音から信号へ：ノースウェスタンの音楽・オーディオラボで始まる私のAIの旅

私の人工知能への魅力は、伝統的なコンピュータサイエンスの講義では始まりませんでした。それは音に満ちた教室で始まりました。ノースウェスタン大学で、COMP_SCI 352: Machine Perception of Music & Audioに登録しました。これは音楽と計算の両方をどのように認識するかを変えたコースです。

そのクラスでは、コンピュータが音楽を聞いて理解する方法に深く入り込みました。生のオーディオ、MIDI、楽譜ファイルから音楽構造を抽出する方法を研究しました — ソース分離、知覚マッピング、機械が音を定量化できるようにするアルゴリズムについて学びました。コースは、顕著な音楽的特徴を検出するツールを構築し、聴覚知覚とデータの間のリンクについて批判的に考え、音楽情報検索の最先端研究に取り組むことを私たちに促しました。

352を受講する前、私はプログラミングの経験がありましたが、これは新しいフロンティアでした：単にデータを処理するだけでなく、芸術を処理することです。課題に取り組む中で、重複する楽器を解きほぐそうとするニューラルネットワークをデバッグしたり、リズミカルなパターンを表現的な表現にマッピングしたりしている自分を見つけました。機械に「聞く」ことを教えられるという考えは刺激的でした。

しかし、コースは単なるアルゴリズムと信号処理理論ではありませんでした。その目標には、人間が音をどのように知覚するかを理解し、それを計算モデルで並列化することが含まれていました。私たちは構築するだけでなく、考えることを促されました：機械が曲で重要なことに気づくことは何を意味するのか？そして、人間の直感と定量化可能な構造の間のギャップをどのように橋渡しするか？

この深い音楽的・技術的統合は、AIが視覚や言語に限定される必要がないという私の信念を固めました — それは音、創造性、感情の中で生きることができます。その時点から、生成モデルが作曲家をどのように助けることができるか、スタイル転送がモダリティをどのように横断できるか、ハイブリッドシステムが人間の自発性を機械の一貫性とどのように融合できるかを探求し始めました。

AIの仕事で進歩するにつれて、私はこれらのレッスンを前進させました。352で学んだフレームワーク — 構造を抽出し、パターンをマッピングし、反応的なフィードバックシステムを設計する — は音楽を超えて適用可能になりました：自然言語タスク、生成芸術、リアルタイムインタラクションシステムで。

AIへの情熱の起源を想像するとき、ヘッドフォン、サウンドボード、オシレーター、コードで満たされたそのノースウェスタンのラボスペースを見ます。それが私が初めてAIを本当にコラボレーターとして見た場所です — 単なるツールではなく。そして、それはまだ私を動機づけています：単に計算するだけでなく、聞き、応答し、共に創造するシステムを構築すること。