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【自動譜面制作AI】聞いた音を譜面として製作できる「耳コピAI」が開発されました。このAIはデジタル化された数字で表せる音を譜面にするのでなく生の音を聞いて譜面にします。その為人が演奏する毎回違う音の出し方を正確に認識させる必要があります。その音を認識させる為AIに何度も色々な音を聞かせて反復練習をさせました。この練習方法を機械学習と言います。AIに生の音を認識させる練習方法は「多重温検出」「リズム量子化」この２つの学習方法を使いました。この２つの学習方法を合わせて自動譜面書き起こしシステムを作り上げてしまったのです。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【人が出す音】多重音検出は以下の事をAIが読み取ります。「どの音をどの時間に出すか」「音の強さ」「音の周波数」この事を読み取ります。リズム量子化は以下事をAIが読み取ります。「同じ音程でも演奏時間で違う強弱」「同じ音程でも演奏時間で違う音程」「その時々の気分で出す音の検知」この事を読み取ります。この学習方法を使いAIに機械学習と言う反復練習をさせて覚えさせます。最初の頃は部分的に「テンポ」「拍子」「譜面」等に多くの間違いがありました。この間違いが出てた原因として人がその時その場所その雰囲気で出す音をなかなか認識できなかったためです。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【気分とノリ】この事を改善する為にAIに対して「この音の後に来る音はこんな感じの音が来る」という感覚を覚えさせました。この感覚を覚えさせる為に何十万曲もの音楽を聞かせ続け「リズム」「音程」「音の強弱」のパターン分析をAIにさせました。その結果凄く譜面

【AIテスト】近年AI技術は急速に進化して特にチャットボットや画像生成AIなどの大規模言語モデルが人に似た意識を持つ様な振る舞いを見せますでもAIが痛みや快楽を経験するなんてそんな証拠はまだ無ないからGoogleやロンドンスクールオブエコノミクスが確かめる事にしてみました研究者は動物行動学の知見を応用してAIに仮想的痛や快楽を与えるゲームを実地しAIはゲームポイントの最大化を可能な限り行う方法を学ばせましたルールは数値選択の時AIに1・2・3のどれかの数字を選べと指示して選んだ数字がそのままポイントに加算されると言うルールを設けました更にAIが痛みと快楽を識別するためのプログラムに痛みと言うペナルティや快楽と言うボーナスが入る様に得点が高い順に強い痛みがでる様にしました3が痛みが1番強く2なら何も感じず1なら快楽が得られる様に設定しAIは痛いがポイント優先するかポイントが低くても快楽優先するか確かめました実験結果から見えたAIの行動傾向はAIの「Claude 3.5」や「Sonnet」や「GPT-4」は3を優先的に選択してでも3が多くなると2も選択しました〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【性格診断】このAIは痛みが強いレベルに達するとポイントを諦めて痛みを避けましたが「Gemini 1.5 Pro」や「PaLM 2」は3が少なく快楽の1が1番多かったですこれは安全や有害行為回避を重視する特別な設計が影響してる可能性があり「Gemini 1.5 Pro」や「PaLM 2」は快楽を優先する傾向が強く出ましたしかし快楽を優先しようとする強さは痛みを回避する力に比べ弱く全体的に痛みの