پرنٹون اینڈ گریجڈ گوگل گہرے خواب سے متاثرہ گدیجاز بناتا ہے. موسیقی ساز

جی-شان کم نے اپریل کے سب سے پہلے ہفتے کے اختتامی صبح کے گھنٹے کو کیفین پر وائرڈ کیا اور اس کے کمپیوٹر پر کوڈنگ کے طور پر انہوں نے گہری جاز تیار کیا، ایک گہری سیکھنے والی موسیقی جنریٹر. 20 سالہ پرنسٹن کمپیوٹر سائنس سوفیومور نے اپنے پہلے ہیکاتھ کے دوران گہری جاز کو پورا کرنے کے لئے صرف 36 گھنٹوں میں صرف 1-3 اپریل تک یونیورسٹی میں ہیک پرسنٹون منعقد کیا تھا. کوڈنگ کے میراتھن کو ختم کرنے کے بعد، انہوں نے گہری جاز کے لئے ایک ویب سائٹ تیار کی، اور گٹھب پر منبع کوڈ پوسٹ کیا.

لیکن کم تعجب کی بات یہ ہے کہ پروگرام بند ہوگئی ہے. Deepjazz پٹسن اور گیتھب پر مسلسل مداخلت کی جاتی ہے - مجموعی طور پر GitHub پر سب سے اوپر ساتویں پروگرام کے طور پر. یہ ہیکر نیوز کے سامنے کے صفحے پر بھی پیش کیا گیا تھا اور ابھی تک ایک بحث میں بھی بحث ہوئی ہے.

کم بتاتا ہے کہ "میں نے کبھی نہیں کہا کہ میری پہلی طرف کے منصوبے اس دھماکہ خیز مواد کو مقبولیت کے لحاظ سے بنائے جائیں." اندرونی. "یہ بہت ہی پاگل اور مزہ ہے."

deepjazz - کیرئیس اور Theano کا استعمال کرتے ہوئے گہرے سیکھنے پر مبنی جاز نسل! http://t.co/G5wscglzO7 #python

- پطرون ٹرانسنگ (@ سوپ ٹرانسمنٹ) 11 اپریل، 2016

کھانے، سونے، اور دوسرے نصاب کا کام مکمل کرنے کے بعد، کم نے کہا کہ اس نے گہری جاز کے ذریعہ کوڈ کوڈ تیار کرنے کے بارے میں اسے تقریبا 12 گھنٹے لے لیا. تاہم، وہ ہیک پرنسنٹ سے پہلے طویل مصنوعی انٹیلی جنس موسیقی جنریٹر کے لئے اس خیال کے ساتھ آیا. شکاگو یونیورسٹی میں ایک موسم گرما کے انٹرنشپ کے دوران، وہ Google کی گہری ڈریم، ایک تصویر جنریٹر کے پاس آیا جس میں ایک تصویر میں پیٹرن کی تعبیر کرتا ہے اور انہیں دوسری چیزوں میں تبدیل کرتا ہے جو اسے جانتا ہے. نتیجہ جتنی تصاویر ہیں جو نظر آتے ہیں وہ ایک جنگلی خواب نکلتے ہیں.

کم کا کہنا ہے کہ "آرٹ کی تشریح کرنے کے لئے گہری سیکھنے کا استعمال واقعی میرے لئے دلچسپ تھا." "یہ قسم کی گہری ڈریم فریم ورک جس نے گوگل پیش کیا اور شائع کیا وہ واقعی دلچسپ تھا کیونکہ آپ موجودہ آرٹ ورک سے ناول کے ٹکڑے ٹکڑے کر رہے ہیں."

گازجاز نے جاز موسیقی پیدا کرنے کے لئے مشین سیکھنے کا استعمال کیا ہے - "اے ای. جاز بنانے کے لئے بنائے گئے "کے طور پر اس SoundCloud پروفائل ریاستوں کے طور پر. کم، جس نے موسیقی اصولوں کی کلاسیں نہیں لی ہیں، لیکن سات سال تک کلینٹ کھیلنے کی ہے، اس کی غیر روایتی پہلوؤں کی وجہ سے جاز موسیقی کا انتخاب کیا ہے. A. انہوں نے کہا کہ نظام کی موسیقی، "کچھ غیر معمولی پیداوار ہوسکتے ہیں، لہذا میں سوچتا ہوں کہ جاز خاص طور پر مکھی پر موسیقی پیدا کرنے کے خیال میں مناسب تھا."

انہوں نے جاز موسیقی کے لئے مرضی کے مطابق ایک موجودہ جنریٹر کو بہتر بنایا ہے کہ ان کے دوست ایان چو نے جاز ایم ایل کو تیار کیا، جس سے متعلقہ ڈیٹا حاصل کرنے کے لئے کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے اسے بائنری میٹرکس میں تبدیل کر دیا گیا جس میں دو گہری سیکھنے کے لائبریریوں کیری اور اسانو.

گہری حجاز فریم ورک خود کو ایک دو پرت LSTM، جس میں مصنوعی نیتھ نیٹ ورک کے فن تعمیر کی ایک قسم ہے، کم بیان کرتا ہے. اس کے بعد موسیقی نوٹوں کے ابتدائی بیس لائن کے بیج کے سلسلے کو سیکھنے کے بعد (کم پیٹن میتنی کے حصوں کا استعمال کیا گیا تھا اور پھر میں نوبت کرتا ہوں)، یہ امکانات کو نوٹوں کو تفویض کرتا ہے اور ان امکانات پر مبنی اگلے نوٹ تیار کرتا ہے. مثال کے طور پر، اگر آپ پروگرام پیمانے اے، بی، سی کو کھانا کھلاتے ہیں تو ایک اعلی امکان موجود ہے کہ اگلے نوٹ گہریجاز پیدا ہو جائے گی ڈی ڈی ہونے جا رہا ہے.

تاریخی طور پر، نقادین نے کہا ہے کہ مصنوعی انٹیلی جنس موسیقی جنریٹرز گانے، نغمے کی پیداوار کی طرف سے کمزور ہیں جنہوں نے بہت روبوٹ اور جراثیم کی آواز کی ہے - انسانوں کی طرف سے مشتمل موسیقی میں سننے والے رنگ کی کمی. 1 99 3 میں موسیقی کے تالے کو دوبارہ تخلیق کرنے والی کمپیوٹروں پر ایک مقالہ لکھا جس میں ایم آئی ٹی سابق سابقہ ​​جفری بلمز نے بتایا کہ اندرونی نومبر میں:

بلمز نے کہا، "جب آپ موسیقی کھیلنے کے لئے سیکھ رہے ہیں اور آپ جاز کو کھیلنے کے لئے سیکھ رہے ہیں تو، آپ کو انٹیلیوٹو طور پر سمجھنے میں افادیت ہے کہ یہ موسیقی کے بارے میں کیا خیال ہے،" بلمز نے کہا. "انسان بدیہی مخلوق ہیں، اور انسان اکثر اکثر اس بات کی وضاحت نہیں کرسکتے ہیں کہ وہ انسانی چیزیں کیسے کر سکیں. اس وقت میں نے محسوس کیا کہ شاید میں ان چیزوں کو کمپیوٹر پروگراموں کے لئے متعین کرنے میں مقدس حلف کی خلاف ورزی کر رہا تھا."

جب کم گہری جاز کے لئے تحقیق کررہے تھے تو وہ کئی سارے نظاموں میں آتے تھے جنہوں نے موسیقی پیدا کی جس میں روبوٹ لگ رہا تھا.

کم کا کہنا ہے کہ "موسیقی اور آرٹ ایسی چیزیں ہیں جو ہم بہت زیادہ انسان پر غور کرتے ہیں." "یہ زیادہ انسانی اور زیادہ جانبدار بنانے کے لئے یہ واقعی درجہ بندی کرنے کے لئے مشکل ہے." کم سے پتہ چلتا ہے کہ جنریٹر وہ گانا پیدا کرسکتے ہیں جو ان کی اصل پروگرام کو اصل ٹریک سے کم کرنے کی بجائے ان کے پروگرام کی طرف سے زیادہ آواز دیتا ہے.

دوسرے ڈویلپرز نے کم سے رابطہ کیا ہے اور گہری جاز کو بڑھنے میں دلچسپی رکھتے ہیں لہذا زیادہ لوگ اس کے ساتھ بات کر سکتے ہیں. کم گہری جاز ایک دن کی نگہداشت پارٹنر میں تیار ہونے والا دن دیکھ سکتا ہے جو مصنوعی طور پر ایک موسیقار کے لئے مصنوعی طور پر ایک بیکٹیک پیدا کرسکتا ہے. یہاں تک کہ مستقبل میں بھی، وہ ایسے ایپلی کیشنز دیکھ سکتے ہیں جو آپ کے پسندیدہ پٹریوں کے لئے نیا، اسی طرح کی آواز سازی موسیقی بناتے ہیں یا موسیقاروں کے لئے نئے کرس اور ترقی کی تجویز کرسکتے ہیں.

کم قبول کرتا ہے کہ وہ اب بھی گہری سیکھنے میں ایک ماہر ہونے سے کہیں زیادہ ہے، لیکن ان کی بین الاقوامی تنظیموں اور انٹرنشپس اور پرنٹون میں تربیت دینے والے ان کے تجربے نے اسے میدان میں کچھ قیمتی بصیرت دی ہے.

"ای. اب کوئی اسکائی فائی خواب نہیں ہے. یہ کچھ ایسی بات ہے جو بہت ہی حقیقی ہے اور یہ کچھ ایسی تیز رفتار رفتار سے قریب ہے جو کہ ". "امید ہے کہ اس کالج کا طالب علم، جو اعلی سطح پر بھی اعلی سطح پر نہیں ہے، ایک ہیکنتھن کے اندر کسی چیز کو بنانے کے قابل تھا جو دیگر طالب علموں کو حوصلہ افزائی کرتا ہے جو کمپیوٹر سائنس میں جدوجہد کررہے ہیں."