AIの「作り出す系」ちょっと納得

卒業制作も sprint_05 に入り、そろそろ作るものの「全体像」を

把握して、並行して作れるものは作り始めるとか、したいところ。

（実際は、パラレルに進めるのはまぁやめとこう、という感じだけど）

そんな中、大きなトラップのひとつ「作曲AI」（AI作曲？）

について、ちょっとだけわかってきた。

ニューラルネットワークを使って「何かを学習」させることと

「音（メロディ）」を「作り出す」ことがどう絡んでいるのか、

どうもよくわからん、、と思って数週間。

たまたま学生に「参考にしているコードから、機械学習の部分を抜き出して

Scrapboxに貼るように」指示した。何しろまだどのチームも、Pythonで

機械学習を実現するコードを書いてないからだ。

各チームが見つけたチュートリアルからで良い、ということで、

コードを読んで比べてみた。

作曲AIに取り組むチーム。

普通に機械学習させるコード。入力データは「音符の列」。ただし

音名が並んでいる「文字列」データを「整数値が並ぶ」データに変換（前処理）

して、学習させていた。

入力に対して、与える「正解ラベル」は、同様の「音符の列」。

なんじゃこりゃあ、と思ったら、「音符列の入力に対して、その次に来る音符を

予測する」処理をしていた。

なるほど、「作曲」と言っても、ゼロからメロディを生み出すわけではなく、

「こういう音の列が来たら、次の音はな〜んだ？」という予測をさせるものだった。

「学習」と「作曲」が、ようやくつながってきた。

この手を使うと、画像生成もできちゃうのだろうか。

動画も、、？？

いやー、実際どうかは別にして、思ったことをコードにして

動作させて確認して、、という基本的な実験を、じっくりやりたい。

やることより、そのための時間を確保する方が大変そう。

やれやれ。