Hoàn thiện giao hưởng bỏ dở của Beethoven: AI thực sự là thiên tài?

Để hoàn thiện một tác phẩm mà nhà soạn nhạc thiên tài Beethoven đã bỏ dở 200 năm, dự án “Beethoven X: AI project” với sự tham gia của các nhà khoa học máy tính và các nhà âm nhạc học đã mất hai năm. Kết quả của nó, một mặt khiến người ta cảm thấy choáng ngợp trước những gì công nghệ có thể đạt được, mặt khác lại gây ra một số chỉ trích và tranh cãi.

Cách đây vài năm, công ty Huawei đã thực hiện một thách thức tương tự: hoàn thành bản giao hưởng số 8 “Bỏ dở” mà nhà soạn nhạc Lãng mạn Schubert sáng tác năm 1822 – một trong những tác phẩm viết cho dàn nhạc được yêu thích nhất của ông. Hai chương đầu đã được hoàn thiện, nhưng mới chỉ có một số đoạn của hai chương tiếp theo. Với mục tiêu trình diễn công nghệ trên các điện thoại thông minh của mình, Huawei quyết định dùng AI để hoàn thiện tác phẩm – với sự giúp đỡ của nhà soạn nhạc Lucas Cantor.

Tác phẩm đã được trình diễn tại London vào tháng 2/2019 trong sự ngỡ ngàng của nhiều người yêu nhạc cổ điển. Giờ đây đến lượt, bản giao hưởng chưa hoàn thành của nhà soạn nhạc Ludwig van Beethoven được một dự án AI khác để mắt tới.

Những người yêu nhạc cổ điển đều biết rằng khi qua đời vào vào năm 1827 thì Ludwig van Beethoven đã hoàn thành bản giao hưởng số 9 được tới ba năm và tập trung vào sáng tác một số bản tứ tấu đàn dây. Tuy nhiên, không phải ông không muốn tiếp tục tập trung vào thể loại giao hưởng, ngược lại, nhà soạn nhạc đang nghiền ngẫm về một tác phẩm theo đơn đặt hàng của Hội Âm nhạc hoàng gia London. Vào năm 1817, họ đề nghị Beethoven viết bản giao hưởng số 9 và 10. Với một tác phẩm viết cho dàn nhạc giao hưởng, thông thường có bốn chương: chương đầu trình diễn với tốc độ nhanh, chương hai với tốc độ chậm hơn, chương ba tốc độ trung bình hoặc nhanh và chương cuối với tốc độ nhanh trở lại (tuy nhiên trong lịch sử âm nhạc, cũng có nhiều bản giao hưởng vượt khỏi ‘khuôn mẫu’ về tốc độ, số chương nhạc, tùy dụng ý của tác giả).

Hoàn tất bản giao hưởng số 9 “Ode to Joy” vào năm 1824 nhưng khi bước sang bản số 10, không hiểu vì lý do gì mà Beethoven lại không hoàn thành nó, chỉ để lại một số trang bản thảo và một số ý tưởng mà ông tạm phác họa vào khoảng hai năm trước khi qua đời.

Trong vòng 200 năm qua, đã có một số nỗ lực hoàn thành bản giao hưởng số 10 của Beethoven. Nổi tiếng nhất trong số đó là vào năm 1988, nhà âm nhạc học Barry Cooper đã mạo hiểm hoàn thành hai chương đầu tiên. Ông đã chuyển và kết hợp 250 ô nhịp từ các bản phác thảo để tạo ra cái mà theo cái nhìn của ông là chương nhạc trung thành với tầm nhìn của Beethoven.

Tuy nhiên những phác thảo sơ khai của Beethoven không thể giúp cho các chuyên gia âm nhạc sau này vượt quá được chương nhạc đầu tiên.

Dự án “Beethoven X: AI project” do Deutsche Telekom tài trợ đã tạo ra cơ hội để một nhóm các nhà lịch sử âm nhạc, âm nhạc học, nhà soạn nhạc và nhà khoa học máy tính cùng nhau đưa ý tưởng sơ khởi của Beethoven đến với cuộc đời.

Chờ AI “trổ tài”

Vào đầu năm 2019, tiến sĩ Matthias Röder, giám đốc Viện Karajan, một tổ chức có trụ sở tại Salzburg, Áo, quan tâm đến việc áp dụng công nghệ trong lĩnh vực âm nhạc, đã liên hệ với giáo sư Ahmed Elgammal, Giám đốc Phòng thí nghiệm Nghệ thuật và AI của trường ĐH Rutgers. Ông giải thích là mình mong muốn một nhóm các nhà nghiên cứu cùng hoàn thiện bản giao hưởng số 10 nhân dịp kỷ niệm 250 ngày sinh nhà soạn nhạc và đặt vấn đề là liệu AI có đủ khả năng để giúp họ “viết” toàn bộ phần còn khuyết thiếu trong những trang bản thảo của Beethoven được không.

Thách thức vậy là được thiết lập bằng một câu hỏi. Để làm đầy các khuông nhạc, AI có thể cần phải làm được điều mà từ trước đến nay nó chưa từng làm, giáo sư Ahmed Elgammal hiểu như vậy nhưng ông cũng gật đầu.

Röder sau đó đã tập hợp được một nhóm chuyên gia, trong đó có nhà soạn nhạc Áo Walter Werzowa. Nổi tiếng với việc từng viết âm thanh nhạc hiệu cho hãng Intel, Werzowa đã đảm trách một nhiệm vụ sáng tác hoàn toàn mới là liên kết những gì Beethoven để lại với những gì AI có thể tạo ra. Mark Gotham, một chuyên gia khoa học máy tính, thực hiện nỗ lực chuyển biên những bản thảo của Beethoven và xử lý toàn bộ tác phẩm của ông để sao cho AI có thể học được.

Nhóm chuyên gia quốc tế này còn có Robert Levin, một nhà âm nhạc học tại trường Đại học Harvard và từng là một nghệ sĩ piano tài năng. Levin trước đây cũng đã hoàn thiện một số tác phẩm bỏ dở của các nhà soạn nhạc như Johann Sebastian Bach và Mozart.

Vào tháng 6/2019, cả nhóm có cơ hội làm việc bên nhau trong một hội thảo hai ngày ở thư viện âm nhạc của trường Harvard, trong một phòng rộng với đàn piano, bảng đen và một chồng bản thảo liên quan đến những tác phẩm nổi tiếng nhất của ông. Họ nói với nhau về việc những trang bản thảo có thể được tập hợp thành một tác phẩm âm nhạc hoàn chỉnh như thế nào và cách AI có thể giúp giải câu đố âm nhạc  mà vẫn tôn trọng tầm nhìn và ngôn ngữ âm nhạc của Beethoven. Điều thú vị nhất lúc này là các chuyên gia âm nhạc lại là người háo hức nhất trong việc tìm hiểu về các dạng âm nhạc mà AI có thể tạo ra trước đây. Giáo sư Ahmed Elgammal nói với họ về cách AI đã tạo ra âm nhạc theo phong cách của Bach thành công như thế nào. “Tuy nhiên, đây chỉ là một hòa âm trong một giai điệu đầu mang phong cách của Bach. Nó không giống như điều chúng ta cần phải làm: cấu trúc toàn bộ một bản giao hưởng từ một số tiết nhạc”, ông lưu ý.

Đó là thách thức mà AI phải hoàn thành.

Về cơ bản, giống như ngôn ngữ, trong trường hợp này, âm nhạc là cơ sở của các đơn vị thông tin và quá trình học bao gồm cả xây dựng hiểu biết. Để “dạy” máy tính thì các bản giao hưởng, các sonata piano hay các tứ tấu đàn dây của Beethoven phải được số hóa và đưa vào chương trình máy tính, lấy đó làm nội dung huấn luyện đi huấn luyện lại AI. Cũng giống như mạng thần kinh của một bộ não, máy tính có thể tạo ra những kết nối mới của chính mình. Khi đó, các kết quả âm nhạc do AI tạo ra sẽ được đưa trở lại hệ thống và những nốt nhạc mới được đưa vào.

Tuy nhiên, các nhà khoa học trong phòng họp đều muốn biết tường tận về những gì mà họ có trong tay và cách các chuyên gia sử dụng nó để hoàn thành tác phẩm. Cuối cùng, nhiệm vụ đã dần rõ nét, họ sẽ sử dụng các nốt mà Beethoven đã ghi lại và toàn bộ các bản giao hưởng đã được ông hoàn thành trọn vẹn – cùng với các phác thảo của bản số 10 – để tạo ra những gì mà chính Beethoven có thể viết ra.

Thách thức này vô cùng lớn. Họ không có một cỗ máy thần thánh nào mà chỉ cần được ‘nuôi’ bằng các bản thảo âm nhạc, bấm vào một cái nút là có thể sẵn sàng cho ra một bản giao hưởng ở đầu kia. Phần lớn AI hiện tại đều không thể tiếp tục một tác phẩm âm nhạc bỏ dở chỉ bằng một vài giây thêm thắt. Viết trên Conversation, giáo sư Ahmed Elgammal cho rằng, nhóm của ông cần phải mở rộng các biên giới của những gì AI có thể làm bằng việc dạy cho máy móc quá trình sáng tạo của Beethoven – cách ông có thể sử dụng một vài ô nhịp và phát triển chúng một cách cẩn thận thành các bản giao hưởng, tứ tấu và sonata đầy cảm xúc.

Theo bước chân thiên tài

Khi dự án được tiến hành, khía cạnh con người và khía cạnh công nghệ của nhóm hợp tác cùng tiến triển.

Werzowa, Gotham, Levin, và Röder cùng giải mã và chuyển biên các phác thảo của Beethoven, cố gắng hiểu những ý định đang trên đường thành hình của ông. Sử dụng các bản giao hưởng toàn vẹn của nhà soạn nhạc như một khuôn mẫu, họ nỗ lực ghép mảnh lại với nhau thành bài toán, nơi những mảnh bản thảo có thể nối tiếp vào hình thành logic phát triển, để cuối cùng hình thành một chương. “Một chương của một bản giao hưởng có thể có tới 40.000 nốt nhạc. Còn một số chủ đề trong chủ đề phác thảo của Beethoven chỉ có ba ô nhịp, tương đương 20 nốt. Quả thật rất ít thông tin”, Werzowa nói.

Họ phải đưa ra những quyết định, giống như việc xác định liệu một bản thảo ngụ ý điểm bắt đầu của một scherzo, một phần hết sức sống động của bản giao hưởng này, cụ thể là trong chương ba. Hoặc họ có thể xác định một dòng nhạc có thể là cơ sở của một fugue, vốn là một hình thức âm nhạc được tạo ra từ việc kết hợp các phần, các bè đan xen trong một tổng thể hài hòa và được đặt trên một chủ đề trung tâm nhưng lại có sự tương tác giao thoa nhất định với nhau. Khía cạnh AI của dự án này, theo góc nhìn của các nhà khoa học máy tính, do đó phải vật lộn với những nhiệm vụ đầy thách thức.

Thứ nhất, và cơ bản nhất, cần phải xác định rõ cách làm thế nào để tạo ra một tiết nhạc ngắn, hoặc thậm chí chỉ là một motif, và dùng nó để phát triển một cấu trúc âm nhạc dài hơn, phức tạp hơn mà chỉ theo đúng cách Beethoven có thể làm. Ví dụ, máy tính phải học cách Beethoven cấu trúc bản giao hưởng số 5 từ một motif bốn nốt cơ bản.

Tiếp theo, bởi vì sự liên tục của một tiết nhạc cần dẫn đến một hình thức âm nhạc nhất định, liệu nó là một scherzo, trio hay fugue? AI cần học cách quá trình xử lý để phát triển các hình thức âm nhạc đó của Beethoven.

Danh sách các việc cần làm vì thế tăng dần: các chuyên gia phải dạy cho AI cách viết một dòng giai điệu và hòa âm cho nó. AI cần học cách bắc cầu cho hai tiết đoạn lại với nhau. “Và rồi chúng tôi nhận ra là AI phải có khả năng sáng tác ra một coda, vốn là một phân đoạn có nhiệm vụ kết thúc một tác phẩm âm nhạc”, giáo sư Ahmed Elgammal lưu ý còn Werzowa cho biết, “mỗi một tiết nhạc có hàng trăm đề xuất, một số đề xuất tốt hơn những cái khác nhưng cuối cùng chỉ có một lựa chọn”. Các nhà nghiên cứu đều thống nhất gửi các đề xuất tới Werzowa. Cho nên mỗi sáng thức dậy vào lúc năm giờ, Werzowa phải đọc tất cả các thư và ngồi lỳ ở bàn làm việc tới 9 giờ mới có thể lựa chọn được cái mà ông nghĩ là cái tốt nhất cho tác phẩm của Beethoven.

Cuối cùng, một khi có đầy đủ một tác phẩm hoàn chỉnh, AI lại phải ấn định rõ cách dàn nhạc với nhiều bè nhạc cụ khác nhau chơi ở từng phần riêng biệt như thế nào.

Vào tháng 11/2019, họ lại họp mặt nhau một lần nữa – lần này tại Bonn, ngay ở Bảo tàng Beethoven, ngay nơi nhà soạn nhạc ra đời và lớn lên. Cuộc họp này là nhằm thử nghiệm cho việc phát triển AI và xây dựng bản giao hưởng số 10 từ các phác thảo. Một nghệ sĩ piano đã trình tấu một phần tác phẩm trước sự chứng kiến của các học giả âm nhạc, các chuyên gia về Beethoven, nhà báo trong một phòng hòa nhạc nhỏ ngay bảo tàng.

Họ đã thử mời khán giả xác định chỗ nào tiết nhạc của Beethoven kết thúc và nơi nào hành trình khám phá của AI bắt đầu. Ai cũng bó tay. Cuối cùng chỉ một người trả lời được câu hỏi này, sau khi được nghe một tứ tấu đàn dây chơi ở vài ngày sau.

Thành công của những thử nghiệm đó đủ khiến các nhà khoa học nghĩ rằng mình đã đi đúng đường. “Sau khi Beethoven qua đời, những điều lạ thường đã xảy ra, không ai có thể tưởng tượng ra là sẽ có lúc AI và sự sáng tạo của nó có thể đuổi kịp bước thiên tài. Beethoven đã để lại cho chúng ta chỉ một vài nốt nguệch ngoạc, một câu đố cuối cùng dẫn tới bản giao hưởng số 10 của Beethoven lần đầu trình diện thế giới, ngày 9/10 tại Bonn. Cám ơn các đồng nghiệp của tôi”, Walter Werzowa đã diễn tả những cảm xúc của mình trên tài khoản Twitter.

AI thực sự là thiên tài?

Tại mọi điểm, có thể nói như vậy, bóng dáng vĩ đại của Beethoven đã bắt đầu hiển thị, thách thức các nhà khoa học làm tốt hơn nữa. Qua 18 tháng, họ đã cấu trúc toàn bộ tác phẩm và phối khí cho cả dàn nhạc toàn bộ hai chương với hơn 20 phút. Họ đã nhận được phản hồi từ khắp nơi về công trình này – có người nói là nghệ thuật bị giới hạn trong AI và AI không thể cố gắng sao chép nổi quá trình sáng tạo của con người. “Khi đến với nghệ thuật, tôi không coi AI là vật thay thế mà là một công cụ – một thứ có thể mở ra các cánh cửa cho nghệ sĩ biểu hiện chính mình theo cách mới”, giáo sư Ahmed Elgammal nhận xét. Một chuyên gia âm nhạc tham gia dự án nói rằng, AI gợi cho ông về hình ảnh một sinh viên háo hức với âm nhạc, cố gắng tập luyện từng ngày, học hỏi không ngừng và trở nên ngày một am hiểu hơn.

Không thể không ghi nhận nỗ lực của AI.Dù không thích thú gì với tác phẩm này, Jan Swafford – một nhà soạn nhạc và một tác giả có nhiều cuốn tiểu sử âm nhạc về các nhà soạn nhạc tiền bối như Wolfgang Amadeus Mozart, Ludwig van Beethoven, Charles Ives, Johannes Brahms…, buộc phải thừa nhận là ít nhiều đã có thành công: AI đã có thể tạo ra một thứ gì đó mà những âm thanh được chơi gợi ra rằng đó là một bản nhạc, dẫu đó chỉ là một bản đầy màu sắc lãng mạn và dễ quên ngay sau khi nghe.

Về cơ bản, ông không chấp nhận sự hiện diện của AI trong bản giao hưởng bỏ dở của Beethoven. “Trí tuệ thật sự nằm ở trong một cơ thể nên việc trí tuệ nằm ngoài một cơ thể sống như một dạng ý tưởng trừu tượng là điều không thể, hoặc nó phải được gọi bằng một cái tên khác. AI có thể bắt chước nghệ thuật nhưng nó không thể biểu đạt được bản chất của nghệ thuậtlà gì, ngoài việc định nghĩa của từ ngữ,nó không thể biết biểu cảm đích thực là gì”, Jan Swaffordbày tỏ quan điểm trên tạp chí VAN Magazine.

Có những điểm hoàn toàn khác biệt giữa một nhà soạn nhạc bằng xương bằng thịt và một nhà soạn nhạc máy tính. Jan Swafford phân tích, những gì mà máy tính có ban đầu chỉ là bản nháp của Beethoven. Ngay cả những kiệt tác của ông thì khi ở dạng bản thảo cũng chỉ là những phác họa hết sức nhẹ nhàng và đơn giản, phần lớn chỉ là những nốt được ghi vội xuống khuông nhạc trong khi trong đầu ông có thể là một tứ tấu đàn dây hoặc nguyên một bản giao hưởng. Ông vẫn luôn đi theo một khái niệm bao trùm, giống như tiến trình “từ bóng tối vươn ra ánh sáng” của bản giao hưởng số 5 nhưng điều đó lại không thể hiện rõ ràng trên các phác thảo đầu tiên của tác phẩm. Gần cuối đời mình, Beethoven đã nói với một người bạn là bản giao hưởng số 10 mà ông đang nghiền ngẫm là nơi ông đang dành nỗ lực khám phá ra “một dạng âm nhạc hấp dẫn mới”. Chúng ta không bao giờ biết là ông ngụ ý gì nhưng chắc chắn ý tưởng này là điều mà một cỗ máy không bao giờ có thể làm được.

Do đó, Jan Swafford đặt ra câu hỏi cần ứng xử thế nào đối với bản giao hưởng số 10 mà AI đã chắp nối? Nó sẽ được đưa thêm vào kịch mục tác phẩm của Beethoven và được các dàn nhạc trên khắp thế giới chơi ư? Sau Beethoven sẽ là ai, có thể là hàng tá tác phẩm chưa hoàn thành của Mozart đang chờ phía trước.

Khi những nhà âm nhạc âu lo với hàng tá câu hỏi về sự tồn tại của “nhà soạn nhạc” máy tính thì những người làm việc trong ngành khoa học máy tính lại là người hiểu rành rẽ điều này. TS. Nguyễn Quang, Viện nghiên cứu Khoa học Cơ bản và Ứng dụng, Đại học Duy Tân, cho rằng thế mạnh của AI là “có thể học từ những gì con người đã làm ra nên về cơ bản không hơn được con người”. Về cơ bản thì “AI có thể sáng tác hay bằng (hoặc kém hơn) những gì Beethoven đã sáng tác chứ  không thể hay hơn những gì Beethoven có thể sẽ sáng tác. Thế mạnh của AI có thể học được nhiều tác giả cùng lúc nên có thể sáng tác hay bằng (hoặc kém hơn) những gì cả một tập thể có thể sáng tác chung (giả sử tập thể có thể sáng tác ra một bản giao hưởng chung hay hơn một tác giả duy nhất) tương tự như những gì tập thể đã sáng tác, nhưng không thể sáng tác hay hơn những gì tập thể chưa sáng tác”, anh nhận xét. Trong trường hợp này, “Beethoven đã sáng tác một bản giao hưởng còn dang dở, AI buộc phải học từ những phần đã sáng tác, học thêm từ các bản khác để hiểu phong cách sáng tác của nhà soạn nhạc để hoàn thành phần còn lại. Do đó, nếu không có phần đã sáng tác thì không thể có một bản giao hưởng mới hay bằng bản Beethoven đang viết dở”, anh nói.

Đến đây, người ta không còn cảm thấy băn khoăn quá nhiều về việc so sánh bộ óc AI với bộ óc con người. Matthew Guzdial, một chuyên gia học máy tại trường Đại học Alberta, nhận xét với BBC music: “AI, học máy hiện đại, tất cả chỉ lấy những mẫu hình nhỏ, cục bộ và sao chép chúng. Do dó, kết quả của dự án tùy thuộc vào việc con người sau đó lấy ra những kết quả của AI và tìm ra thiên tài. Thiên tài không ở đó, thiên tài cũng không phải là AI. Thiên tài ở đây chính là con người, những người đã thực hiện việc lựa chọn ra từ những đề xuất của AI”.□

——-

Tham khảo

https://www.euronews.com/next/2021/10/14/after-more-than-two-centuries-beethoven-s-10th-symphony-has-been-completed-by-an-ai

https://www.smithsonianmag.com/innovation/how-artificial-intelligence-completed-beethovens-unfinished-10th-symphony-180978753/

Nhà soạn nhạc Beethoven. Nguồn: DW.

Cách đây vài năm, công ty Huawei đã thực hiện một thách thức tương tự: hoàn thành bản giao hưởng số 8 “Bỏ dở” mà nhà soạn nhạc Lãng mạn Schubert sáng tác năm 1822 – một trong những tác phẩm viết cho dàn nhạc được yêu thích nhất của ông. Hai chương đầu đã được hoàn thiện, nhưng mới chỉ có một số đoạn của hai chương tiếp theo. Với mục tiêu trình diễn công nghệ trên các điện thoại thông minh của mình, Huawei quyết định dùng AI để hoàn thiện tác phẩm – với sự giúp đỡ của nhà soạn nhạc Lucas Cantor.

Tác phẩm đã được trình diễn tại London vào tháng 2/2019 trong sự ngỡ ngàng của nhiều người yêu nhạc cổ điển. Giờ đây đến lượt, bản giao hưởng chưa hoàn thành của nhà soạn nhạc Ludwig van Beethoven được một dự án AI khác để mắt tới.

Những người yêu nhạc cổ điển đều biết rằng khi qua đời vào vào năm 1827 thì Ludwig van Beethoven đã hoàn thành bản giao hưởng số 9 được tới ba năm và tập trung vào sáng tác một số bản tứ tấu đàn dây. Tuy nhiên, không phải ông không muốn tiếp tục tập trung vào thể loại giao hưởng, ngược lại, nhà soạn nhạc đang nghiền ngẫm về một tác phẩm theo đơn đặt hàng của Hội Âm nhạc hoàng gia London. Vào năm 1817, họ đề nghị Beethoven viết bản giao hưởng số 9 và 10. Với một tác phẩm viết cho dàn nhạc giao hưởng, thông thường có bốn chương: chương đầu trình diễn với tốc độ nhanh, chương hai với tốc độ chậm hơn, chương ba tốc độ trung bình hoặc nhanh và chương cuối với tốc độ nhanh trở lại (tuy nhiên trong lịch sử âm nhạc, cũng có nhiều bản giao hưởng vượt khỏi ‘khuôn mẫu’ về tốc độ, số chương nhạc, tùy dụng ý của tác giả).

Hoàn tất bản giao hưởng số 9 “Ode to Joy” vào năm 1824 nhưng khi bước sang bản số 10, không hiểu vì lý do gì mà Beethoven lại không hoàn thành nó, chỉ để lại một số trang bản thảo và một số ý tưởng mà ông tạm phác họa vào khoảng hai năm trước khi qua đời.

Trong vòng 200 năm qua, đã có một số nỗ lực hoàn thành bản giao hưởng số 10 của Beethoven. Nổi tiếng nhất trong số đó là vào năm 1988, nhà âm nhạc học Barry Cooper đã mạo hiểm hoàn thành hai chương đầu tiên. Ông đã chuyển và kết hợp 250 ô nhịp từ các bản phác thảo để tạo ra cái mà theo cái nhìn của ông là chương nhạc trung thành với tầm nhìn của Beethoven.

Tuy nhiên những phác thảo sơ khai của Beethoven không thể giúp cho các chuyên gia âm nhạc sau này vượt quá được chương nhạc đầu tiên.

Dự án “Beethoven X: AI project” do Deutsche Telekom tài trợ đã tạo ra cơ hội để một nhóm các nhà lịch sử âm nhạc, âm nhạc học, nhà soạn nhạc và nhà khoa học máy tính cùng nhau đưa ý tưởng sơ khởi của Beethoven đến với cuộc đời.

Chờ AI “trổ tài”

Vào đầu năm 2019, tiến sĩ Matthias Röder, giám đốc Viện Karajan, một tổ chức có trụ sở tại Salzburg, Áo, quan tâm đến việc áp dụng công nghệ trong lĩnh vực âm nhạc, đã liên hệ với giáo sư Ahmed Elgammal, Giám đốc Phòng thí nghiệm Nghệ thuật và AI của trường ĐH Rutgers. Ông giải thích là mình mong muốn một nhóm các nhà nghiên cứu cùng hoàn thiện bản giao hưởng số 10 nhân dịp kỷ niệm 250 ngày sinh nhà soạn nhạc và đặt vấn đề là liệu AI có đủ khả năng để giúp họ “viết” toàn bộ phần còn khuyết thiếu trong những trang bản thảo của Beethoven được không.

Thách thức vậy là được thiết lập bằng một câu hỏi. Để làm đầy các khuông nhạc, AI có thể cần phải làm được điều mà từ trước đến nay nó chưa từng làm, giáo sư Ahmed Elgammal hiểu như vậy nhưng ông cũng gật đầu.

Röder sau đó đã tập hợp được một nhóm chuyên gia, trong đó có nhà soạn nhạc Áo Walter Werzowa. Nổi tiếng với việc từng viết âm thanh nhạc hiệu cho hãng Intel, Werzowa đã đảm trách một nhiệm vụ sáng tác hoàn toàn mới là liên kết những gì Beethoven để lại với những gì AI có thể tạo ra. Mark Gotham, một chuyên gia khoa học máy tính, thực hiện nỗ lực chuyển biên những bản thảo của Beethoven và xử lý toàn bộ tác phẩm của ông để sao cho AI có thể học được.

Nhóm chuyên gia quốc tế này còn có Robert Levin, một nhà âm nhạc học tại trường Đại học Harvard và từng là một nghệ sĩ piano tài năng. Levin trước đây cũng đã hoàn thiện một số tác phẩm bỏ dở của các nhà soạn nhạc như Johann Sebastian Bach và Mozart.

Vào tháng 6/2019, cả nhóm có cơ hội làm việc bên nhau trong một hội thảo hai ngày ở thư viện âm nhạc của trường Harvard, trong một phòng rộng với đàn piano, bảng đen và một chồng bản thảo liên quan đến những tác phẩm nổi tiếng nhất của ông. Họ nói với nhau về việc những trang bản thảo có thể được tập hợp thành một tác phẩm âm nhạc hoàn chỉnh như thế nào và cách AI có thể giúp giải câu đố âm nhạc  mà vẫn tôn trọng tầm nhìn và ngôn ngữ âm nhạc của Beethoven. Điều thú vị nhất lúc này là các chuyên gia âm nhạc lại là người háo hức nhất trong việc tìm hiểu về các dạng âm nhạc mà AI có thể tạo ra trước đây. Giáo sư Ahmed Elgammal nói với họ về cách AI đã tạo ra âm nhạc theo phong cách của Bach thành công như thế nào. “Tuy nhiên, đây chỉ là một hòa âm trong một giai điệu đầu mang phong cách của Bach. Nó không giống như điều chúng ta cần phải làm: cấu trúc toàn bộ một bản giao hưởng từ một số tiết nhạc”, ông lưu ý.

Một phác thảo của bản giao hưởng số 10 của Beethoven. Nguồn: DW

Đó là thách thức mà AI phải hoàn thành.

Về cơ bản, giống như ngôn ngữ, trong trường hợp này, âm nhạc là cơ sở của các đơn vị thông tin và quá trình học bao gồm cả xây dựng hiểu biết. Để “dạy” máy tính thì các bản giao hưởng, các sonata piano hay các tứ tấu đàn dây của Beethoven phải được số hóa và đưa vào chương trình máy tính, lấy đó làm nội dung huấn luyện đi huấn luyện lại AI. Cũng giống như mạng thần kinh của một bộ não, máy tính có thể tạo ra những kết nối mới của chính mình. Khi đó, các kết quả âm nhạc do AI tạo ra sẽ được đưa trở lại hệ thống và những nốt nhạc mới được đưa vào.

Tuy nhiên, các nhà khoa học trong phòng họp đều muốn biết tường tận về những gì mà họ có trong tay và cách các chuyên gia sử dụng nó để hoàn thành tác phẩm. Cuối cùng, nhiệm vụ đã dần rõ nét, họ sẽ sử dụng các nốt mà Beethoven đã ghi lại và toàn bộ các bản giao hưởng đã được ông hoàn thành trọn vẹn – cùng với các phác thảo của bản số 10 – để tạo ra những gì mà chính Beethoven có thể viết ra.

Thách thức này vô cùng lớn. Họ không có một cỗ máy thần thánh nào mà chỉ cần được ‘nuôi’ bằng các bản thảo âm nhạc, bấm vào một cái nút là có thể sẵn sàng cho ra một bản giao hưởng ở đầu kia. Phần lớn AI hiện tại đều không thể tiếp tục một tác phẩm âm nhạc bỏ dở chỉ bằng một vài giây thêm thắt. Viết trên Conversation, giáo sư Ahmed Elgammal cho rằng, nhóm của ông cần phải mở rộng các biên giới của những gì AI có thể làm bằng việc dạy cho máy móc quá trình sáng tạo của Beethoven – cách ông có thể sử dụng một vài ô nhịp và phát triển chúng một cách cẩn thận thành các bản giao hưởng, tứ tấu và sonata đầy cảm xúc.

Theo bước chân thiên tài

Khi dự án được tiến hành, khía cạnh con người và khía cạnh công nghệ của nhóm hợp tác cùng tiến triển.

Werzowa, Gotham, Levin, và Röder cùng giải mã và chuyển biên các phác thảo của Beethoven, cố gắng hiểu những ý định đang trên đường thành hình của ông. Sử dụng các bản giao hưởng toàn vẹn của nhà soạn nhạc như một khuôn mẫu, họ nỗ lực ghép mảnh lại với nhau thành bài toán, nơi những mảnh bản thảo có thể nối tiếp vào hình thành logic phát triển, để cuối cùng hình thành một chương. “Một chương của một bản giao hưởng có thể có tới 40.000 nốt nhạc. Còn một số chủ đề trong chủ đề phác thảo của Beethoven chỉ có ba ô nhịp, tương đương 20 nốt. Quả thật rất ít thông tin”, Werzowa nói.

Họ phải đưa ra những quyết định, giống như việc xác định liệu một bản thảo ngụ ý điểm bắt đầu của một scherzo, một phần hết sức sống động của bản giao hưởng này, cụ thể là trong chương ba. Hoặc họ có thể xác định một dòng nhạc có thể là cơ sở của một fugue, vốn là một hình thức âm nhạc được tạo ra từ việc kết hợp các phần, các bè đan xen trong một tổng thể hài hòa và được đặt trên một chủ đề trung tâm nhưng lại có sự tương tác giao thoa nhất định với nhau. Khía cạnh AI của dự án này, theo góc nhìn của các nhà khoa học máy tính, do đó phải vật lộn với những nhiệm vụ đầy thách thức.

Thứ nhất, và cơ bản nhất, cần phải xác định rõ cách làm thế nào để tạo ra một tiết nhạc ngắn, hoặc thậm chí chỉ là một motif, và dùng nó để phát triển một cấu trúc âm nhạc dài hơn, phức tạp hơn mà chỉ theo đúng cách Beethoven có thể làm. Ví dụ, máy tính phải học cách Beethoven cấu trúc bản giao hưởng số 5 từ một motif bốn nốt cơ bản.

Tiếp theo, bởi vì sự liên tục của một tiết nhạc cần dẫn đến một hình thức âm nhạc nhất định, liệu nó là một scherzo, trio hay fugue? AI cần học cách quá trình xử lý để phát triển các hình thức âm nhạc đó của Beethoven.

Một bản phân bè của bản giao hưởng số 10 do AI hoàn thiện. Nguồn: 

Danh sách các việc cần làm vì thế tăng dần: các chuyên gia phải dạy cho AI cách viết một dòng giai điệu và hòa âm cho nó. AI cần học cách bắc cầu cho hai tiết đoạn lại với nhau. “Và rồi chúng tôi nhận ra là AI phải có khả năng sáng tác ra một coda, vốn là một phân đoạn có nhiệm vụ kết thúc một tác phẩm âm nhạc”, giáo sư Ahmed Elgammal lưu ý còn Werzowa cho biết, “mỗi một tiết nhạc có hàng trăm đề xuất, một số đề xuất tốt hơn những cái khác nhưng cuối cùng chỉ có một lựa chọn”. Các nhà nghiên cứu đều thống nhất gửi các đề xuất tới Werzowa. Cho nên mỗi sáng thức dậy vào lúc năm giờ, Werzowa phải đọc tất cả các thư và ngồi lỳ ở bàn làm việc tới 9 giờ mới có thể lựa chọn được cái mà ông nghĩ là cái tốt nhất cho tác phẩm của Beethoven.

Cuối cùng, một khi có đầy đủ một tác phẩm hoàn chỉnh, AI lại phải ấn định rõ cách dàn nhạc với nhiều bè nhạc cụ khác nhau chơi ở từng phần riêng biệt như thế nào.

Vào tháng 11/2019, họ lại họp mặt nhau một lần nữa – lần này tại Bonn, ngay ở Bảo tàng Beethoven, ngay nơi nhà soạn nhạc ra đời và lớn lên. Cuộc họp này là nhằm thử nghiệm cho việc phát triển AI và xây dựng bản giao hưởng số 10 từ các phác thảo. Một nghệ sĩ piano đã trình tấu một phần tác phẩm trước sự chứng kiến của các học giả âm nhạc, các chuyên gia về Beethoven, nhà báo trong một phòng hòa nhạc nhỏ ngay bảo tàng.

Họ đã thử mời khán giả xác định chỗ nào tiết nhạc của Beethoven kết thúc và nơi nào hành trình khám phá của AI bắt đầu. Ai cũng bó tay. Cuối cùng chỉ một người trả lời được câu hỏi này, sau khi được nghe một tứ tấu đàn dây chơi ở vài ngày sau.

Thành công của những thử nghiệm đó đủ khiến các nhà khoa học nghĩ rằng mình đã đi đúng đường. “Sau khi Beethoven qua đời, những điều lạ thường đã xảy ra, không ai có thể tưởng tượng ra là sẽ có lúc AI và sự sáng tạo của nó có thể đuổi kịp bước thiên tài. Beethoven đã để lại cho chúng ta chỉ một vài nốt nguệch ngoạc, một câu đố cuối cùng dẫn tới bản giao hưởng số 10 của Beethoven lần đầu trình diện thế giới, ngày 9/10 tại Bonn. Cám ơn các đồng nghiệp của tôi”, Walter Werzowa đã diễn tả những cảm xúc của mình trên tài khoản Twitter.

AI thực sự là thiên tài?

Tại mọi điểm, có thể nói như vậy, bóng dáng vĩ đại của Beethoven đã bắt đầu hiển thị, thách thức các nhà khoa học làm tốt hơn nữa. Qua 18 tháng, họ đã cấu trúc toàn bộ tác phẩm và phối khí cho cả dàn nhạc toàn bộ hai chương với hơn 20 phút. Họ đã nhận được phản hồi từ khắp nơi về công trình này – có người nói là nghệ thuật bị giới hạn trong AI và AI không thể cố gắng sao chép nổi quá trình sáng tạo của con người. “Khi đến với nghệ thuật, tôi không coi AI là vật thay thế mà là một công cụ – một thứ có thể mở ra các cánh cửa cho nghệ sĩ biểu hiện chính mình theo cách mới”, giáo sư Ahmed Elgammal nhận xét. Một chuyên gia âm nhạc tham gia dự án nói rằng, AI gợi cho ông về hình ảnh một sinh viên háo hức với âm nhạc, cố gắng tập luyện từng ngày, học hỏi không ngừng và trở nên ngày một am hiểu hơn.

Không thể không ghi nhận nỗ lực của AI. Dù không thích thú gì với tác phẩm này, Jan Swafford – một nhà soạn nhạc và một tác giả có nhiều cuốn tiểu sử âm nhạc về các nhà soạn nhạc tiền bối như Wolfgang Amadeus Mozart, Ludwig van Beethoven, Charles Ives, Johannes Brahms…, buộc phải thừa nhận là ít nhiều đã có thành công: AI đã có thể tạo ra một thứ gì đó mà những âm thanh được chơi gợi ra rằng đó là một bản nhạc, dẫu đó chỉ là một bản đầy màu sắc lãng mạn và dễ quên ngay sau khi nghe.

Về cơ bản, ông không chấp nhận sự hiện diện của AI trong bản giao hưởng bỏ dở của Beethoven. “Trí tuệ thật sự nằm ở trong một cơ thể nên việc trí tuệ nằm ngoài một cơ thể sống như một dạng ý tưởng trừu tượng là điều không thể, hoặc nó phải được gọi bằng một cái tên khác. AI có thể bắt chước nghệ thuật nhưng nó không thể biểu đạt được bản chất của nghệ thuật là gì, ngoài việc định nghĩa của từ ngữ, nó không thể biết biểu cảm đích thực là gì”, Jan Swafford bày tỏ quan điểm trên tạp chí VAN Magazine.

Có những điểm hoàn toàn khác biệt giữa một nhà soạn nhạc bằng xương bằng thịt và một nhà soạn nhạc máy tính. Jan Swafford phân tích, những gì mà máy tính có ban đầu chỉ là bản nháp của Beethoven. Ngay cả những kiệt tác của ông thì khi ở dạng bản thảo cũng chỉ là những phác họa hết sức nhẹ nhàng và đơn giản, phần lớn chỉ là những nốt được ghi vội xuống khuông nhạc trong khi trong đầu ông có thể là một tứ tấu đàn dây hoặc nguyên một bản giao hưởng. Ông vẫn luôn đi theo một khái niệm bao trùm, giống như tiến trình “từ bóng tối vươn ra ánh sáng” của bản giao hưởng số 5 nhưng điều đó lại không thể hiện rõ ràng trên các phác thảo đầu tiên của tác phẩm. Gần cuối đời mình, Beethoven đã nói với một người bạn là bản giao hưởng số 10 mà ông đang nghiền ngẫm là nơi ông đang dành nỗ lực khám phá ra “một dạng âm nhạc hấp dẫn mới”. Chúng ta không bao giờ biết là ông ngụ ý gì nhưng chắc chắn ý tưởng này là điều mà một cỗ máy không bao giờ có thể làm được.

Do đó, Jan Swafford đặt ra câu hỏi cần ứng xử thế nào đối với bản giao hưởng số 10 mà AI đã chắp nối? Nó sẽ được đưa thêm vào kịch mục tác phẩm của Beethoven và được các dàn nhạc trên khắp thế giới chơi ư? Sau Beethoven sẽ là ai, có thể là hàng tá tác phẩm chưa hoàn thành của Mozart đang chờ phía trước.

Khi những nhà âm nhạc âu lo với hàng tá câu hỏi về sự tồn tại của “nhà soạn nhạc” máy tính thì những người làm việc trong ngành khoa học máy tính lại là người hiểu rành rẽ điều này. TS. Nguyễn Quang, Viện nghiên cứu Khoa học Cơ bản và Ứng dụng, Đại học Duy Tân, cho rằng thế mạnh của AI là “có thể học từ những gì con người đã làm ra nên về cơ bản không hơn được con người”. Về cơ bản thì “AI có thể sáng tác hay bằng (hoặc kém hơn) những gì Beethoven đã sáng tác chứ  không thể hay hơn những gì Beethoven có thể sẽ sáng tác. Thế mạnh của AI có thể học được nhiều tác giả cùng lúc nên có thể sáng tác hay bằng (hoặc kém hơn) những gì cả một tập thể có thể sáng tác chung (giả sử tập thể có thể sáng tác ra một bản giao hưởng chung hay hơn một tác giả duy nhất) tương tự như những gì tập thể đã sáng tác, nhưng không thể sáng tác hay hơn những gì tập thể chưa sáng tác”, anh nhận xét. Trong trường hợp này, “Beethoven đã sáng tác một bản giao hưởng còn dang dở, AI buộc phải học từ những phần đã sáng tác, học thêm từ các bản khác để hiểu phong cách sáng tác của nhà soạn nhạc để hoàn thành phần còn lại. Do đó, nếu không có phần đã sáng tác thì không thể có một bản giao hưởng mới hay bằng bản Beethoven đang viết dở”, anh nói.

Đến đây, người ta không còn cảm thấy băn khoăn quá nhiều về việc so sánh bộ óc AI với bộ óc con người. Matthew Guzdial, một chuyên gia học máy tại trường Đại học Alberta, nhận xét với BBC music: “AI, học máy hiện đại, tất cả chỉ lấy những mẫu hình nhỏ, cục bộ và sao chép chúng. Do dó, kết quả của dự án tùy thuộc vào việc con người sau đó lấy ra những kết quả của AI và tìm ra thiên tài. Thiên tài không ở đó, thiên tài cũng không phải là AI. Thiên tài ở đây chính là con người, những người đã thực hiện việc lựa chọn ra từ những đề xuất của AI”.□

——-

Tham khảo

https://www.euronews.com/next/2021/10/14/after-more-than-two-centuries-beethoven-s-10th-symphony-has-been-completed-by-an-ai

https://www.smithsonianmag.com/innovation/how-artificial-intelligence-completed-beethovens-unfinished-10th-symphony-180978753/

https://van-magazine.com/mag/jan-swafford-beethoven-x/