ça peut avoir deux effets :
- L'IA aura plus de mal à généraliser/anticiper/analyser : comprendre. Par exemple, c'est comme si dans un cours d'histoire, au lieu de comprendre les interactions des évènements entre eux, les causes etc... Tu apprenais juste par cœur. Quand on te poserait une question, tu aurais tendance à chercher la suite de mots de la question qui se rapprocherai le plus de ton cours.
- Ça peut ralentir l'algorithme et la faire utiliser des données inutiles. Par exemple, tu cherches à savoir en tirant des informations sur les étudiants d'une université si ceux sont des femmes ou des hommes. Leur numéro d'identifiant unique peut-être parfaitement inutile, mais l'algorithme peut remarquer qu'il y a plus de filles avec un numéro impaire que de garçons et donc l'utiliser. Alors que l'algorithme aurait plutôt dû se baser sur les notes de certaines matières (sexistes) ou leurs prénoms.
Je sais pas si je me fais bien comprendre.
Pour la musique, ça pousse l'algorithme à créer des musiques plus proches de ce qu'elle a appris, donc les transitions auraient été moins souple. Leur résultat d'un sur-apprentissage est le même qu'un sous-apprentissage.
Ci-joint l'image de wikipedia qui montre le nombre d'erreurs en fonction du nombre d'informations.
Ce qui est sympa c'est que ça reste joué par des humains. Le développeur souhaitant seulement permettre à l'IA de composer.
Et la SACEM qui a reconnu l'IA comme artiste compositeur est assez étonnant (mais c'est cool).
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