無疑，如今頻上熱搜 AI 寫詞作曲給人們帶來了意想不到的新鮮感。

去年的中國好聲音上，清華大學博士生宿涵直接將 AI 寫的歌改編后唱了出來，引起網(wǎng)友一片贊嘆。然而，近期國內一所高校公布了研究“AI+音樂”領域博士生的招收指標，引發(fā)了網(wǎng)友們不同意見的討論。

3 月 1 日，中央音樂學院官網(wǎng)悄然發(fā)布了將在 2019 年招收全國首個“音樂AI”方向博士生的消息，該研究方向的全稱是“音樂人工智能與音樂信息科技”。

鏈接：http://www.ccom.edu.cn/xwyhd/xsjd/2019s/201903/t20190301_53856.html

以往我們聽到更多是“AI音樂”這樣的名詞，但不知道稱“音樂AI”是不是為了契合中央音樂學院本身以音樂為主體的風格，AI 放在音樂之后看上去似乎更強調其作為一種探索音樂的工具屬性。

不管怎樣，中央音樂學院為國內高校招收這一方向的博士生應該是開創(chuàng)了先河。

中央音樂學院表示，他們將著力培養(yǎng)音樂與理工科交叉融合的復合型拔尖創(chuàng)新人才，助力音樂與科技的融合。他們還給出了招生條件，須是計算機、智能和電子信息類，顯然懂技術，有科研能力是必須的。當然，要研究的是音樂，沒有音樂藝術細胞也是不行的，不會樂器也沒關系，最低要求是要會唱歌。

套用一句俗語就是：搞這一行的，講究一個吹拉彈唱，代碼寫的溜。

這一點從其面試要求和建議閱讀書目里也有所體現(xiàn)。

既然“音樂AI”要藝術和科技兼修，那教你的導師自然也得兩樣都精通，為了解決這一問題，中央音樂學院采取的是雙導師培養(yǎng)制（音樂導師+科技導師），他們還公布了三位導師的信息：

俞峰，中央音樂學院院長、教授、博導

孫茂松，清華大學教授、博導，清華大學人工智能研究院常務副院長，其主要研究領域為自然語言處理、人工智能、機器學習和計算教育學。2017 年領銜研制出“九歌”人工智能古詩寫作系統(tǒng)。

吳璽宏，北京大學教授、博導，教育部新世紀優(yōu)秀人才，致力于機器聽覺計算理論、語音信息處理、自然語言理解以及音樂智能等領域的研究。在智能音樂創(chuàng)作、編配領域頗有成就。

高校想要申請一個博士點，從申請到最終確認招收學生需要一定準備時間。根據(jù) AI科技大本營了解，去年 5 月，中央音樂學院與美國印第安納大學信息計算與工程學院簽署“音樂人工智能”實驗室合作協(xié)議，同年 9 月才對外公布了這一消息。

而對于兩所大學之間的“音樂人工智能”實驗室合作協(xié)議，中央美術學院當時在新聞稿中稱合作意義重大，為中央音樂學院更深入?yún)⑴c、引導音樂人工智能領域的發(fā)展呈現(xiàn)新的可能，也是中央音樂學院在產學研用和社會服務方面的重要戰(zhàn)略布局。

相比國內高校，如清華大學、北京大學在“AI+音樂”領域提前進行了深入研究，但目前也沒有設置相關博士點。顯然，中央音樂學院在硬件配置上的布局更具前瞻性。

設置“音樂AI”博士點有無必要？

中央音樂學院在發(fā)布這一消息后，引發(fā)了網(wǎng)友們對設置“AI+音樂”博士點有無必要的討論。

從知乎的評論來看，大部分網(wǎng)友持支持觀點，但他們指出了該領域研究面臨的一些挑戰(zhàn)。

除了算法模型訓練等技術問題，另一更重要的挑戰(zhàn)是缺乏音樂數(shù)據(jù)，知乎網(wǎng)友@吳俁提到，相比語言模型較易獲取的大量文本數(shù)據(jù)，音樂數(shù)據(jù)，尤其一些比較有特色音樂資源往往很難獲得，因此無法改善訓練質量，這給研究工作帶來了極大挑戰(zhàn)。所以目前更重要的是構建音樂庫數(shù)據(jù)。

還有一點是像 AI 作曲這種藝術類作品，很難有量化標準去評判質量好壞。

（https://www.zhihu.com/question/314142299/answer/612575470）

另有網(wǎng)友@張暉表達了悲觀的看法：盡管“AI+音樂”研究很流行，但音樂界和 AI 界的研究人員不能有效溝通，這有點像目前學界做自然語言理解的研究者和語言學的研究者存有的隔閡，跨界研究總是會面臨各種可能意想不到的狀況，這些都是科研時所要面臨的挑戰(zhàn)。

此外，基于 AI 技術發(fā)展的不成熟，也有人質疑該研究方向只是打著 AI 旗號的噱頭研究，設置博士點毫無必要。

哪些學府在招收“AI+音樂”方向博士生？

雖然在國內，中央音樂學院可能開設了第一個“AI+音樂”方向的博士點，不過在國際上，對該方向專門設置博士點及專門的研究實驗室的高校并不少。

斯坦福大學音樂學院在博士方向就有計算機音樂理論與聲學原理博士（Ph.D. in Computer-Based Music Theory and Acoustics），在 CCRMA 實驗室進行學術研究。碩士則有音樂與科學技術碩士（M.A. in Music, Science, and Technology (MST)）研究方向。

美國卡耐基梅隆大學的 Computer Music Group 是一個專門針對音樂做 AI 和機器學習等技術研究的機構。

此外，還有英國的愛丁堡大學有屬于音樂學院的 Music Technology 學位，而 MIT、日本的京都大學等高校也有實驗室用 AI 做音樂分析。

“AI+音樂”的研究目前已有從小眾研究轉向熱門研究的趨勢，尤其在國際計算機音樂會議（ICMC）、音頻與音樂技術會議（ISMIR）等專門的學術會議上，近年來已有領域專家進行集中探討。

“AI+音樂”前景如何？

目前，像國內有清華大學孵化的相關創(chuàng)業(yè)團隊，科技巨頭如 Google、微軟小冰團隊，以及平安科技深度學習團隊也有專門的研究項目。但總體而言，無論是科研還是商業(yè)化探索，“AI+音樂”產業(yè)發(fā)展還在醞釀初期。

不過一旦技術研究成熟，它帶來的經濟價值將不可估量。試想一下，AI 輔助人類作曲家提供更多靈感，創(chuàng)造更多變化多端的樂曲，同時形成的大量音樂素材庫，也能解決解決平臺方的曲目內容產出，帶動版權管理的新模式。

另外從“AI+”領域發(fā)展的角度看，既然設置及“音樂AI”博士點，是為了讓高校結合業(yè)界需求進行專注研究，那未來在其它的跨界藝術研究領域，是不是也會設置個像“美術AI”這樣的博士點？