量子による作曲と音楽におけるAIの未来

Eduardo Reck Mirandaの最新の音楽コラボレーションは、3,500マイル離れた場所にある量子コンピューターです。

同名のアルバムに収録の、彼が作曲した「Qubism」では、コンピューター音楽の教授が、ポキプシーのIBM QUANTUMデータセンターにある量子コンピューターに電力を供給する多くのプロセッサーの1つである127量子ビットの量子チップ、IBM Quantum Eagleによって処理された回路を組み込んだコールアンドレスポンスの即興演奏を行っています。バイオリンのソロに、コンピューターが量子生成のリフで応答しました。

Reckは昨年、ロンドン・シンフォニエッタで「Qubism」を初めて演奏しました。アルバムのレコード・エディションに表示される以下の録音では、バイオインソロは4:15から始まり、4:33から5:23までコンピューターのアウトプットに基づく応答を聞くことができます。

「Qubism」の試聴はこちらから。

Mirandaは、数十年にわたりAI生成音楽の分野で革新者であり続けてきました。最新アルバムのために量子コンピューティングを研究することになったきっかけや、AIと音楽の未来について、彼に話を聞きました。

私は1980年代後半からAIを扱っています。1994年にエディンバラ大学で、サウンドのデザインと音楽にAIを利用することに関する博士論文を発表しました。おそらくこのテーマに関する英国で最初の論文だと思います。

ただし、AIはソフトウェアであり、AIソフトウェアを実行するにはハードウェアが必要であることを念頭に置く必要があります。1940年代にJohn von Neumannによって最初に提唱された「ノイマン型」と呼ばれるタイプのコンピューターでAIが今も動作しているという事実に、以前から興味がありました。これは、量子コンピューティングの世界で「古典コンピューター」と呼ばれるものです。

私はキャリアの非常に早い段階から、AIを開発するための代替種類のコンピューターを研究してきました。私の個人的な理論は、新しいタイプのコンピューティング・アーキテクチャーでは、AIへの新しいアプローチが可能になるということです。

博士号の研究中に、同じメモリからデータと命令を取得することによって生じるフォン・ノイマン・ボトルネックを防ぐ、いわゆる「ハーバード・アーキテクチャー」について学ぶことに刺激を受けました。また、エディンバラのパラレル・コンピューティング・センター（現EPCC）で、共有および分散メモリのマルチプロセッサを使用した並列コンピューターを使用する機会に恵まれたことも幸運でした。1995年に、私は当時ヨーロッパ最大のスーパーコンピューターであるCray T3Dを使用して「Olivine Trees 」という電子音楽を制作しました。

明らかに、量子コンピューティングはしばらくの間、私の関心事ではありませんでした。しかし、最初はすべて理論上のもので、理解するのが困難でした。物理学者は情報処理について、コンピューター科学者とは異なるやり方で語っていることがよくありました。そして、比較的最近まで、実際の量子コンピューターは利用できませんでした。私がIBM Quantum Experience［現在はIBM QUANTUM Platformとして知られている］を知ったのは2016年末のことで、インターネット接続さえあれば誰でも5量子ビットの量子プロセッサーにアクセスできるようになりました。そこで、2017年の初めには、量子コンピューティングを使用したAIおよびプロシージャル・ミュージック制作システムの研究と、それらを使った音楽の創作に注力し始めました。あとはご存じのとおりです！

Qubismのために、量子コンピューティングで作曲するための2つのアプローチを開発しました。1つは、プロシージャル制作用に分割量子セル・オートマトン（PQCA）を使用します。PQCAは、セル・オートマトン（ルールに基づいて反復的に更新する抽象的なコンピューティング・システム）を量子コンピューター上で実装する手段です。PQCAサイクルのサンプルを、音符、メロディー、リズムなどの集合体などの音楽構造に変換する方法を開発しました。PQCAの興味深い点は、測定されたサンプルが時間の経過とともに変化する一貫したパターンを構成していることです。これらのパターンにより、「主題による変奏」として知られる音楽形式に似た進化する音楽構造が生まれました。音楽において、主題による変奏とは、作曲家が特定のテーマやテーマを取り上げ、さまざまな方法で変更を加える作曲手法を指します。例えば、ヨハン・セバスティアン・バッハは、特定の曲を即興で変奏する天才で知られています。

しかし、さらに興味深いのは、IBM Quantum Eagleで120量子ビットのPQCAを実行して音楽を生成したことです。量子コンピューターなしではQubismはできなかったでしょう。

もう1つの方法では、機械学習に量子コンピューティングを使用しました。演奏中の特定の瞬間に、量子コンピューターがバイオリンの音を「聞いて」応答しました。[共同作業者と私]は、インプットされた音楽からシーケンス・ルールを抽出するシステムを開発しました。このシステムはルールを量子回路にエンコードします。この回路は、音楽的確率をエンコードする振幅を持つ波動関数を生成するように量子コンピューターに指示します。言い換えれば、曲において、特定の音が他の音に続く確率をエンコードするというものです。測定値によって、どの音が別の音に続くかが定義されます。

応答を生成するために、ステージ上のノートPCでバイオリンを録音し、量子回路を作り、クラウド上の量子コンピューターに中継して処理しました。すると、数秒後には測定値がクラウドから取得され、それぞれの音楽的応答が合成されました。

ここですごいのは、ソフトウェアが音楽的シーケンシャル・ルールをエンコードするために、わずか5量子ビットと数行のQiskitコードしか必要なかったことです。もし旧式コンピューター上で実行される標準的な機械学習を使用していたら、同じ仕事をするために間違いなく膨大な量の人工ニューラルネットワークが必要になっていたでしょう。

それはあまり変わっていません。私の作曲プロセスはさまざまな段階で構成されています。一方の端にはいわゆるコンピューター・プログラミングの段階があり、もう一方の端にはコンピューターによって生成された素材のクリエイティブな音楽的レンダリングがあります。コンピューターで生成されたデータを実際の音楽に変えるのは後者なので、最も楽しいです。音楽テクノロジーのコミュニティでは、この手法を「マッピング」と呼ぶことがよくあります。つまり、抽象的なデータまたは表現を音楽にマッピングすることです。

そうは言っても、量子コンピューターを扱う際には、間違いなく考え方の転換が必要です。このマシンを利用して作曲の素材を生成する方法を研究しているからです。

私は、コンピューター・プログラミングの分野で長年の経験があるという意味で有利です。コードを書くのが好きですから。でも、多くのミュージシャンはそうではないことも分かっています。私は、ミュージシャンが量子コンピューティングにもっと簡単にアクセスできるようにしたいです。私は最近、新しく設立された量子コンピューティング・テクノロジー企業であるMothと手を組み、音楽を中心としたクリエイティブな業種向けのユーザーフレンドリーなソフトウェア・ツールを構築しています。

Iannis Xenakisの作品は、私のキャリア形成に大きな影響を与えました。より正式に音楽を学ぶために大学に戻ったとき、私はすでにコンピューティングの学位を取得していました。彼の本は、私のコンピューティングの経歴を生かして音楽を制作する方法を教えてくれました。この本では、音楽を生み出すためのカテゴリー理論、確率的プロセス、形式的論理、幾何学的なモデルに対する革新的なアプローチについて概説しています。Xenakisの作品を理解することは、量子コンピューターを使った音楽の可能性を探る上で欠かせないと思います。

コンピューターを使ったミュージシャンとして、私のキャリア形成期に影響を与えた人として、他にJean-Claude Risset、John Chowning、Laurie Spiegel、Brian Enoなどがいます。しかし、私が電子音楽に夢中になったのは、Kraftwerkというバンドでした。シーケンサーやコンピューターで生成されたサウンドなどのテクノロジーを統合して、独自の電子音楽のスタイルを生み出していて、その魅力は今も色あせません。