Generation AI - künstlich generierte Songs

  • Ersteller Gast92251
  • Erstellt am
Ich denke, in der Musik ist es (aktuell) schwieriger, etwas ansprechendes per KI zu bauen.

Naja, die Frage ist auch, wo fängt KI an.

Logics Drummer ist da mMn ein ziemlich gutes Beispiel, weil man eben nicht (wie in vielen anderen Drumming-Engines) ein Pattern vorwählt sondern einfach ein paar Dinge per Vorauswahl aussucht (den Drummer selber, ein paar Pattern Presets und die Instrumente, die er vom Set in erster Linie benutzen soll), danach hat man ein XY-Pad in dem man sich eine Balance zwischen laut/leise und dezent/intensiv zurechtschiebt. Ferner kann man noch die Fill-Häufigkeit einstellen.
Ist das schon KI? Nach technischer Definition ganz sicher nicht, aber für mich als Nutzer ist es durchaus schon ähnlich, denn letztendlich sage ich meinem Drummer einfach "spiel mal nicht so laut, auch nicht so viele Becken und baue dafür ein paar mehr Fills ein". Also schon recht nah dran an dem, was man auch einem menschlichen Drummer sagen würde.
Das findet natürlich alles innerhalb recht eng eingegrenzter Parameter statt, das Basismaterial sind halt auch von echten Schlagzeugern eingespielte Files, gerade bei Drums kann man gewisse Dinge auch recht gut "taggen" - aber genau so isses an sich auch, wenn du da einen echten Drummer hinsetzt, der wird auch erst einmal die Snare auf 2+4 hauen.

In der Hinsicht ist man also beinahe schon durch mit dem Thema - und ich kann mir ziemlich gut vorstellen, dass das in (kurzer) absehbarer Zeit auch auf den Gebieten Melodik und Harmonik so funktionieren könnte. Die Parameter für zumindest funktionierende, plausible Melodien und Akkordfolgen lassen sich relativ gut eingrenzen und dann nach Bedarf erweitern, auch einige andere Regeln (als Beispiel: "Nutze bitte enge 4-stimmige Sept-Akkorde mit enger Stimmführung und würze jeden mit maximal einem Optionston!") sollten sich ohne Probleme in Code umsetzen lassen.

Wie gesagt, das ist alles noch nicht echte künstliche Intelligenz, fühlt sich aber in der Zusammenarbeit womöglich schon fast wie ein echter Mitstreiter aus Fleisch und Blut an.

Im Moment braucht's da dann idR immer noch den Menschen vorm Rechner um die letztendlichen Entscheidungen zu treffen, vor allem dann, wenn die Musik über 0815-Bedienkram hinausgehen soll - aber wie man einer KI Stück für Stück mehr (wenn auch vielleicht vorerst nur vermeintliche) Freiheiten einräumen kann, zeigen uns eben Dall-E, ChatGPT und Co. ziemlich deutlich.
Für mich ist, obwohl ich ja recht affin bin, was aktuelle Entwicklungen angeht, vor allem erstaunlich, mit welchen Riesenschritten das in den letzten 2-3 Jahren vorangeschritten ist, fast so, als würde es da eine brutal exponentielle Kurve geben. Die nächste Generation von ChatGPT, so las ich, soll wohl bspw. auf einen mehrmals verhundertfachten "Daten-Backbone" zugreifen können. Das ist dann schon krass.
 
Hi,

vielleicht noch zum Thema Geld verdienen:

Das meinte ich mit meinem vorherigen Beitrag, jemand der sich besser damit auskannte als seine Mitschüler hat Kohle damit verdient, was so in 1 oder 2 Jahren nicht mehr möglich sein wird, weil selbst der letzte Mensch zumindest davon gehört haben wird und es dann selber macht. Also wenn man noch jemandem Geld abziehen möchte, dann mal schnell schnell. :p
 
klar bringt KI auch Chancen für Kreative bei dosierter Nutzung ... aber wenn ich sehe, wie das Zeug jetzt schon viele Kanäle zumüllt ... Leute, mir wird Angst und Bange um die geistige Verfassung der Menschheit in wenigen Jahren
 
Selbstständig hinzuzulernen ist nicht Voraussetzung für KI. Eine KI zieht ihre Schlussfolgerungen und Assoziationen aus dem Trainingsmaterial, mit dem sie trainiert wird und das sind nicht unbedingt die Schlussfolgerungen des Entwicklers.
Aber die Möglichkeiten und die Strategien, mit der das Trainingsmaterial analysiert und klassifiziert wird, um zu Paramtern zu gelangen, anhand derer die KI Entscheidungen trifft, sind durch die Qualiät der Entwicklung begrenzt. Ferner ist die Breite des Entscheidungsbereiches und die Qualität der möglichen Entscheidungen begrenzt.

Eine KI, die ein Flugzeug regeln kann, hat eine Fülle an Daten zur Verfügung deren Vielfalt eine nahezu unendliche Zahl von Möglichkeiten aufspannt, die mit Trainingsfällen gar nicht abzudecken ist. Also müssten Einschränkungen her. Und DIE sind das Problem. An den Grenzen diese Entscheidungsbereiche passieren dann die Fehler, weil das die Unstetigkeitsstellen des Systems sind. Es gibt Strategien das zu mindern, aber auch die haben wieder Grenzen.

Vereinfacht ausgedrückt: Die KI kann nur sehen, was der Entwickler als möglich vorausgesehen hat, als wichtig eingestuft und damit proaktiv sichtbar gemacht hat. Und weiter ist eine Eingriffsmöglichkeit in ein System durch die KI nur dahin gehend möglich soweit dies ermöglicht wird. Wenn der KI-Flugcomputer (und an so etwas habe ich schon mitentwickelt) eine Stellschraube nicht beeinflussen darf, dann kann er auch nicht auf die Idee kommen, mal ausnahmsweise dran zu drehen, wie ein Mensch das kann.
 
Aber was Du beschriebst ist ja nicht KI ansich, sondern deren künstliche Begrenzung in Bezug auf ihren Output.

Entwickler wissen oftmals gerade nicht, wie die KI assoziiert, deswegen kommen regelmäßig Dinge heraus, die jenseits dessen liegen, was der Entwickler vorhergesehen hat. Ein großes Problem ist z.B., dass KIs sich aufgrund ihrer Trainingsdaten oft rassistisch verhalten, was ihnen dann künstlich abtrainiert wird.
 
Aber die Möglichkeiten und die Strategien, mit der das Trainingsmaterial analysiert und klassifiziert wird, um zu Paramtern zu gelangen, anhand derer die KI Entscheidungen trifft, sind durch die Qualiät der Entwicklung begrenzt. Ferner ist die Breite des Entscheidungsbereiches und die Qualität der möglichen Entscheidungen begrenzt.

Eine KI, die ein Flugzeug regeln kann, hat eine Fülle an Daten zur Verfügung deren Vielfalt eine nahezu unendliche Zahl von Möglichkeiten aufspannt, die mit Trainingsfällen gar nicht abzudecken ist. Also müssten Einschränkungen her. Und DIE sind das Problem. An den Grenzen diese Entscheidungsbereiche passieren dann die Fehler, weil das die Unstetigkeitsstellen des Systems sind. Es gibt Strategien das zu mindern, aber auch die haben wieder Grenzen.

Vereinfacht ausgedrückt: Die KI kann nur sehen, was der Entwickler als möglich vorausgesehen hat, als wichtig eingestuft und damit proaktiv sichtbar gemacht hat. Und weiter ist eine Eingriffsmöglichkeit in ein System durch die KI nur dahin gehend möglich soweit dies ermöglicht wird. Wenn der KI-Flugcomputer (und an so etwas habe ich schon mitentwickelt) eine Stellschraube nicht beeinflussen darf, dann kann er auch nicht auf die Idee kommen, mal ausnahmsweise dran zu drehen, wie ein Mensch das kann.
Das, was Du in Bezug auf den Flugcomputer beschreibst, ist richtig, aber das ist keine K.I. im engeren Sinne. Bei K.I. geht es wirklich um solche Programme, deren Output vom Programmierer eben nicht mehr vorhersehbar ist; da geht es unerheblich höhere Komplexität als beim Autopiloten (der zweifelsohne auch schon komplexe Aufgaben zu bewältigen hat).
 
deren Output vom Programmierer eben nicht mehr vorhersehbar ist;
Es geht nicht um vorhersehbaren Output. Es geht um die Methoden, wie die KI lernt. Diese ist Teil der Software und durch das Programmierkonzept bedingt. Das was dort an Lernmechanismen nicht eingebaut ist, kann die auch nicht können. Das ist die Einschränkung. Und das ist eine sehr entscheidende.

Und es bleibt das Problem, dass jede Software erst eintrainiert werden muss. Und da gibt es eben viele Fälle, die man in der Praxis nicht nachstellen kann, sondern die simuliert und damit antizipiert werden muss. Ein Testfall - egal ob simuliert oder real stattgefunden - der nicht bedacht und damit nicht reingefüttert ist, kann auch die KI nicht trainieren. Das ist die nächste, noch viel größere Einschränkung.
 

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