音樂教育：未來音樂教室里的老師可能是AI智能

　　音樂是一種通用語言，可以將來自世界各地的人們聚集在一起。隨著新興技術幫助我們更好地溝通，人工智能開始超越我們的心靈，思想，甚至耳朵。

　　人工智能正在打開一個用戶可以自動化，個性化和學習的世界。音樂和教育部門不能免于新興技術的效率。像Amper的AI這樣的智能機器人現在可以創建自己的專輯，而SmartMusic等其他智能應用程序允許用戶嘗試合成和制作。然而，在新興音樂家與觀眾達成正確的共鳴之前，他們需要培養自己的才能。

　　人工智能有望成為下一個重要的學習工具。目前，AI無法完全接管創作過程，但它確實使音樂教育和創作變得前所未有的輕松。但機器學習如何徹底改變音樂教育并激發人類對音樂的持續創新？對于音樂學生和新興音樂家來說，人工智能教育技術(AIEd)可以重新安排音樂教育，使其變得更具支持性和創造性，同時將音樂家創作新歌的媒介和范圍民主化。計算聲音的節奏在傳統的音樂教室中，教師通過與物理樂器進行交流和演示，提供有關節奏模式，節奏重疊和和弦進行的指導，分享他們的專業知識。但AIEd可能會成為課堂上人類教師的有益之手。在美國，最早的智能教室之一是由賓夕法尼亞州立大學的音樂教授創建的。在這個稱為頭等艙的AI /虛擬現實環境中，教學學徒可以與AI學生一起練習。如果教育工作者可以使用人工智能來幫助提供服務前的音樂教育工作者，他們肯定也可以使用這項技術來幫助音樂學生。像Third Space Learning這樣的公司已經在實施平臺，提供人工智能軟件來監控和改善教學。在這種情況下，學生在回答問題時通過在線白板與導師互動。該公司與倫敦大學學院的科學家一起分析了大約100,000小時的教學音頻和書面數據，確定人工智能如何幫助增加課程，以培養更好的學生知識和表現。此外，可以從原始音頻數據中收集成功指標，以顯示出現了多少問題，會話對學生的有用程度以及導師如何評價會話。Pearson等其他教育公司表示，現有的計算機系統已經可以提供一對一的輔導，并促進小組討論。它們還可以模擬復雜的環境或情況以用于學習目的。在他們的報告“ 情報釋放：教育中的人工智能參數”中，他們預測人工智能可以在幾秒鐘內提供有關學生進步，知識狀態甚至情緒的反饋。然后，公司可以制作樂器和補充教學程序，并與數字化功能和平臺相連，這些功能和平臺可以監控，指導和使用數據來分析練習和表現，同時學生可以在音樂課程和家中活動。事實上，Pearson人工智能報告的作者Laurie Forcier表示，“終身學習伙伴” - 設備或應用程序形式的機器人工具 - 可以提出問題，提供鼓勵，提供建議并連接到在線資源。如果學生遇到困難，如節奏錯誤，同伴可以幫助指導表演甚至建議新技術。AI從音樂教室到錄音室在某種程度上，每個人都從他們在課堂上通常不會遇到的真實經歷中學習。但是通過人工智能，音樂教育可以繼續在物理或虛擬教室中以及通過錄音室內外的應用和工具實現民主化。今天，音樂學習在課堂之外回歸音樂工作室，因為音樂家經常將AI工具融入他們自己的音樂發展中。道格拉斯·�？撕退�在谷歌的研究團隊實施了Project Magenta，這是一個機器學習研究項目，幫助他們了解計算機如何創造各種形式的藝術和音樂。神經學習項目提供合成器和音符序列生成模型，與人類音樂家交互。通過谷歌，用戶甚至可以使用領先的數字音頻工作站Ableton的插件。這些音樂家工具由開源機器學習庫Tensorflow提供支持，可以深入了解音樂家在教育和專業音樂設施內外學習的方式。少數初創公司正在通過培育音樂創作的應用和工具來幫助促進這些學習體驗。Popgun擁有第一個從人類音樂家那里學習的AI，擁有可以補充和增強音樂作品的技能以及其創作者的心血來潮。Weav是另一家創業公司，它可以創作歌曲，作為節奏，節拍，能量和心情變化的實驗，取決于聽眾的心血來潮。Weav的聯合創始人Lars Rasmussen表示，人類藝術家將繼續創作自適應音樂。在未來，拉斯穆森預測人工智能會有所幫助，而不是完全取代人類藝術家。所有數據音樂家都在云中存儲這些新技術樂器，可以為音樂學生的進步提供有價值的錄音。實際上，AI可以幫助我們分析旋律，每分鐘節拍等等。但音樂教育在很大程度上是無形的，甚至有很多方式來解釋它的風格和特征。甚至貝多芬都堅持認為音樂永遠不會因為不同的解釋而完善，而且每個表演都不可能完全復制，甚至不能像另一個那樣被評判。在大多數情況下，AIEd仍處于初期階段。雖然它可以存儲數據并自動執行簡單任務，但它無法回答更廣泛，理論甚至是文化問題。是的，人工智能將破壞音樂教育系統，但與真正的教學和指導相結合，它可以成為一種工具，為藝術提供更多的訪問和精確。音樂最強大的工具：耳朵還是AI?人工智能尚未模仿人耳的細微差別和情感深度。事實上，人工智能仍在學習如何編程自己來教授和理解音樂。但是，人類創造力的力量可以通過新的民主化技術得到培養，這種技術可以幫助每個人，即使是最新手的玩家，成為一個更有經驗和意識的音樂家。未來，隨著人工智能成為終身學習伴侶，音樂教師可能會對更加個性化的教育起立鼓掌。

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