Quantenkompositionen und die Zukunft von KI in der Musik
Eduardo Reck Mirandas neuester musikalischer Kollege ist ein Quantencomputer, der sich 3.500 Meilen entfernt befindet.
In seiner Komposition „Qubism“ vom gleichnamigen Album führt der Professor für Computermusik eine Call-and-Response-Improvisation durch und verwendet dabei Schaltkreise, die von einem IBM Quantum Eagle, einem 127-Qubit-Quantenchip, verarbeitet werden. Dieser Chip ist einer von vielen Prozessoren dieser Art, die die Quantencomputer im IBM Quantum Rechenzentrum in Poughkeepsie antreiben: Eine Violine spielt ein Solo, woraufhin der Computer mit einem quantengenerierten Riff antwortet.
Reck führte das Stück „Qubism“ erstmals im vergangenen Jahr mit der London Sinfonietta auf. In der folgenden Aufnahme, die auf der Vinyl-Edition des Albums zu finden ist, können Sie ab 4:15 das Violinsolo hören und eine Antwort, die auf den Ausgaben des Computers basiert, von 4:33 bis 5:23.
Miranda ist seit mehreren Jahrzehnten ein Innovator auf dem Gebiet der KI-generierten Musik. Wir haben ihn getroffen, um mehr darüber zu erfahren, was ihn dazu inspiriert hat, sich für sein neuestes Album mit Quantencomputing zu beschäftigen, und wohin sich KI und Musik seiner Meinung nach in Zukunft entwickeln werden.
Was hat Sie ursprünglich dazu motiviert, Quantencomputing als musikalisches Werkzeug zu erkunden?
Ich arbeite seit Ende der 1980er Jahre mit KI. 1994 verteidigte ich an der University of Edinburgh eine Doktorarbeit über den Einsatz von KI für Sounddesign und Musik. Das war wahrscheinlich die erste Dissertation zu diesem Thema im Vereinigten Königreich.
Wir müssen jedoch bedenken, dass KI Software ist und KI-Software Hardware benötigt, um zu funktionieren. Mich hat immer die Tatsache fasziniert, dass KI immer noch auf einem Computertyp läuft, der erstmals in den 1940er Jahren von John von Neumann beschrieben wurde und als „von-Neumann-Architektur“ bezeichnet wird. In Quantencomputing-Kreisen werden solche Geräte als „klassische Computer“ bezeichnet.
Bereits zu Beginn meiner Karriere habe ich mich mit der Erforschung alternativer Computertypen zur Entwicklung von KI beschäftigt. Meine persönliche Theorie ist, dass neue Arten von Computerarchitekturen neue Ansätze für KI ermöglichen.
Während meines Doktoratsstudiums wurde ich dazu inspiriert, mehr über die sogenannte „Harvard-Architektur“ zu erfahren, die den Von-Neumann-Engpass vermied, der dadurch entstand, dass Daten und Anweisungen aus demselben Speicher abgerufen wurden. Außerdem hatte ich das Glück, am Edinburgh Parallel Computing Centre [jetzt EPCC genannt] mit Parallelrechnern mit gemeinsamen und verteilten Speicher-Multiprozessoren zu arbeiten. 1995 komponierte ich ein elektronisches Musikstück mit dem Titel „Olivine Trees“ mit einem Cray T3D, dem damals größten Supercomputer Europas.
Quantencomputing war natürlich schon länger ein Thema für mich. Doch am Anfang war alles theoretisch und schwer zu begreifen. Ich stellte oft fest, dass Physiker anders über die Informationsverarbeitung sprechen als Informatiker. Und bis vor relativ kurzer Zeit gab es keine tatsächlichen Quantencomputer. Auf IBM Quantum Experience [jetzt bekannt als IBM Quantum Platform] wurde ich erst Ende 2016 aufmerksam. Damit konnte jeder mit einem Internetanschluss auf einen 5-Qubit Quantum zugreifen. Anfang 2017 begann ich, mich auf die Erforschung von KI und prozeduraler Musikgenerierungssysteme mit Quantencomputing zu konzentrieren und damit Musik zu komponieren. Der Rest ist Geschichte!
Erzählen Sie mir mehr darüber, wie Sie den Quantencomputer dazu gebracht haben, auf die Violine zu reagieren. Und auf welche anderen Arten haben Sie Quantencomputing auf Ihrem Album eingesetzt?
Für Qubism habe ich zwei Ansätze entwickelt, um mit Quantencomputing zu komponieren. Einer verwendet partitionierte Quanten-Zelluläre Automaten oder PQCA für die prozedurale Generierung. PQCA ist ein Mittel zur Implementierung zellulärer Automaten – abstrakter Rechensysteme, die iterativ auf Basis einer Regel aktualisiert werden – auf Quantencomputern. Ich entwickelte Methoden, um Samples aus PQCA-Zyklen in musikalische Strukturen umzuwandeln, wie z. B. Aggregate von Noten, Melodien, Rhythmen und so weiter. Das Interessante an PQCA ist, dass die gemessenen Probestücke kohärente, sich im Laufe der Zeit entwickelnde Muster bilden. Diese Muster führten zu sich entwickelnden musikalischen Strukturen, die einer Musikform ähneln, die als „Variationen über ein Thema“ bekannt ist. „Variationen über ein Thema„ bezeichnet in der Musik eine Kompositionstechnik, bei der ein Komponist ein bestimmtes Thema oder eine Melodie auf verschiedene Weisen verändert. Johann Sebastian Bach beispielsweise ist bekannt als Genie im Improvisieren von Variationen über eine vorgegebene Melodie.
Was aber noch interessanter ist: Ich habe Musik erzeugt, indem ich einen PQCA mit 120 Qubits auf einem IBM Quantum Eagle laufen ließ. Ich würde behaupten, dass Qubism ohne einen Quantencomputer nicht möglich gewesen wäre.
Die andere Methode nutzte Quantencomputing für maschinelles Lernen. In festgelegten Momenten während der Aufführung „hörte“ der Quantencomputer der Violine zu und erzeugte Reaktionen. [Meine Mitarbeiter und ich] haben ein System entwickelt, um Sequenzierungsregeln aus der eingegebenen Musik zu extrahieren. Das System kodiert die Regeln in Quantenschaltungen. Die Schaltungen weisen einen Quantencomputer an, Wellenfunktionen mit Amplituden zu erzeugen, die musikalische Stochastik kodieren. Mit anderen Worten, sie kodieren die Wahrscheinlichkeiten, mit denen bestimmte Töne in einer Melodie auf andere folgen. Eine Messung definiert, welcher Ton auf einen andere folgt.
Um die Antworten zu erzeugen, nahm ein Laptop auf der Bühne die Violine auf, stellte die Quantenschaltungen her und leitete sie zur Verarbeitung an den Quantencomputer in der Cloud weiter. Nach einigen Sekunden wurden die Messwerte aus der Cloud abgerufen und die entsprechenden musikalischen Antworten synthetisiert.
Das Spannende daran ist, dass nur 5 Qubits und ein paar Zeilen Qiskit-Code erforderlich waren, damit die Software die Regeln der musikalischen Sequenzierung kodieren konnte. Wenn ich standardmäßiges maschinelles Lernen auf einem klassischen Computer einsetzen würde, hätte ich sicherlich rechenintensive neuronale Netze benötigt, um dieselbe Aufgabe zu bewältigen.
Wie müssen Sie Ihre Arbeitsmethoden beim Arbeiten mit Quantum ändern–im Gegensatz beispielsweise zur Verwendung von Max, einer visuellen Programmiersprache für Musik, auf Ihrem Laptop?
Es hat sich nicht drastisch verändert. Mein Kompositionsprozess umfasst verschiedene Phasen. Am einen Ende steht sozusagen die Computerprogrammierung, am anderen Ende die kreative musikalische Umsetzung des vom Computer erzeugten Materials. Letzteres gefällt mir am besten, weil ich damit computergenerierte Daten in echte Musik verwandle. In der Musiktechnologie-Community wird diese Praxis oft als „Mapping“ bezeichnet – also das Umwandeln abstrakter Daten oder Repräsentationen in Musik.
Dabei muss ich jedoch bei der Arbeit mit Quantencomputern meine Denkweise anpassen, weil ich erforsche, wie man diese Maschinen nutzt, um Kompositionsmaterial zu erzeugen.
Ich bin insofern privilegiert, als ich über langjährige Erfahrung in der Computerprogrammierung verfüge. Es macht mir Spaß, Code zu schreiben. Ich weiß jedoch, dass dies für viele Musiker nicht der Fall ist. Also, ich habe es mir zur Aufgabe gemacht, Musikern den Zugang zu Quantencomputing zu erleichtern. Kürzlich habe ich mich mit Moth, einem neu gegründeten Unternehmen für Quantencomputing-Technologie, zusammengeschlossen, um benutzerfreundliche Softwaretools für die Kreativbranche zu entwickeln, mit Schwerpunkt auf Musik.
Als ich Ihre Stücke hörte, musste ich sofort an den Avantgarde-Komponisten Iannis Xenakis denken. Er arbeitete in den 1960er-Jahren ja auch mit IBM zusammen. Was halten Sie von seinen Werken, und gibt es noch andere Computermusiker, die die Grundlage für Ihre heutige Arbeit gelegt haben?
Die Arbeit von Iannis Xenakis war in meinen prägenden Jahren sehr einflussreich. Ich hatte bereits einen Abschluss in Informatik, als ich an die Universität zurückkehrte, um formeller Musik zu studieren. Sein Buch „Formalized Music“ hat mir gezeigt, wie ich meine Kenntnisse im Bereich Informatik nutzen kann, um Musik zu komponieren. Dieses Buch skizziert seine innovativen Herangehensweisen an die musikalische Komposition und erkundet Kategorien, stochastische Prozesse, formale Logik und geometrische Modelle zur Schaffung von Musik. Ich würde sagen, dass das Verständnis von Xenakis' Arbeit eine Grundvoraussetzung ist, um das Potenzial von Quantencomputern für die Musik zu erkunden.
Zu den anderen inspirierenden Komponisten, die in meiner prägenden Zeit mit Computern arbeiteten, gehörten Jean-Claude Risset, John Chowning, Laurie Spiegel und Brian Eno. Aber es war die Band Kraftwerk, die mich für elektronische Musik begeistert hat. Sie integrierten Technologien wie Sequenzer und computergenerierte Klänge, um ihren unverwechselbaren elektronischen Musikstil zu kreieren, der mich auch heute noch anspricht.