北青网2024年11月12日发布:断臂鼓手拥有智能机械手臂，又可以延续他的音乐梦想了

吉尔·韦恩伯格（左）和截肢鼓手杰森·巴恩斯（Jason Barnes）试用智能手臂。照片来源：佐治亚理工学院

看着一个四只手臂的机械人手握琴棒，点着它的金属小脑袋跟随自己听到的音乐做即兴演奏，应该会让人感到震撼不已。在这个机械化时代，人类的创造能力是否会面临着被替代的命运？是否会有一天，我们会在古典音乐学院被同班的机器人同学用木琴棒揍个半死？面对未来的科技发展，佐治亚理工学院机器人音乐技巧团队（Robotic Musicianship Group）负责人吉尔·韦恩伯格（Gil Weinberg）有着更加乐观的态度。韦恩伯格起初是一位乐手，整个高中都在玩乐器，进入大学后开始修音乐和计算机科学双学位。临近大学毕业时，他决定要把这两个看似不相关的专业知识结合到一切，韦恩伯格从此开始迷上机器人，并对机器人可能成为音乐家的未来充满期待。他先是从音乐反应电脑编程入手，随着研究的不断深入，他开始接触实体机器人研究。博士论文答辩完一个月后，他就受佐治亚理工学院邀请举办演出，并由此开始领导一支研究团队，对机器人音乐技巧做专门研究。

韦恩伯格希望机器人音乐技巧的研究发展能开辟我们对音乐理解的新思路，他说：“如果一个机器人能够以人类做不到的方式进行即兴演奏，我希望这能把音乐推向一个全新的未知领域。”那么，韦恩伯格和他的同事要如何教会机器人像人类一样听音乐，又像机器一样演奏音乐呢？答案就在一个名为“深度机器学习”（deep machine learning）的过程当中，这是一种通过举例帮助机器人学习的教学法，基于我们对人脑工作原理的了解。一旦机器人对音乐模式的理解与辨识达到了一定程度，韦恩伯格便开始开发它的新技能：根据它学到的东西自己创作新音乐。“刚开始进入深度学习阶段时，我们只获得了数字和代表数字的音符，虽然也出现了一些有趣的结果，但还不够震撼人心。你需要机器人能够从语义上进行理解，理解什么是一个乐句，什么是一个乐段，明白什么是张力。所以深度学习是向更高程度进发，获得高等技能的方法，让机器人像我们一样思考。”韦恩伯格说道。

自从2003年韦恩伯格加入以来，机器人音乐技巧小组已经研究过多个不同项目。其中最值得一提的有两个：一个是前面提到的演奏木琴的机器人“西蒙”（Shimon），它能够感知人类演奏者，并和人类演奏者互动、即兴演奏。另一个是“智能手臂”（Smart Arm），这是一个机器义肢，让被截肢的鼓手能够再次演奏。“智能手臂”是一个前端安有两根鼓棒的手臂，一根鼓棒是通过感知鼓手的肌肉动作进行运动，另一根则是根据正在演奏的音乐进行即兴敲打，并激励鼓手做出创意性回应。两项计划的目的都是为人类与机器进行创意互动提供更多机会。

韦恩伯格的研究目标是创造能够像所有优秀艺术作品一样给你带来刺激的机器人。他希望你在看到他的机器人之后能有脊背发凉的感觉，让你惊叹不已，让你忍俊不禁，或者阵阵悲哀。我们与机器人的关系是典型的无情关系，因为机器人总是显得冰冷、充满威胁，技术性太强，让人敬而远之。我们对艺术趋之若鹜，因为艺术能给我们一种亲切体验，能通过一首歌曲、一款画布展现人性。如果艺术真的是自然的镜像体现，那么这些模仿我们的奇异金属生物也许是最真实的镜像。韦恩伯格将会继续为我们举起这面明镜，利用遗传算法一步一个脚印，打造更多的机器人。