アーティストリサーチ&ディスカバリー

CONTENTS

Share

INFORMATION

今春サービスを開始。

Services

  • muddica
    (iOS / Android)

    日本初※1人工知能による作曲機能およびセルフプロモーション機能を実装した無料アプリ

    日本で初めて(※1)Google™の人工知能モジュールTensorFlow™をベースに開発した作曲機能。スマートフォンから曲の出だしのメロディーを音声入力をするだけで、人工知能が作曲。

    ※1 当社調べによる

  • Event muddica

    独創性の高いアーティスト☓人工知能の
    コラボナンバーの体験ができる
    音楽イベントの開催。

    スマホアプリ”muddica”を活用している、独創性の高いアーティストに出会える音楽イベント”muddica”の開催

人工知能を実装する意味。

Singularity

2030年とも、2045年とも言われているシンギュラリティ(人工知能が人の脳を超えて社会に大きな変化が生まれる技術的特異点)が到来するといった予測がされているので、今は、おバカなAIも、あっという間に賢くなる可能性が高い。

2016年8月時点では、まだアマゾン、グーグル、マイクロソフトといった世界の先頭を走っているクラウド事業者ですら、ディープラーニングに最適化したAIのエンジンを走らせるための並列演算処理に向いているGPUサーバの用意はない。どこもPCに標準で使われているCPUサーバだ。現状で取り組むためには、ハードウェアの構成から設計してサーバを構築する必要がある。
また、米グーグルのGoogle DeepMindが開発した囲碁AI(人工知能)「AlphaGo(アルファ碁)」と、韓国のプロ棋士イ・セドル氏が2016年3月9日~15日に韓国で相まみえた五番勝負は、イ・セドル氏が第四局で一矢を報いたものの、4勝1敗でAlphaGoの圧勝に終わったといった事例はあるが、数十億円分のサーバを用意する必要があったとのことで、商用ベースとして考えると現実的ではない。

白紙に絵を描くのは、なかなか大変だ。普段沢山浮かぶ人でも、時々、ネタが出てこないことがある。人が浮かばない鮮度の高い創造性が時代をつくっていく。創造性のヒントづくりにピッタリなのはAI(人口知能)なのかもしれない。機械学習の中でもディープラーニングのアルゴリズムを使った自律的に学習できる仕組みは、人の脳の構造と近いが、800億〜1000億個のニューロンで形成されている人の脳と比較すると、まだまだ、おバカだ。黒人をゴリラと誤認識したり、テーブルをイスと誤認識したりする。ただ、人が絶対にやらない誤認識、誤りは、視点を変えると、いままでに無い創造性をアウトプットしていて、アート性を感じたりする。
何が出てくるかわからないバカなAIに作曲させるシステムをアプリに実装して、新しい創造性のヒントももらうのは名案かもしれない。

現実的な商用化の発想としては、賢さではなく、創造性に着目してスタートするという考え方に変えれば、現状でもギリギリ商用ベースとして使えるという判断だ。

R&Dではなく、いきなり商用化するタイミングとしては、早過ぎるぐらいだろうが、誰よりも、どこの事業者よりも早く、今後経済の中核となりうる商用ベースの人工知能領域に携われる価値は大きい。