alpha 追逐的蹤跡

   喜歡聽古典音樂的人，都喜好做版本比較，那家沒有聽過個十來個版本的貝多芬交響曲呢? 一下子說卡神太甜了、一會兒嫌伯爺太沉入，聽場音樂會也要拿來跟唱片比較一番，我總以為每位樂友心中都有一個衡量的標準，而這心中的一把尺是否能把自己想要的演奏方式丈量出來呢? 我等不是音樂總監、演奏家者，手頭上也沒有掌握一流樂團或是一架史坦威鋼琴，難道我就只能當聽眾了嗎? 
    是的，少年欠栽培，老爸沒機會發現這位音樂天才，現在只能聽聽唱片、上上音樂廳，空中比劃幾下，陶醉在彷彿是自己指揮演奏的想像裡。然而，AI卻有可能完成我的心願，讓我指揮維也納愛樂演出貝多芬交響樂全集，或是用史坦威彈奏蕭邦的夜曲，這會是一個”完美”的版本，至少是我心中完美的版本。
【加權平均法】
    如果不從樂譜著手，簡單一點的方式是用”加權平均”的方式，就拿貝多芬的命運交響曲來看，光是起頭的命運敲門，每個指揮都有不同的敲法，我自己有不下二十個版本的錄音，假設我就先選出十個版本，然後分別給個喜好的分數，這樣就會得到一個”偏好程度”的評比，例如小克萊巴給10分、阿巴多的給7分、柴利比達克的給5分，依此類推，得到總分是50的話，那小克萊巴就有20%的偏好度，阿巴多14%，柴利比達克10%；每個小段落的差別，無異乎是以速度、音色與強弱為主，這些數據整理起來，就形成了個人的”風格”，這個”風格”可以套用到”標準的演奏”裡去調整，如果有一個已經分出各聲部的錄音，那就可以套用這個”風格”進行重組，而得到我想要的結果。另一種方法是選出一個錄音及演奏效果都不錯的版本，然後將這個”風格”套上去，這樣應該也可以得到相似的結果。

遺憾是無法彌補的事，在有限的時間及身心狀態的限制之下，總有些事沒來得及完成，或是自己引以為憾，或是後人引以為憾，而後人往往會試圖彌補這個缺憾，有聽過子女去完成父母的遺願，也有後人試圖揣摩完成未完成的作品。
AI是一種自我學習的技術，透過深度學習方式，不斷的從已知的資料中萃取出特徵，然後套用到未知的資料上，試圖去理解、解釋、分析、辨識這個未知的資料，然後得出預期的結果。因此，理應有機會去完成一些未完成的事，當然這也是種”揣摩”的結果，畢竟逝者已矣，也無從招魂驗證。

     人工智慧AI很紅，也越來越影響到我們的日常生活，有時聽起來還滿驚悚的，的確如此，使用”機器學習(Machine Learning)”方式的AI程式像個黑盒子一樣，經過大量的資料餵養訓練後，利用AI來做辨識、拆解、分析、模擬等，結果常讓人膽顫心驚! 
 

這次COVID-19造成嚴重的疫情，直接促成了網路數位化的加速到來，商家無法開店門，開了也門可羅雀；辦公室能關的關，大家回家工作；旅遊業及航空業則苦思無解；雖然台灣防疫得當，我們沒有這麼緊迫的壓力，而且還因為數位化科技的大量暴增而獲得不少利益，但是我們也可能因此而放慢數位化腳步，等疫情過後，反而成了數位化落後的國家，光看三倍券大都拿紙本就知道了。
疫情造成Work From Home (WFH)從名詞變成動詞，推展了十幾年的”行動辦公室”理念一夕之間成局，既然都已經WFH了，那怎可不Listen From Home(LFH)呢? 國際間的音樂廳、歌劇院等表演場所都關門，改以”線上直播”或”線上推播”來取代現場表演，使得LFH成為必要，於是我展開了延遲已久的”邁向網路數位音樂”之路，老實說真得落後很久了，大叔雖然是在科技業，但除非是我自己做的產品，否則我都是屬於Late adaptor，不見黃河心不死…

物理世界裡有一個很有哲學味道的推論實驗, 叫做「薛丁格的貓」, 簡單的描述是說: 在一個黑箱子裡, 關著一隻貓, 裡面有個會衰減的放射性物質及一罐氰化物, 當某個原子衰減為一半時, 會促發氰化物釋放把貓毒死，而衰減及不衰減的機率各是50%。問題是: 如果沒有打開箱子, 我們是無法確定貓現下是死還是活, 只有當箱子打開時才能確認, 因此在沒有打開箱子的時候, 貓是處於「死與沒死」的疊加狀態, 機率各半! 野蠻一點的說法就是: 這隻貓在箱子沒打開之前, 是「要死不活­」的。

 
12月12日這場「林肯中心室內樂協會」的音樂會, 除了各名家展現合奏的實力外, 也是我第一次看到這麼多演奏家使用iPad當樂譜, 前後上台的總共有九位音樂家, 其中就有四位使用iPad樂譜, 包括兩位鋼琴、一位小提琴及一位大提琴, 當工作人員把他們的譜架擺到舞台上時, 怎麼是一個平板電腦(tablet)擺在譜架上呢? 然後地上擺一塊踏板(foot-pedal), 而同台的另幾位演奏家還是掛著長長的紙本樂譜, 形成了有趣的對比。