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創作者能如何與機器協作？機器學習應用於藝術領域的主要異同

科技日新月異，也為創作上帶來了不同的表現方式與思維。創作音樂不再只是將旋律譜成曲、再藉由樂器彈唱或是進行即興演奏，例如在20世紀加入機器協作的「電子音樂」、「自創樂器」和「噪音音樂」，除了透過一連串的電子訊號模擬我們熟悉的樂器音色外，也能藉由程式改變參數創造出新音色。它們在作曲上顛覆了傳統規則，從自然界的聲響、機械的聲音皆能成為素材，光、顏色、圖像這些生活中的現象，也能轉為資訊、變成聲音，進而組成旋律。

聲音藝術家紀柏豪從傳統樂器吉他接觸到合成器，改變了他對音樂創作的思維，開始關注「資訊聲音化」、「生成式音樂」、「系統設計」等新科技，進而在聲音創作上更加的自由。這次的講座，他與我們分享和機器協作的成果，以及生成化音樂及機器學習的概念，藉此開啟創作者們對聲音藝術呈現上的想像。

紀柏豪表示，「我最早期用來申請荷蘭駐村計畫的創作《聲伏效應Phonovoltaic Effect》，是運用太陽能板吸收不同的光，再將太陽能板輸出的電流轉變為聲音。」透過不同的演算法便能夠生成不同的音色，就像是樂器的聲音訊號透過效果器一般，但透過數位的方式能更便利的儲存效果，也能擷取很多非傳統樂器能發出的聲音，可以此延伸出創作和表演。

而將資訊變成聲音，也是紀柏豪擅長與機器協作的方式。「這是我用360度的相機在街道上行走，將沿途蒐集到影像，透過電腦分析光、速度、顏色等資訊，轉變為聲音。」紀柏豪解釋在西班牙駐村時完成的作品《光景計畫：日常秩序（Lightscape-Routine）》創作原理。

紀伯豪說，「透過機器幫你分析資訊的相關數據，我們可以省下很多在執行上的時間。」在調整參數的過程中呈現出來的聲音，也呈現了創作者與機器互動的過程。

另外紀柏豪也介紹了關於生成式音樂的概念，「『生成式音樂』以比較生活化的例子來說，就像是風鈴，我們決定了組成的元素，像是音色。而風吹動風鈴，就如我們輸入不同的資訊，會產生不同的聲音變化。」

在設定一套規則後，輸入不同的資訊，機器便會透過重複性、機械式的方式解構，最終呈現不同的變化。「這就是機器的特色。你給它一個明確的規則，它就能夠在這個框架裡面，產生千變萬化的回饋。」紀柏豪語帶興奮的介紹近期一個特別的音樂會，它的概念是將天文現象「月蝕」轉化為樂譜，再透過樂團進行表演。「這就是設定一套規則，讓機器把自然現象轉為圖像化，再藉由樂手表演出來。」

和機器協作，是由創作者設計出可以產生音樂的系統和規則，再將一部份的創作美學交給了機器，但由於系統仍是由創作者設計，所以整個作品最大的主控權仍是在創作者的身上。「創作者與軟體、機器協作的過程很有趣，雖然放棄了全然的控制權，但卻讓創作因為機器的加入，有了更多的可能性。」紀柏豪說。

最後他說明了機器學習的概念，不同於機器協作是先設計系統，再讓機器進行反饋，機器學習是你先告訴了機器結果、也告訴機器如何運作，等於人類提供了元素和規則，讓機器經過演算法理解情況後，再自己去進行延伸。

像是人類手部『張開』和『握拳』是兩種情況，透過機器學習情況中數值的變化，進而理解。訓練完成後，不同的人進行相同動作，便因為獨特性而產生不同的數值，機器就會透過之前學習的情況進行理解並回饋結果。這樣的方式讓體驗更佳的個人化，創作者能夠更專注的設計體驗和機器學習的過程，為機器選擇素材、設定規則、下指定等等，「機器的出現讓創作有更多的驚喜。」紀柏豪說。

時間：2018 / 11 / 22 ~ 12 / 01
地點：松菸文創園區5號倉庫、北向製菸工廠（免費入場）

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