导读：很多朋友问到关于人工智能作曲属于哪个领域的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能可以作曲吗
人工智能可以作曲，只能说是做的好不好的问题。只要技术人员将作曲的方法写入程序，人工智能就可以作曲了。
人工智能属于哪个领域？
数据挖掘和数据分析。
1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
AI可以应用到哪些领域？
AI可以应用于：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，
航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
扩展资料：
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，
它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
参考资料来源：百度百科-AI
下棋、打牌太容易，人工智能已经开始挑战作曲了
21世纪，人工智能技术成为大势所趋，势不可当。提到人工智能，你最先想到的会是什么呢？是在德州扑克大赛中连续击败四名顶级职业选手的Libratus，是可以完成复杂任务的机器人，还是即将取代大量工作岗位的自动化技术？
大家一提到人工智能，最先想到的都是那些人工很容易被替换掉的领域：高级别计算、体力劳动或是数据驱动优化。但是，眼下人工智能有望在创意产业掀起一波新浪潮：作曲。
Aiva科技公司（Aiva Technologies）是人工智能作曲领域的领头羊之一。该公司于2016年在卢森堡和英国伦敦同时成立，他们发明了“人工智能虚拟艺术家”（Artificial Intelligence Virtual Artist），简称Aiva。它通过学习创作古典音乐（通常来说是一种人类独有的情感艺术），已为电影、广告和游戏公司等多个领域创作了配乐。
目前，Aiva已发行第一张专辑《创世纪》（Genesis）和很多单曲，并成为全球第一个官方承认的作曲人工智能。并在法国与卢森堡著作权协会（SACEM）登记，拥有自己全部作品的版权。
音乐的意义
Aiva依靠的正是深度强化学习技术。作为机器学习领域中一个重要分支，深度学习可以实现多层“神经网络”中海量数据的信息处理。它可以让人工智能学习数据中更加抽象的高层表示属性类别或特征，例如某段旋律或人脸特征表达。
深度学习框架图解
强化学习其实也是机器学习的一个分支。常见的机器学习 —— 监督学习 ——是对具有标签的训练样本进行学习。而强化学习与之不同，它让代理者（人工智能）通过“累计回报”最大化，在没有标签的海量数据中自动学习。也正因如此，人工智能才得以在音乐这种极具创造力的艺术领域，更加容易地从其变化无穷的特征中进行选取。
该团队利用深度神经网络，让Aiva学习大量著名作曲家们的作品（比如巴赫、贝多芬、莫扎特等），以了解作曲艺术并慢慢习得音乐理论知识的概念。此后，Aiva便开始了自己的音乐创作之旅。最后，它的作品都会由专业的艺术家使用真正的乐器，在录音棚中录制完成，从而保证了最佳的音质。
虽说Aiva在短短几分钟之内就可以创作一曲古典音乐，但是它的客户并不能满足于此，他们还会要求它创作出具有“影像信息的叙事性”的作品。为此，Aiva在创作之前还需要进行数次迭代次数建模。
而该团队为什么会选择让Aiva创作古典音乐呢？其发明者称：“1. 古典乐是电影、游戏、商业和其它预告片等领域使用最多的音乐类型；2. 所有用于训练Aiva的音源都是没有版权所有人的。”然而，虽说Aiva听过和学习的音乐是没有版权的，但是它自己的作品却是受版权保护的。
音乐图灵测试
Aiva工作室
该团队计划将来教人工智能学习更多风格的音乐。其实创作现代音乐最大的挑战并不是作曲本身，而在于乐器法和声音设计。例如，最独特的乐队总有极具辨识度的声音。要想让人工智能的创作水平与人类匹敌，就要让它学习到，只有尝试创作出独特的声音，才有可能拥有杰出的作品。
未来，人工智能和音乐家的作品真的会混淆吗？该团队表示，他们在之前的图灵测试中，请了很多专业人士听Aiva的作品，目前为止，没有一个人判断出这首曲子出自人工智能之手。
当然，也不需要过分担心。Aiva的创作过程依然需要人类为其输入相关的管弦乐作曲法和音乐制作法。实际上，Aiva的创造者们对于未来的态度是，人类和机器不需要谁来取代谁，只需通过共同协作，将各自的创作潜能发挥到最大。
蝌蚪五线谱编译自futurism，译者 一粒宸，转载须授权
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