Ein «Deep Learning»-Algorithmus der ETH-Lausanne soll sich neue Melodien ausdenken können und damit in Konkurrenz zu Komponisten aus Fleisch und Blut treten.
In Sachen Kreativität hat der Mensch der Maschine noch einiges voraus. Aber langsam wird die Luft dünn: Ein lernender Algorithmus von EPFL-Forschern schreibt Musikstücke, die bestimmte Stile imitieren, aber trotzdem so originell sind wie die aus menschlicher Feder.
In Spielen wie Schach oder Go haben Computer den Menschen bereits übertrumpft. Lernende Algorithmen können sogar Fotos in Imitate von Kunstwerken bekannter Künstlerinnen und Künstler umwandeln. Aber künstliche Intelligenz holt noch in einem weiteren Feld auf, das bisher eine Hochburg menschlicher Kreativität war: Ein an der ETH Lausanne (EPFL) entwickelter «Deep Learning»-Algorithmus komponiert Melodien. Zugegeben, auch der «Deep Artificial Composer», den Florian Colombo und Wulfram Gerstner von der EPFL kürzlich an der EvoStar Konferenz vorstellten, imitiert schon Dagewesenes. Er erzeuge jedoch keine Plagiate, sondern ebenso originelle Stücke wie ein Mensch, teilte die EPFL am Donnerstag mit. Der Algorithmus schreibt dabei Noten und produziert keine Audiodateien.
Komponieren ohne Theorie
Es gibt bereits mehrere Projekte, um künstlicher Intelligenz das Komponieren beizubringen. Darunter Algorithmen von Google und von Forschenden an verschiedenen Universitäten weltweit, die beispielsweise Jazzmusik fabrizieren oder Werke von Bach imitieren. Viele der bereits existierenden maschinellen Komponisten greifen auf traditionelle Musiktheorie zurück, schrieb die EPFL. Nächste Seite: Getestet an Irish-Folk- und Klezmer-Musik (Video) Der nun vorgestellte Algorithmus jedoch lernte das Komponieren von Null an. Colombo und Gerstner fütterten ihn mit einem Datensatz an Irish-Folk- und Klezmer-Stücken, die er Note für Note analysierte und Wahrscheinlichkeiten berechnete, welcher Ton als nächstes folgte und mit welcher Länge. So erstellte der «Deep Artificial Composer» sein eigenes Regelwerk für diese Musikstile. Das Gleiche wäre aber auch mit jedem anderen Stil möglich Anschliessend liessen die Forscher den Algorithmus an weiteren Stücken trainieren und seine Vorhersagen verbessern. Sobald er den Folgeton mit einer Trefferquote von 50 Prozent und seine Länge zu 80 Prozent richtig vorhersagen könne, brauche er kein weiteres Training und könne ähnliche, aber doch neue Melodien von Anfang bis Ende komponieren, so die Mitteilung. Menschliche Nachbearbeitung sei nicht nötig.
Die richtige Menge Training
Wichtig ist das richtige Mass an Training: Zu wenig führt zu Melodien, die selbst für Laien nicht überzeugend klingen, während zu viel Training auch nicht gut ist: Dann nämlich ähneln die neu komponierten Stücke tendenziell zu sehr bereits existierenden. Aber auch das merkt der «Deep Artificial Composer», indem er sein neues Werk mit seinem Datensatz an bestehenden Musikstücken vergleicht. Noch steckt der Algorithmus in den Kinderschuhen, da er nur einstimmige Melodien generieren kann, so die Forscher. Langfristig würde Colombo ihn laut eigener Aussage gerne so weiterentwickeln, dass er Partituren für ein ganzes Orchester schreibt. Für menschliche Komponistinnen und Komponisten könnte die Luft also eines Tages dünn werden, wenn Maschinen überzeugende Musik für Videospiele, Werbung oder gar ganze Filme schreiben.
