Глубокое обучение - это малая часть машинного обучения. А всё остальное - это математические модели.
Насчёт "постоянно обучаются" - это как? Ты представляешь, сколько в бабосах и энергозатратах стоит обучить простенькую модель? И на чём ты её станешь обучать, если корпус надо обновлять для обучения? Данные-то откуда?
Интересно, почему в профессиональной литературе все эти технологии обобщённо называются искусственным интеллектом? Ещё говорят про эволюцию искусственного интеллекта, зиму искусственного интеллекта, да много чего другого, и что скоро ИИ всё порешает и заменит человека. К сожалению, единого мнения по этому вопросу нет. Некоторые люди обеспокоены только тем, как воплотить всё это в жизнь и заработать на этом.
ЦИТАТА
Чтобы писать, как 80-й, надо иметь библиотеку его изречений - минимум в терабайт. Он сам столько не написал, например, так что хрен ты это имитируешь.
Проблема заключается в том, что нейронные сети могут быть как переобученными, так и недообученными, что приводит к неожиданным результатам и даже галлюцинациям. Однако многих это не волнует. Кроме того, появляются новые фреймворки, которые пытаются преодолеть эти и другие ограничения. Ещё парадокс в том, что информация постоянно появляется новая, и много новых музыкальных коллективов, да и куча всего другого, ну и никто не отменял то, что человек может вмешиваться и помогать нейросети. Как нужно думать, подсказывать либо сделать свои данные в датасете. Новые данные появляются каждый день. Что касается авторского права, то люди всегда находили способы его обойти, используя различные обходные пути, если это было необходимо. Однако для обработки и хранения таких больших объёмов данных требуются значительные вычислительные мощности, а также качественные чипы и накопители. Ещё одна проблема заключается в том, что большинство музыкальных композиций уже неоднократно использовались и повторялись. Используются одни и те же семплы, ритмы, риффы и идеи. Редко можно встретить что-то совершенно новое и оригинальное. Из-за этого большая часть музыки получается некачественной и легко поддаётся копированию.
ЦИТАТА
А с музыкой ещё сложнее. Её мало, и она вся закопирайчена, так что даже внятную имитацию не получить.
Можно спокойно создать что-то своё, например, а черновой вариант отправить в качестве набора данных. Также можно просто попросить нейросеть развить идею и подумать над тем, что можно реализовать. Нейросеть сделает это, а затем уже можно будет посмотреть, интересно ли это, и внести правки.
Кстати, есть те так и поступают, рассматривая это как дешёвую альтернативу синтезатору.
Кто может гарантировать, что музыкант не использовал нейросеть при создании своего альбома, но не признался в этом, потому что многие считают это неприличным? Однако многие люди говорят, как круто он играет, не зная, что на самом деле ему помогала нейросеть. Возникает вопрос: как отличить музыку, созданную нейросетью, или музыку, в которой используется синтез с помощью нейросети и добавлены готовые музыкальные произведения, от музыки, полностью созданной человеком? Например, на аналоговой или цифровой музыкальной аппаратуре.
У меня есть предположение, что отличить можно на слух, если использовать качественную аппаратуру. Возможно, также есть какие-то отличия в спектре частот, созданной нейросетью, но я не проверял это.
ЦИТАТА
Нет, конечно - вообще не так. Даже кавер-группа сыграет что-то своё. Любая бездарность может быть более эмоциональной, выразительной, музыкальной - в отличие от сгенерированного музла. Музыка доступна только людям, в отличие от звукоподражания без смысла.
Что мешает просто совместить 2 идеи и получить что-то новое, используя синтез и нужные промты?