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未来の音楽世界を探る: 人工知能と脳科学を統合するプロセス

Nov 01, 2023 am 11:29 AM
AI 脳科学 音楽の革新

10月28日、中央音楽院のオペラコンサートホールで、世界音楽人工知能会議の開会式と将来のコンサートが開催されました。このカンファレンスには、音楽人工知能、音楽と脳科学、音楽療法の分野の世界的な専門家、音楽産業関連企業の代表者が集まり、将来の音楽の世界について話し合い、最新の最先端テクノロジーや業界のホットスポットを共有します。

未来の音楽世界を探る: 人工知能と脳科学を統合するプロセス

開会式を続行してください

中央音楽院院長のYu Feng氏は、人工知能技術と脳科学研究の現在の発展傾向と、音楽と脳科学の学際的研究の広範な社会的意義を強調した。講演に先立って、ディーン・ユー・フェン氏は、今回のコンサートのために設計・開発されたシミュレーションロボットを聴衆に紹介しました。

未来の音楽世界を探る: 人工知能と脳科学を統合するプロセス

ユー・フェン

清華大学の戴瓊海院士は、音楽とテクノロジーの組み合わせは音楽分野における避けられない発展傾向であり、音楽業界の革新にとって広範な社会的・実践的意義があると指摘した。同時に彼女は、音楽、人工知能、脳科学の交差点の独自性と重要性についても詳しく説明し、人工知能テクノロジーが音楽業界に変革をもたらす影響と、伝統文化、産業の継承における人工知能テクノロジーの役割を指摘しました。アップグレードと実績の変革

第2回世界音楽人工知能会議の重要な一環として、イベントでは「フューチャーコンサート」も開催されました。このコンサートは、世界音楽人工知能会議が聴衆に提供する芸術と科学のオーディオビジュアルの饗宴です。このコンサートは「音楽、人工知能、脳科学の国境を越えた統合」を特徴としており、音楽家と科学者が共同で作成し、中央音楽院が 3D 音楽の形で将来の音楽の無限の可能性を探求していることを示しています

コンサートの作品のうち、「Observing Oneself II: Like the Heart」はブレイン・コンピューター・インターフェース、表現と感情認識、アルゴリズム音楽、二胡、ギターを対象に構成され、「Continuum」は知覚体験を対象に構成されています。ローレンツ変換、「皇帝 II - Sigang」は「De」、「Ling」、「Kuxian」と電子音楽の多次元対話です、「Drizzle Path」はピアノ、機械聴覚、AI が生成した視覚のために作曲されています、「Fangyuan」 」は、AI、コンピューター ミュージック、ジェネレーティブ ビジョンに関する Zhong Ruan によって書かれています。

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演奏風景

コンサートの制作チームは作曲家、演奏家、エンジニアで構成されており、人工知能、脳とコンピューターのインターフェース技術、表現と感情の認識、AIが生成するビジョン、コンピューター音楽、バーチャルなど、さまざまな最先端のテクノロジー形式をカバーしています。人間、ロボット犬など。科学技術によって実現されたこの作品は、儒教哲学、物理学における空間と時間の概念、内面生活の感情、文人詩、多民族文化、その他多くのテーマを衝撃的かつ未来的に表現しています。

コンサート中、王暁琴教授は、中央音楽院と脳知能研究所によって設立された中央音楽脳科学研究所のチームを率いて、現場でライブ音楽脳科学実験を実施しました。清華大学。研究チームは6人の被験者を観客として招待し、ライブパフォーマンスを見ながらリアルタイムで被験者の脳波や生理学的データを記録・表示し、その後の実験でデータを分析する予定だ。

Yangyin の人工知能作曲システムによって作成された 2 つの作品、序曲「ようこそ」と「千マイルの川と山」が目を引きます。これら 2 つの作品は、デジタル人間指揮者による中央音楽院交響楽団によって生演奏されました。

「ようこそ」と「千マイルの川と山」のパフォーマンスシーン未来の音楽世界を探る: 人工知能と脳科学を統合するプロセス

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GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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