知化音樂

    攝影: 圖片取自互聯網

13 Aug 2016

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Kevin Kelly在新書 《The Inevitable》, 提出十二種必然科技力量,其中Cognifying,中譯為知(智)化。

他口中的知化,就是:讓X加人工智能,X可以是任何東西,只要知化就可「點石成金」。他說最貼身的例子是攝影。七十年代KK係旅行攝影師,每次出遊,總要背負一大堆行李──兩部Nikon相機、閃光燈、五支每支重一磅的鏡頭。傳統的攝影完全遵從物理定律,決定了「大鏡片」才能在暗光下拍攝到好效果、不透光的機身、鏡片組合對焦……那是從前的攝影。

鏡頭轉過來,今天一部輕巧的數碼相機便能在差不多沒有光線之下照相,從鼻尖一直zoom至無限,這個轉化過程,就是KK所指的攝影加了人工智能,於是便知化。

而在我的個人經驗,相信沒有什麼比音樂被知化來得重要。

成長於七十年代,我生活中的大部分是流行音樂。當年的音源主要係收音機,每天伏在收音機前,聽DJ播他們的心水歌曲,鍾意的,就跟隨。但歌曲的風格、節奏、類型──有時以至歌名,都不容易掌握,有些歌聽了多次,只要播音員沒說,就不了了之,也不知道什麼時候才能再聽到。最近我播了一支歌給我家姐聽,問她仍記得起嗎?她聽後說,歌聽了這麼多遍,到今天才知道這支歌叫《Time Is Tight》!

歌名已如是,若要有系統地整理音樂,學識分搖滾、鄉村、騷靈、節奏與怨曲、爵士……分門別類,就更要下苦功鑽研,讀很多音樂書籍和雜誌,那是未經cognified的學習聽音樂歷程。

YouTube出現,首先瓦解了音樂在收音機背後的神話,大量音樂影片全接觸,自選──以至按大數據和algorithms彈出來「若你喜歡這相信你都會喜歡……」相近口味的影片,都大大加速了「學習過程」,聽音樂於是可以變得主動。

在我手機常用的一個音樂軟件,Shazam,能在十數秒間彈出樂曲與玩樂手的名字,初玩時簡直叫人拍案驚奇,就像當年夢想要做「咩歌都識」的超級歌迷。和其他音樂搜神(Shazam的中文譯名)軟件如Google Sound Search,都是經複雜的取樣和運算(簡稱為audio fingerprint辨認的人工智能化)。這又是音樂給知化的例子。簡單來說,隨住學習過程改變,今天要做一個專業的業餘(Pro-am)樂迷,比從前容易多了。

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