يحاكي الموسيقى.. هل الذكاء الاصطناعي قادر على الإبداع مثل البشر؟
تاريخ النشر: 16th, October 2024 GMT
عقد مهرجان ومؤتمر الموسيقى العربية في مصر، الثلاثاء، ندوة بعنوان "الموسيقى في عصر الذكاء الاصطناعي.. فرص وتحديات"، بمشاركة متخصصين في التكنولوجيا والفن والقانون، إذ بات الذكاء الاصطناعي يتطوّر من دقيقة إلى أخرى، ويتداخل مع مختلف المجالات.
وقال أستاذ هندسة الحاسبات ووزير الدولة للتنمية الإدارية الأسبق، أحمد درويش، خلال الندوة التي تمّت في دار الأوبرا المصرية، إن: "الذكاء الاصطناعي بدأ منذ أربعينيات القرن الماضي، لكن تسارعت وتيرة تطوره مؤخرا، وظهرت آثاره أكثر وضوحا، خاصة في الفن الذي ينتقل وينتشر بشكل واسع ودون قيود".
وأضاف درويش، أن: "الذكاء الاصطناعي يحاكي النماذج التي يقدمها له الإنسان، ويسير وفق البيانات التي يغذيه بها لا أكثر؛ لكنه غير قادر على الإبداع مثل البشر حتى الآن.. ولا يعلم أحد ما قد يحدث في المستقبل".
من جهته، قال الملحن والمغني المصري، عمرو مصطفى، إنه "خاض بالفعل تجربة استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة بعض الأغاني وبثها"، مشيرا إلى أنها "كانت أكثر تجربة فاشلة خاضها في حياته".
وأوضح مصطفى، أنه "خاض التجربة فقط لاستكشاف هذا العالم، وإثبات أن الأمر ممكن وسهل، لكنه في الوقت ذاته خطير إذا استخدمه جاهل بقواعد الموسيقى والغناء"، مؤكدا أن "الذكاء الاصطناعي يمكن توظيفه في خدمة الفن والفنانين، لكنّه ليس بديلا عن الملحن والمغني والعازف على الإطلاق، لأنه في النهاية ينتج ما يغذيه به الفنان من بيانات وجمل لحنية وبصمة صوت".
وأضاف مصطفى، أن "بعض الأغاني التي طرحها فنانون عرب حديثا ولاقت قبولا لدى المستمعين مصنوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنها خرجت بلهجة عربية ركيكة تبدو للمتخصصين وكأن أجنبيا يغني باللغة العربية على غير الحقيقة، مما ينذر بخطورة تأثير الاستعانة بمثل هذه التقنية دون امتلاك العلم والفهم والقدرة على تطويعها لخدمة الموسيقى العربية".
تبعات قانونية
في سياق متصل، أوضح المستشار القانوني، حسام لطفي، أن "استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الموسيقى وصنع الأغاني لا يتعلق بمسألة أصالة الإبداع أو تقليده لكن القضية لها تبعات قانونية".
وأضاف: "إنه ليس من مصلحة أحد الوقوف أمام التطور التكنولوجي، لكن في الوقت نفسه يجب سن التشريعات المناسبة لمواكبة التغيرات الجارية، خاصة فيما يتعلق باستخدام بصمة صوت بعض المطربين الراحلين".
وأشار في الوقت ذاته إلى "استخدام صوت المطربة أم كلثوم في الفترة الأخيرة، في صنع أغنية جديدة بالذكاء الاصطناعي، قد أثارت حفيظة ورثتها وطرحت أسئلة عديدة حول حقوق الملكية الفكرية للأعمال المنتجة بواسطة هذه التقنية".
وأوضح أنه: "وفقا للقوانين القائمة، فإنه إذا حصل منتج الأغنية الجديدة على موافقة ورثة الفنان الراحل باستخدام بصمة صوته أصبح الأمر قانونيا، مئة في المئة، لأن بصمة الصوت حق أصيل للورثة، باعتبارها لصيقة بالشخصية".
وتابع لطفي أنه: "حتى عند الوصول لذلك الشكل القانوني، تظهر إشكالية أخرى وهي إذا كانت الأغاني التي ستصنع بصوت الفنان الراحل تناسب ذوقه والصورة المكونة عنه أم لا، وهي مشكلة أخلاقية بحتة".
ولفت إلى أنه: "إذا كانت تجارب استخدام صوت مثل أم كلثوم اقتصرت حتى الآن على فنانين من داخل مصر فمن يدري ما قد يحدث إذا استخدمتها دولة أخرى".
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الموسيقى الذكاء الاصطناعي الموسيقى الابداع الذكاء الاصطناعي المزيد في تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا تكنولوجيا سياسة سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)