УДК 78.071.1:004
И.А. Гайденко
Розглянуто методи моделювання творчого процесу композитора комп’ютерними системами.
Рассмотрены методы моделирования процесса сочинения музыки компьютерными системами.
The article is devoted for computers simulation of musical compositional process .
Актуальность. Бурное развитие компьютерных технологий активизировало тему музыкального сочинения с помощью машин. Данная статья являет собой попытку анализа связанных с этим проблем.
Цель работы – выявить рациональное зерно в использовании систем компьютерного моделирования композиторского процесса для практического сочинения музыки.
В качестве объекта в статье рассматриваются способы музыкального сочинения с помощью программных средств. Предмет – их практическая целесообразность.
Под компьютерным моделированием композиторского процесса понимается использование компьютерной техники, в результате которого создается музыкальное произведение без непосредственного участия композитора.
Попытки «машинизировать» композиторский труд не ограничены веком компьютерных технологий. История сохранила множество примеров нетрадиционных способов «сочинения» музыки. Среди них – курьезный метод Уильяма Хейса, изложенный в 1751 году в сатирическом трактате «Искусство сочинять музыку исключительно новым методом, пригодным для самых захудалых талантов при помощи щетки и чернил» [1;35] и нашедший, впрочем, вполне серьёзное применение в алеаторических техниках ХХ века.
В 1757 Кирнбергер написал «Руководство к сочинению полонезов и менуэтов с помощью игральных костей», которым якобы пользовались Й. Гайдн, Ф. Э. Бах и В. А. Моцарт.
В 1793 г. было издано приписываемое Моцарту «Руководство как при помощи двух игральных костей сочинять вальсы в любом количестве, не имея ни малейшего понятия о музыке и композиции»[1;36]. Желающий написать вальс мог воспользоваться прилагавшейся таблицей, состоявшей из ячеек с музыкальными отрывками, располагающимися в шести колонках и восьми строках. Для написания вальса нужно было выбрать ячейки последовательно в произвольном или непроизвольном порядке.
Пионерами музыки, создаваемой компьютерами в 50-е годы в США выступили Л. Хиллер и Л. Исааксон. Позже собственными изысканиями занимался в СССР Р. Зарипов – известный специалист в области искусственного интеллекта.
Исходные предпосылки для компьютерной композиции они видели в философских идеях Аристоксена и теории информации Л. Брилоуна, К. Шанона, В. Вевера [7], из чего следовало, что формирование музыкального произведения можно свести к процессу отбора необходимых элементов из хаоса и упорядочивания их по вертикали и во времени.
Аналогичное мнение можно обнаружить и в высказываниях И. Стравинского, который в «Музыкальной поэтике» писал: «[Мы] слышим потребность получения порядка из хаоса, чтобы получить простую линию наших желаний из конюшни возможностей [8;5]… Ограничиваемся тем, что называется ладом […] порядком и дисциплиной [ 8;11]. Звуковые элементы становятся музыкой только благодаря тому, что стали организованы, [...] а затем к дарам природы добавляется таланты искусства [8;23]. Отсекать (элиминировать) – есть изощренная техника селекции» [8;69].
Метод получения музыкального материала Л. Хиллера и Л. Исааксона базируется на теории информации. Понятие информация здесь понимается не в обиходном значении, а в качестве физически измеряемой величины. Так, Л. Брилоун писал: «Определим «информацию» как отличную от «знания» (смысла), для которого не существует физической величины измерения» [7;180]. Особенность информации в таком её понимании заключается в количественном уменьшении при применении любого правила её ограничения.
С другой стороны, Л. Шилард заметил, что информационная бесконечность парадоксально сливается с энтропией. Он сделал этот вывод, сравнив дефиницию меры информации – I= K*lnP и формулу меры энтропии – S=k*lnW. Математическая идентичность формул, динамически описывающих количество информации и количество энтропии: в обоих случаях имеет пропорциональность логарифму числа возможностей, существующих в данный момент [7;17].
Отсюда следует примечательная закономерность: количество информации или энтропии минимально там, где процесс селекции и организации максимален и наоборот – максимален там, где выборка символов полностью случайна. Иными словами: чем больше ограничений накладываем на существующие возможности, тем более упорядоченную систему получаем в итоге. Если же снять всяческие ограничения, то возможности сольются в абсолютную непредсказуемость, что означает распад системы, энтропию, понимаемую в отношении живых организмов как смерть. Обратим внимание на это свойство информации и определим его как важнейшее и, вероятно, способное экстраполироваться не только на процессы музыкального сочинительства.
В качестве рабочего метода сочинения предлагался организованный стохастический процесс, заключающийся в конечном отборе дискретных символов согласно определённым правилам. То есть создавались цепи Маркова – логические последовательности, где общая случайность ограничена неслучайностью следующих друг за другом событий.
Объясним, что это означает в применении к музыке. Предположим, что компьютер генерирует последовательность случайных чисел. Если затем экстраполировать её на звуковысотность в рамках выбранного диапазона, то мы получим хаотическую мелодическую линию. Это происходит оттого, что в последовательности нет никакой логической связи между смежными элементами. Но в музыке, создающейся людьми, такая связь существует, и она может быть обнаружена в результате статистического анализа звукового материала. Такой анализ мелодической линии произведений какого-либо отобранного стиля дает определенную статистику: во-первых, использования определенных интервалов; во-вторых, вероятности использования определенных разрешений неустойчивых интервалов и заполнения интервальных скачков; в-третьих, наличия зависимости использования несмежных интервалов.
Это означает, что если использовать вычисленные закономерности в виде фильтров для отсечения в полученной хаотической последовательности всего лишнего, выходящего за рамки избранных правил, то оставшиеся ноты будут вполне соответствовать тому стилю, который послужил основой для статистического анализа.
Для получения одноголосной мелодической линии Л. Хиллер и Л. Исааксон выбирали звукоряд, определяли его количество звуков, закономерности. Задавали определённые ограничивающие свободу выбора условия – запрет тех или иных возможных интервалов, ограничение согласно особенностям процесса Маркова вероятности повторности одинаковых элементов. Вводили условия, определяющие структуру. Например: мелодия должна начинаться и заканчиваться на определённом звуке. Далее программа отбирала нужные элементы в пошаговом режиме. При этом на каждом этапе она перебирала все возможные элементы из имеющегося хаотического множества, пока не находится нужный, удовлетворяющий заданным условиям. Он и отбирался в качестве нужного звука, а процесс отбора затем циклически повторялся до бесконечности или до сигнала окончания программы. В результате получалась мелодическая линия, где сочетались элементы случайности и закономерности. Подобным образом отбирались и другие элементы фактуры.
Подобный процесс схож с процессом работы композитора, который, «стирает и меняет целые части произведения, пока все компоненты его не будут соответствовать условиям замысла» [7; 43]. Но заметим, что всё это вовсе не является копией реального творчества. Нет никаких научных доказательств того, что в человеческом мозгу сочинение музыки проходит именно таким образом. Следовательно, рассматриваемая модель не вполне является моделью творческого процесса, а, скорее, демонстрацией пока единственного изобретенного способа машинного музыкального сочинительства.
Результатом эксперимента явилась написанная компьютером Illiac-сюита для струнного квартета, которая была исполнена 9. 08. 1956 на концерте в университете Иллинойс в Урбане и вызвала заинтересованность публики и прессы, а затем была опубликована Владимиром Усачевским в New Music Editions.
Л. Хиллер и Л. Исааксон использовали правила полифонии строгого стиля с разной степенью строгости в разных частях сюиты. Поэтому части сюиты отличаются друг от друга и образуют последовательность, содержавшую «стилевое» движение от строгого стиля к алеаторике.
Эксперименты Р. Зарипова по созданию компьютерной музыки также были основаны на использовании стохастического Марковского процесса. Но в качестве фильтра использовались не правила полифонии строгого стиля, а отобранные статистические данные музыкального анализа конкретных музыкальных произведений.
Р. Зарипов считал, что для выявления организующей закономерности необходим предварительный статистический анализ ряда мелодий выбранного стилистического направления, после чего составляется матрица перехода, служащая системой ограничения для отбираемых случайных интервалов [1;40]. Р. Зарипов указывает, что подобным статистическим анализом занимались несколько групп ученых. Так, например: Гарвардская группа – Ф. Брукс, А. Гопкинс, П. Нейман, У. Райт – проанализировала 37 мелодий с совпадающим метром и выявила статистику появления тех или иных нот. Подобные исследования проводили Олсон и Белар из Radio Corporation. Таким образом вырабатывался зависимый от результатов статистического анализа алгоритм связности последующих нот. Однако вскоре обнаружилась ограниченность метода, поскольку оказалось, что сложно добиться «коэффициента связности» длинной более чем в 10 нот.
Более приемлемым для Р. Зарипова стал метод, «основанный на программировании правил и закономерностей композиций либо выявленных в результате анализа, либо являющихся предположениям авторов экспериментов о характере внутренних формально-логических зависимостей частей произведения» [1;51]. Применение правил и закономерностей дало возможность моделировать тональную, атональную, додекафонную музыку.
Музыкальный анализ, выявляющий необходимые для музыкального синтеза закономерности, также может быть осуществлен с помощью машины. Так, Р. Зарипов упоминает стилевой анализ Вильгельма Фукса, проводившийся в Техническом институте Аахен [1;65], в ходе которого исследовались 100 произведений разных стилей. Выявлялись закономерности использования и распределения отдельных тонов, интервалов. Выявлялись связи пар тонов соседних или отстоящих друг от друга до 20 нот. Отыскивались также формально-числовые различия между классической, романтической и двенадцатитоновой музыкой.
Р. Зарипов начинает свои эксперименты в 1959 году, пробуя синтезировать одноголосные мелодии. Для синтеза музыкальных последовательностей использовались Марковские зависимости, а также заданные ладогармонические и структурные особенности. Для их развития – принципы ритмического и мелодического варьирования.
Однако для приемлемого результата этого оказалось мало.
Научить машину гармонизировать мелодию оказалось гораздо проще, чем научить писать одноголосную тему, поскольку гармонизацию можно свести к формализованному упорядоченному «подставлению» аккордов по определенным правилам. А вот напрямую использовать результаты статистических данных оказалось непродуктивным. Поэтому Р. Зарипов закономерно приходит к идее использования не просто отдельных звуков и интервалов, а интонационных блоков, несущих в себе определенную смысловую информацию. И. Пясковский [5] объясняет такой подход тем, что вероятностно-статистический эксперимент анализа ладозвукорядных структур показывает зависимость «стохастически-реализованных» звукорядных элементов от «конструктивных возможностей» заданной звукорядной системы. Это означает, что большая повторность одних элементов относительно других ведёт к большей возможности их реализации. Таким образом, написание музыки с использованием цепей Маркова предполагает предварительное выявление повторов музыкальных последовательностей в произведении или в массиве произведений по выбранному пределу – в один, два, три, и т. д. звуков. Эти повторы обуславливают «точки разрыва Марковских цепей» и возможность комбинаторной перестановки образованных в результате этого разрыва фрагментов.
Эта идея привела Р. Зарипова к идее создания интонационных словарей[3], составленных из тех самых музыкальных последовательностей, способных к повтору и образованных точками разрыва цепей Маркова. Интонационный словарь – база данных, где характерные для определенного стиля интонации, с учетом частоты их использования, выделялись и фиксировались для последующего машинного оперирования. Фиксировались также способы переходов от интонации к интонации, выделялись «сцепление» и «перетекание», чем преодолевалось основное свойство Марковской цепи – не помнить свою историю. Работа над интонационным словарем с применением машинного анализа, по мнению Р. Зарипова, в качестве побочного результата может привести к выявлению инварианта – фрейма классификатора в анализируемых произведениях, что может быть использовано также для выявления разнообразных связей и наличия заимствований, в том числе и преднамеренных.
Как отмечает Р. Зарипов «реализация элементов деятельности по интуиции является реализацией критериев красоты и вкуса», а сырой материал для машинного творчества должен дать процесс погружения [2]. Организацию процесса погружения Р. Зарипов описывает на примере опыта Никиты Богословского, поставленного перед задачей написания песни «Шаланды полные кефали» для фильма «Два бойца». Н. Богословский приглашал в студию коренных одесситов. «И все они наперебой два дня пели типично одесские песни. В результате такого погружения в «одесские» мелодии композитор, «сплавив» потом характерные обороты и интонации написал «Шаланды» – песню вполне самостоятельную» [2;59].
Моделирование процесса погружения, по Р. Зарипову, сводится к обращению машины к определенному «банку интонаций», отбору по определенному критерию и синтезу – складыванию отобранного материала в мелодическую линию. В результате эксперимента с применением определенных стилистических фильтров была, в частности, получена мелодия, совпадающей с «Молодежной» И. Дунаевского.
И. Пясковский обосновывает методы получения произведения более развитых стилевых направлений. Предполагается, что для синтеза музыки развитого стилевого направления (речь идёт, в частности, о воспроизводстве модели Баховских фуг) необходимо учитывать не только интонационный и ритмический уровень стохастического компьютерного синтеза, достаточный, впрочем, для «сочинения» более свободных сочинений, но и стилевые и структурно-композиционные ограничения, используя синтаксический, структурно-укрупненный уровень реализации [5].
В процессе моделирования предлагается использовать метод фреймов Марьяна Минского, с помощью которого может исследоваться механизм машинного понимания изображений и вербальных предметов [4].
Для моделирования фуги И. С. Баха, по методу И. Пясковского, предлагается взять её «технологический сюжет», содержащий тональный план, структурные последовательности тем, ответов и интермедий, полифонические приёмы, регистровый порядок вступления голосов. Далее предлагается разглядеть взаимодействие этих параметров и определить «стратегические идеи» баховской фуги: «репродуцирования» структурных последовательностей, «детализации» мотивов темы и противосложения в интермедийном развёртывании, «синтеза» контрапунктического объединения экспонированных элементов, стретты, интермедии, одновременное появление различных вариантов темы в контрапунктах. В качестве важнейшего отмечается фактор согласования структурных особенностей темы с дальнейшим развитием. Здесь надо учитывать масштабы темы, диктующие количество повторов, ладотональный план, степень контрастности темы, устанавливающей противопоставление интермедий и темы, способность темы образовывать стретту, степень структурной оформленности темы, обусловливающей формирование структурно-тематического блока. Разработанный план может быть далее реализован в компьютерной диалоговой форме, в которой причинно-следственные операции по командам «если…, то…» объединяются с операциями, свободно выбираемыми из определённого программой набора. Свободный выбор можно поручить машине, которая сделает его с помощью генератора случайных чисел.
А что можно сказать о практическом результате описанных экспериментов?
Написанная машиной музыка оценивалась контрольными группами экспертов (в экспериментах Р. Зарипова и И. Пясковского) и концертной аудиторией у Л. Хиллера и Л. Исааксона. Illiac–сюита была прослушана публикой, заранее знавшей, что сочинение написано машиной и, может быть, поэтому была воспринята с энтузиазмом.
Эксперименты Р. Зарипова показали, что, при условии использования определенных стилистических фильтров, возможно получение мелодий, практически не отличающихся от тем, написанных композиторами. Так, в результате эксперимента была, в частности, получена мелодия, полностью совпадающая с «Молодежной» И. Дунаевского. Контрольная группа слушателей часто не могла различить «машинные» и «человеческие» мелодии.
Это совпадает с информацией И. Пясковского, описывающего слуховой эксперимент, когда результаты работы машины проверялись путём прослушивания полученных образцов перемешанных с образцами стилистически близкими, но сочиненными «живыми» известными композиторами. Приводились, в частности, полифонические фрагменты из «Карпатского концерта» М. Скорика, Третьего струнного квартета Б. Бартока. Участники контрольной группы, как пишет И. Пясковский, достаточно часто не могли отличить «человеческую» музыку от «машинной» и наоборот. Из чего автором был сделан небесспорный вывод, что отличия «человеческого» и «машинного» творчества заключаются не в качестве музыкального материала, а в самой интерпретации – исполнительской либо вербальной (музыковедческой) [6; 99].
А какое отношение машинное творчество может иметь к композиторской практике?
Использование машинного творчества в композиторской практике Л. Хиллер, Л. Исааксон и И. Пясковский не рассматривают. Компьютерное моделирование творческого процесса их интересует вне связи с профессиональной деятельностью композитора.
Практическую пользу компьютерного музыкального сочинительства Р. Зарипов видел, прежде всего, в качестве помощи композитору, в особенности – «композитору-песеннику» [2].
Напомним, что у Я. Ксенакиса стохастический процесс музыкальной организации использовался локально на этапах «микрокомпозиции» и «макрокомпозиции». Такая же тенденция к ограниченному использованию приемов стохастической музыки прослеживается и в творчестве некоторых других современных композиторов – Ф. Манури, М. Строппы. Причем, в произведениях этих композиторов (Ф. Манури, «Плутон», «Юпитер», М. Строппа, «Траектории) прослеживается стремление противопоставить «машинное» и «человеческое» в драматургическом плане.
Современное направление компьютерного моделирования творческого процесса музыкального сочинения [9-14] значительно отличается от разработок Л. Хиллера и Р. Зарипова. Во главу угла ставятся не столько проблемы организации машинного сочинения, сколько моделирование собственно композиторского воображения. К сожалению, исключительная сложность такой задачи пока не позволяет надеяться на приемлемый практический результат.
Выводы
Литература