يبدو أن الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان هذه الأيام. من الكتابة إلى الصحافة إلى الفن وما بعدها، فهو يحقق قفزة كبيرة إلى الأمام في العديد من المجالات المختلفة. وبالطبع، يعرف أي شخص يعمل في مجال الموسيقى أنه يُحدث طفرة كبيرة في الموسيقى أيضاً، خاصةً في مجال الإتقان.

يأتي الإتقان بالذكاء الاصطناعي ببعض المزايا الرائعة مثل كونه أسرع وأكثر اتساقًا وأسهل في الوصول إليه من توظيف مهندس إتقان بشري، وهو ما بدأ بالفعل في تغيير الأمور بشكل كبير، وهو ما يطرح سؤالاً: كيف يبدو مستقبل الإتقان في عالم يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي؟

في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للإتقان والتحديات التي يواجهها وما يمكن أن يفعله وإلى أين يتجه في المستقبل.

الوضع الحالي للإتقان

قد يكون الإتقان أحد أهم الخطوات في عملية إنتاج الموسيقى.

قبل أن تصل موسيقاك إلى العالم، تصل إلى آذان حارس البوابة النهائي، الذي يقوم بتعديلها وصقلها للتأكد من أنها تبدو في أفضل حالاتها عبر جميع أنظمة التشغيل.

يتم التعامل مع الإتقان، كما نعرفه، بواسطة مهندسي إتقان مهرة يستخدمون مزيجًا قويًا من الخبرة والمعدات عالية الجودة والبرامج المتخصصة لتحسين جودة الصوت العامة للمزج وضمان الاتساق بين المسارات في الألبوم وإعداد الصوت للتوزيع.

ظهرت هذه الطريقة "التقليدية" للإتقان في منتصف القرن العشرين وأصبحت أكثر تحديدًا مع ظهور LP في أواخر الأربعينيات والخمسينيات من القرن العشرين، عندما بدأ المهندسون في التركيز على تحسين الصوت لأسطوانات الفينيل.

يعتبر الكثيرون أن شركة Sterling Sound هي أول دار إتقان شرعية تأسست عام 1968 في مدينة نيويورك. وقد أرست معايير الصناعة من نواحٍ كثيرة من خلال العمل مع العديد من الفنانين البارزين، بما في ذلك البيتلز وليد زيبلين وU2 وكوين ونيرفانا وكولدبلاي وأديل وغيرهم الكثير.

بالطبع، تغير الكثير من الأمور منذ ظهور الإتقان في القرن العشرين.

على مدار العقد الماضي أو نحو ذلك، كانت هناك بعض التطورات الرئيسية في إتقان الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للمبتدئين، يمكن للموسيقيين الآن الوصول إلى العديد من خدمات الإتقان الآلي، وتعد eMastered واحدة من أكبرها. تقدم هذه المنصات خدمات الإتقان الآلي عبر الإنترنت التي توفر نتائج فورية. كموسيقي، يمكنك ببساطة تحميل مساراتك والحصول على نسخ متقنة في غضون دقائق.

يكمن جمال الذكاء الاصطناعي في الإتقان في أنه يمكن لأي شخص تقريبًا تحقيق صوت عالي الجودة دون الحاجة إلى وقت استوديو باهظ الثمن. ومع ذلك، فإنه يثير أيضًا تساؤلات حول الدور المستقبلي للمهندسين البشريين وإمكانية أن يفهم الذكاء الاصطناعي ويكرر الدقة الفنية التي تأتي مع اللمسة البشرية.

قبل أن ندخل في ذلك، من المهم أن نفهم كيف تتطور خدمات إتقان الذكاء الاصطناعي.

الاستخدام الدائم التطور للذكاء الاصطناعي في الإتقان

لقد قطعت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في السنوات الأخيرة، وتستخدم العديد من الشركات خوارزميات التعلم الآلي المبتكرة والشبكات العصبية والتعلم العميق لمساعدة الذكاء الاصطناعي على أداء مهام معالجة الصوت المعقدة بكفاءة ملحوظة.

تتفوق خوارزميات التعلم الآلي في التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة.

في عملية الإتقان، يتم تغذية هذه الخوارزميات بكمية هائلة من البيانات الموسيقية لتحليلها من أجل فهم خصائص المسارات الموسيقية المتقنة. ونتيجةً لذلك، فإنها تتمتع بالقدرة على تحديد الإعدادات المثلى لمعادِل الصوت والضغط وأدوات معالجة الصوت الأخرى بناءً على الأنماط التي تعلمتها.

تتمتع هذه الخوارزميات أيضاً بالقدرة على التكيف مع أنواع وأنماط مختلفة من الموسيقى. إذا قمت بتحميل مسار دوبستيب حديث إلى منصة إتقان تعمل بالذكاء الاصطناعي، فستقوم بإجراء تعديلات خاصة بالنوع الموسيقي لضمان احتفاظ الإخراج المتقن بالأسلوب الفني المقصود.

لدينا أيضًا شبكات عصبية فعالة جدًا في معالجة العلاقات المعقدة بين الخصائص الصوتية المختلفة، مثل التردد والسعة والطور.

وأخيراً، لدينا نماذج التعلم العميق، والتي تستخدم معلومات أكثر تقدماً موجودة في الشبكات العصبية الاصطناعية.

هنا في eMastered، نستخدم نماذج التعلم العميق المدرّبة على مجموعة متنوعة من المسارات المتقنة باحترافية لإجراء تعديلات دقيقة على المعادل والضغط والتصوير المجسم.

هناك العديد من الفوائد لاستخدام خدمات إتقان الذكاء الاصطناعي مثل eMastered بما في ذلك:

• الكفاءة: يمكن للمنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إتقان المسارات في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه المهندس البشري، مما يجعلها مثالية للتحولات السريعة.
• إمكانية الوصول: توفر هذه المنصات نتائج عالية الجودة بتكلفة أقل، وهو أمر مفيد بشكل خاص للفنانين المستقلين.
• الاتساق: بالاعتماد الكامل على الأنماط والبيانات المكتسبة، توفر منصات إتقان الذكاء الاصطناعي جودة متسقة. وعلى عكس المهندس البشري، لن تمر عليهم "أيام راحة".

تجدر الإشارة بالطبع إلى أن هذه الفوائد لها تحديات مقابلة.

التحديات المستقبلية لإتقان الذكاء الاصطناعي

لا شك أن العديد من خدمات إتقان الموسيقى بالذكاء الاصطناعي تعمل بشكل جيد للغاية. إلا أن هذا لا يعني أنها مثالية، وحتى كشركة طورت خوارزمية ناجحة لإتقان الموسيقى بالذكاء الاصطناعي، نشعر أنه من الأفضل أن نكون شفافين بشأن تلك التحديات.

مخاوف بشأن حلول الذكاء الاصطناعي محل مهندسي الإتقان البشريين

إن أحد التحديات الأساسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي في إتقان الذكاء الاصطناعي هو فكرة أننا قد نفقد اللمسة الإنسانية.

أنا أعرف العديد من مهندسي الإتقان الذين عملوا ودرسوا لسنوات حتى يتمكنوا من جلب ثروة من الخبرة والحدس والحس الفني إلى الطاولة. إنهم بارعون فيما يفعلونه ويمكنهم اتخاذ قرارات ذاتية تعكس أسلوبهم الشخصي ورؤية الفنان.

إن الملاحظة المتعلقة "بالأسلوب" هي المفتاح، حيث إن العديد من مهندسي الإتقان لديهم خصائصهم المميزة تمامًا مثل المنتجين وصانعي الإيقاعات، وكذلك العديد من مهندسي الإتقان.

على الرغم من كفاءة الذكاء الاصطناعي العالية، إلا أنه لا يزال يفتقر إلى القدرة على فهم الفروق العاطفية والإبداعية الدقيقة في الموسيقى. فهو يعرف فقط ما يتم تعليمه إياه، ولا يمكنه اتخاذ قرارات تعتمد على الذبذبات غير المضمنة في برمجته. ونتيجة لذلك، يشعر الكثير من الناس بالقلق من أن الموسيقى ستصل في نهاية المطاف إلى حالة متجانسة، حيث يبدو كل شيء متشابهًا نوعًا ما.

إذا كنا نعتمد بشكل مفرط على الذكاء الاصطناعي، فلن نحصل على الطابع الفريد والروح الفريدة التي يمكن أن يضفيها المهندس الماهر على المسار.

مخاوف بشأن القيود التقنية

لقد شهد الذكاء الاصطناعي نصيبه العادل من التطورات التقنية على مر السنين، على الرغم من أنه لا تزال هناك بعض القيود المعروفة.

على سبيل المثال، يمكن أن تواجه بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع المسارات التي تحتوي على هياكل غير تقليدية أو عناصر صوتية شديدة التعقيد. على سبيل المثال، لنأخذ مسار روك تجريبي يحتوي على جميع عناصر أغنية روك تقليدية، باستثناء صوت جهير موسيقي طاحن من المفترض أن يكون بمثابة أساس إلكتروني متين لبقية الأغنية.

لن يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تمييز الفرق بين الجيتار الجهير الآلي والجهير العادي أو أي آلة موسيقية أخرى منخفضة الصوت في هذا الشأن. قد يكون قادرًا على التخمين الجيد، وقد يكون صحيحًا، ولكن لا توجد طريقة لضمان ذلك.

مع الأخذ في الاعتبار حقيقة أن خوارزمية إتقان الذكاء الاصطناعي قد تعتقد أنها أغنية روك تقليدية، فإنها ستقوم بمزجها مثل أي أغنية روك أخرى، مع ضغط النهاية المنخفضة ودفعها للخلف لإفساح المجال لسمك الطبول المتوسطة السفلية وضربات الطبول. وبالطبع، من وجهة نظر رؤيتك الفنية، قد ترغب في أن يتم إتقانها مثل موسيقى الروك التقليدية أو موسيقى الهيب هوب.

على الرغم من أنه يمكنك تقديم اقتراحات شاملة على بعض منصات إتقان الذكاء الاصطناعي، إلا أن المهندسين البشر في النهاية هم الوحيدون القادرون على إجراء تعديلات دقيقة للغاية بناءً على آذانهم المدربة ونواياهم الفنية المحددة.

نأمل أن يتم في المستقبل تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على ما هو أبعد من البيانات الحالية من أجل التكيف بشكل جيد مع أنواع أو أنماط جديدة تماماً تنحرف بشكل كبير عن القاعدة.

مخاوف بشأن دور الذكاء الاصطناعي في الصناعة الإبداعية

أخيرًا، ولسبب وجيه، يثير ظهور الذكاء الاصطناعي في مجال الإتقان الكثير من المخاوف بشأن إزاحة الوظائف.

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع العديد من المهام التقنية في لحظة، وبجزء بسيط من التكلفة، مما يقلل في النهاية من الحاجة إلى المهندسين البشريين.

ومع ذلك، يمكن أن يخلق أيضًا فرصًا جديدة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحرر مهندس الإتقان للتركيز بشكل أكبر على الجوانب الإبداعية وأقل على المهام المتكررة مثل تطبيع درجة الصوت أو تقليل الضوضاء.

والآن، سنكون أول من يقول إننا لا نعتقد أبدًا أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل عملية الإتقان البشري تمامًا.

إنها عملية أكثر دقة مما يعتقد الكثيرون. على سبيل المثال، لن يعرف الذكاء الاصطناعي أن المقدمة أو المقطع أو الجوقة تتطلب معالجة مختلفة، لأنه لن يكون قادراً على التمييز بين هذه الأجزاء المختلفة من المسار. كما أنه لن يكون قادرًا على تخمين ما إذا كانت تلك النقرات أو النقرات في المزيج النهائي تنتمي بالفعل إلى هناك أو أنها تُركت عن طريق الخطأ.

من المحتمل أن يتصل بك مهندس إتقان حقيقي ويقول لك: "إذا كنت تريد أفضل النتائج، أعد المزيج مرة أخرى واهتم بهذه المشكلات."

كيف يبدو إتقان الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟

مع زيادة إتاحة أدوات إتقان الذكاء الاصطناعي لجمهور أوسع، بما في ذلك الفنانين المستقلين والاستوديوهات الصغيرة، سيزداد استخدامها.

من الصعب مناقشة السهولة والقدرة على تحمل تكاليف العديد من هذه الأدوات.

خدمات الإتقان الاحترافية ليست في متناول البعض، ولماذا يجب أن يكون هذا العائق أمام الدخول في مجال الإبداع؟ في الواقع، يعمل الإتقان بالذكاء الاصطناعي على تحقيق تكافؤ الفرص للموسيقيين المستقلين.

من المحتمل أن نرى المزيد والمزيد من الحلول القائمة على السحابة تظهر مع مرور الوقت، على الرغم من أننا نعتقد أن الشيء الوحيد الذي سيكون الأبرز هو النهج الهجين.

بدأ العديد من مهندسي الإتقان في الجمع بين خبراتهم الخاصة والذكاء الاصطناعي، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع المهام التقنية الأولية، حتى يتمكنوا من التركيز على التحسين الإبداعي. ويدعم العديد من المتخصصين في هذا المجال هذا النموذج، حيث ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز الإبداع البشري وليس استبداله.

هناك أيضاً أمل في أن تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي ملفات تعريف مستخدمين أقوى يمكنها التعلم والتكيف مع تفضيلات مهندسين وفنانين محددين، مما يوفر اقتراحات إتقان مخصصة للغاية.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مهندسي الإتقان البشريين؟

كما أشرت في هذه المقالة، ستكون هناك حالات يكون فيها استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية الإتقان أكثر ملاءمة أو فائدة من الاستعانة بمهندس إتقان بشري. إذا كانت ميزانيتك محدودة، أو كنت بحاجة إلى إتقان سريع، أو كنت ترغب فقط في اختبار ما قد يبدو عليه المزيج الخاص بك كمنتج نهائي، فإن استخدام خدمة إتقان الذكاء الاصطناعي مثل eMastered هو بالتأكيد الطريق المناسب.

من ناحية أخرى، إذا كنت تريد المرونة في تقديم أو تلقي الملاحظات أو إذا كنت تريد صوتاً خاصاً جداً، والذي قد يأتي من مجموعة معينة من الخصائص أو المعدات التناظرية، فإن الاستعانة بمهندس إتقان ماهر سيكون خياراً أفضل.

وحتى في المستقبل، لا أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الإتقان التقليدي. وبدلاً من ذلك، أتصور مستقبلاً يعمل فيه الاثنان جنباً إلى جنب، مما يسمح بتقليل العوائق أمام الدخول إلى صناعة الموسيقى.