Yapay Zeka: Makineler Müzik Üretebilir Mi?

Yapay zeka, geçmişimizden bu yana gelişmeye devam eden ve neredeyse hayatımızın neredeyse her alanına girmiş bir konudur.

Verilerden öğrenip kendini geliştiren ve insanların zekasını taklit ederek birçok alanda bizlere çok önemli derecede yardımı dokunan bu konu; akıllı asistanlar, endüstriyel robotlar ve sağlık sektörü gibi önemli alanlarda kullanılmaktadır. Alan Turing'in "Makineler düşünebilir mi?" sorusundan yola çıkıp günümüze gelmiş olan yapay zeka, birçok alanda kullanıldığı gibi, "sanat" gibi daha soyut alanlarda da kullanılabilir mi?

Hepimizin gündelik yaşamında yer bulan müziği bir yapay zeka, aynı bir insanın ürettiği gibi bir müzik üretebilir mi? Bu yazımızda sizinle yapay zekanın müzik üretimi konusunda potansiyel gelişiminden bahsedeceğiz.

Öncelikle ana konumuzu, "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu "Makineler yaratıcı olabilir mi?" şeklinde değiştirebiliriz.

Çünkü biz yapay zekaya, insanlarda var olan yaratıcılık özelliğini makinelere kazandırmak istiyoruz. Ancak makinelere, bu yaratıcılığı sadece vereceğimiz veriler ile öğretebiliriz. Peki biz insanlar tarafından üretilmiş müzikleri nasıl birer veri haline dönüştürüp makineye öğretebileceğiz? Günümüzde bulunan dillerden daha da eski olan müziği, sayısal bir veriye dönüştürmek zamanla ilerleyen bir süreç olmuştur. İlk eserleri doğa ile ortaya çıkan müziği, müzik aletleri takip etmiştir. Dijitalleşmenin arttığı bir dünyada müzik aletleri ve vokal sesler de dijitalleştirilebilmiştir.

Ve dijitalleşen bu sesler bizlere sayısal veriler sağlamıştır. Bu sayısal veriler sayesinde müzik, matematiksel olarak temsil edilebilecek bir algoritma haline ulaşabilecek potansiyele gelmiştir. Matematiğin ve müziğin aslında uzaktan bir ilişkisinin olması, bize makineden müzik üretme anlamında bir ışık kaynağı olmuştur.

Pi sayısının piyano notaları ile eşleştirip çalındığında ortaya çıkan armoninin aslında buna bir örnek olduğunu da buraya tıklayıp izleyebiliriz.

MARKOV ZİNCİRİ

Müzik üretimi konusunda ilk olarak günümüzde de birçok alanda kullanılan Markov Zinciri (Markov Chain) baz alınarak çalışmalar yapılmıştır. Markov Chain, bir dizinin ileriki aşamasının her zaman o anda bulunulan aşamaya bağlı olduğunu gösteren olasılıksal stokastik bir modeldir.

Ancak bu model kullanılarak üretilen müziklerin notaları, verilen müzik örneğindeki notalara bağımlı tahminler olacağından bu model ile yeni bir müzik üretmek çok mümkün değildir. Derin Öğrenme'nin (Deep Learning) hayatımıza girmesiyle birlikte her bir nota geçişinin Markov Zinciri gibi bir önceki aşamaya bağlı olasılıksal tahminlerinden ziyade verilen tüm veriye bakarak oluşturduğu soyut temsili sayesinde yeni bir müzik oluşturmanın mümkün olabileceği görülmüştür. Neural Network'lerden sonra ortaya çıkan Recurrent Neural Network (RNN) ve Long-Short Term Memory (LSTM) ağları, modele bulunmuş olduğu eski versiyonlarını da hatırlatan bir yapı kurmasını sağlayıp model içerisine bir hafıza özelliği kazandırmıştır.

Bu sayede müzik üretimleri sırasında bu ağları kullanmak daha iyi sonuçlar çıkarma ihtimalini arttırmaktadır. Derin Öğrenme alanında Google'ın çıkarmış olduğu çok popüler ve önemli kütüphanelerinden biri olan Tensorflow ile de bir müzik parçasını MIDI dosyası şeklinde makineye vererek müziğin bu sayısal bilgilerini bir regresyon modeli çıkarmak için kullanılabilir. Bu regresyon modeli sayesinde, müziğin devamında gelebilecek notaları bu model tahmin edip çıkarmış olduğu yeni notalar ile müziğin armonisini bozmayacak şekilde ilerletmesi mümkün hale gelmiştir.

Sonuç olarak, müzik üretimi günümüzden bu yana insanlar tarafından yapıldığı gibi, gelişen yapay zeka teknolojisi ile de müzik üretimi yapmak mümkün hale gelmiştir. Ancak bu müzik üretimi sırasında insanlar gibi duygularından yola çıkarak yapılan müzik yerine sayısal verilere dayanan bu metodun eksiklerinden birisi, ürettiği müziklerde hissettirmek istediği duygularının olmamasıdır.

Önümüzdeki günlerde üretilen müziğe duygunun katılmasının mümkün olup olamayacağına hepimiz tanık olacağız. Ama kesin bir şey varsa o da yapay zekanın müzik üretiminde kat ettiği yolun daha çok başında olduğu ve bu alanın gelecekte çok başka seviyelerde olabileceğidir.