为了帮助我理解Flow Machines的艺术潜力，Ghedini向我介绍了一首Carréet 用这个软件创作的相对不太火的歌曲，叫做“Mr. Shadow”。这首歌的训练数据集由包括Cole Porter，George Gershwin，Richard Rodgers和Vernon Duke 在内的经典美国词曲作家的429首歌曲组成。我一连听了好几遍，我能给出的唯一感受就是：令人不安的前卫流行乐。和弦序列是幽魅的，旋律又梦幻和又来势汹汹。Youtube上有一个评论：“几十年后，当终结者用加特林枪杀死人类的时候，这真是一首再好不过的背景音乐了。“我不知道我是否喜欢这首歌，但我觉得这让我看到了一种不同的音乐，而且我想要听更多这一类型的歌曲。”

　　2016年，在巴黎举行了一场由多名音乐人和Flow Machines共同编曲音乐会。这些作品从艺术的角度来说都是十分迷人和独特的，甚至比Alex Da Kid的歌曲更有趣。Carré希望在今年晚些时候发行他和Flow Machines共同发行的音乐专辑。其他艺术家可能也会效仿。

　　谷歌一直与艺术家们开展着克制的合作。Eck更倾向于将他的工具应用于实验音乐，而不是大量生产热门单曲，或者制作功能性背景音乐，尽管这些都是潜在的大市场。(Jukedeck在创建一个无限制的免费视频歌曲库方面取得了巨大的进步，这将有利于制作预算，但对作曲家不利。)他希望能影响音乐的艺术方向。他认为，最好的方法就是给那些可能不符合主流品味的前沿艺术家提供工具。

　　Eck告诉我：“我们应该积极地尝试制作并不是每个人都喜欢的音乐。总有一些新奇的效果，你会得到一些新的和疯狂的东西。就像从麦当娜到碧昂丝那样的巨星们从边缘地带获得灵感一样，未来的流行歌手们也会把辅助地下艺术家的创新编织进他们的MOR图表上。

　　自上世纪80年代中期以来，英国的一位教授Eduardo Reck Miranda就一直参与这一领域的研究。在他的内心深处有一个特殊的地方，那就是人工智能能够照亮的那些奇怪的缝隙。

　　Miranda出生在巴西，之前曾是一名作曲家，但却对用科技来辅助音乐创作这个领域情有独钟...他告诉我为了创作《倾听的交响曲》，他开发了人工智能软件，将贝多芬的第7交响曲重新组合，用大脑扫描来解构人们听音乐的方式。

　　“机器真的能做到吗?在最开始的时候我们也问过这个问题。但是，当我们意识到机器可以做到这一点的时候，我们发现原来的音乐是多单调乏味。然后我们就开始想如何才能让这些机器做些有用的事呢?”

　　三

　　关于AI是否能用于音乐创作的争议大都是在Miranda、Eck和Pachet的实验之前。而这里又不得不谈到一个人——David Cope，一个现代的神秘主义者，他可能比任何人都更了解人工智能和创新大脑之间的关系。

　　Cope担任加州大学Santa Cruz分校的教职长达30余年时间。这位现年76岁、说话轻声细语的前教授还在继续创作音乐并进行其他艺术创作，主要在用人工智能。

　　当我走进Cope舒适的位于Santa Cruz的家的楼梯时，他发出警告：“为你生命中真正的古怪时刻做好准备。”没有进一步的解释，他打开办公室的门，露出一个房间，与房子的其余部分形成鲜明对比，完全是一片混乱。吊在天花板上的是几十个风铃。书籍和随机的物体到处乱扔，仿佛它们刚从龙卷风中幸存下来。在房间的中央是一辆健身车。

　　David Cope

　　他告诉我，这种混乱是有意为之的：这使他能够看到任何两个物体，并试图找到它们之间的关系。就像他的软件是为音乐而生的一样，这种混乱是一种创造性的提示，它利用了随机性的惊人力量。他说了很多关于这些原理的基本原理。

　　他十几岁就开始写算法了。他写了大约100本书。在这些书里，早在1977年就有计算机生成的音乐的内容。1980年，他开始了一项名为“音乐智力实验”的长期项目。上世纪90年代，他又开始开发了一个名叫“Emily Howell”的新项目。这是一个以人的名字来命名的项目，部分是为了刺激一下那些声称机器将把人类作曲家赶出工作的反对者。 “机器做我们告诉它们做的事情，它们没有自我意识。我把人工智能定义为利用计算机来了解人类大脑及其工作原理的研究。仅此而已。”

　　Cope让我猜猜作曲家在创作的时候都会做些什么。我其实并不了解。

　　Cope表示：“我们创作的时候，其实是在借鉴。这意味着算法中最重要的部分根本不是算法。而是一堆音乐。”我把这解释为艺术家们在创作自己作品的过程中会拼凑旋律、情绪和风格。Cope意识到计算机需要以同样的方式运作。