大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下产业变革与人工智能的问题，以及和产业变革与人工智能的关系的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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AI如何变革音乐产业？
与其它行业一样，在音乐行业，AI技术能够实现服务自动化、发现大量数据集中的模式与见解、并提高执行效率。AI推动音乐产业的迅猛发展企业正逐步被技术重塑，音乐行业同样不例外。麦肯锡报告显示，到2030年，将有70%的公司至少采用一种AI技术。AI可以用作补充并增强人类的工作能力、业务效率。利用AI带来的见解与支持，我们将能够更高效地做出更好的选择，并借此推动增长与创新。在AI技术的影响之下，创作流程可能也将发生变化。ScottCohen是音乐行业的一位意见领袖，他看到了技术对于音乐行业未来前景的潜在影响。他对数字音乐时代下发行厂商的运营构思，最终发展成为TheOrchard公司——2015年被索尼以2亿美元收购。在EurosonicNooderslag大会的主题演讲当中，他表示“每过十年，都会出现一些给音乐行业带来深远影响的事物。了解到这一点，我们还有理由对科技界的动向漠不关心吗？”他解释称，目前每天有2万首新曲目被上传至Spotify，AI技术则能够快速对这些曲目进行分类，并根据听众以往的喜好为其提供推荐内容。在Cohen看来，AI与大数据的出现令“音乐风格”变得不再适用；因为AI所生成的播放列表不再基于风格流派，而更关注音乐本身的质量。此外，他还提到，我们当前拥有无限选择空间的模式将被打破，并推荐了一个新的可信推荐模型。区块链等技术能够让人们不再需要通过中间商与音乐作品建立联系。音乐演出行业也应该考虑如何将增强与虚拟现实融入音乐会体验当中。AI创作音乐早在1951年，英国计算机科学家阿兰·图灵就已经开始利用几乎塞满整层楼的机器记录计算机生成的音乐。近年来，新西兰研究人员在65年之后重新恢复了这些录音。如今，AI或者利用AI技术创作音乐的尝试仍在继续。AI在创作音乐作品之前，首先会分析来自不同作品的数据。通过强化学习，算法能够学习到哪些特征与模式更能创造出令人愉快或者朗朗上口的音乐旋律。AI模型还能够以独特的方式将各种元素组合起来，从而组合成创新的音乐数字。科技企业正在投资未来，希望利用AI技术创作或协助音乐家创作音乐。谷歌的Magenta项目是一套开源平台，AI与索尼借此共同编写出的FlowMachines系统已经发行了第一首AI原创作品“Daddy’sCar”。音乐行业的音乐家以及专业人士也需要尽快掌握技术技能，以充分利用AI工具的力量帮助他们更好地完成工作。Jukedeck以及AmperMusic等其它AI服务也在帮助业余音乐家在AI技术的支持下编写自己的音乐作品。利用AI进行音频控制音频母带制作过程当中，AI也能够针对任意设备进行聆听体验优化。基于AI技术的母带制作服务（例如LANDR）为音乐家们提供了一种成本远低于人类母带制作服务的替代性方案。截至目前，已经有超过200万音乐家利用它制作出超过1000万首歌曲。虽然音频母带制作仍然涉及一些创意性元素，也有不少人更倾向于选择人类合作者，但AI技术确实帮助更多不具备音频调整技能的艺术家们解决了这个大难题。AI、音乐营销与发现下一位大明星听众们将如何发掘出新的艺术家，消费者又该如何判断试听谁的作品？在这方面，AI技术同样能够帮上大忙。根据BuzzAngleMusic发布的2018年年终报告，单在这一年当中美国的音频流点击量就高达5346亿次。帮助新艺术家们进行自我营销无疑会带来高昂的成本，而如果无法有效完成营销，大量才华横溢的艺术家都有可能遭到埋没。AI技术能够帮助确定哪些粉丝会喜欢上哪些艺术家的作品。同样，以Spotify的DiscoveryWeekly为代表的AI支持型功能可以为每位听众提供精选作品铺，帮助粉丝们对音乐资源进行快速分类，以找到能够真正吸引他们的新作品。人工智能还通过A&R（艺术家与曲目）发现给音乐行业带来巨大助力。以往，梳理音乐作品并寻找有潜力的未签约艺术家一直是项极为困难的工作；在如今这个流媒体音乐泛滥的时代下，问题的严重性又更上一层楼。华纳音乐集团去年就收购了一家科技初创企业，该公司利用算法审查社交、流媒体与巡演数据，用以寻找有前途的人才。苹果公司也收购了一家专门从事音乐分析的初创企业，负责支持其A&R流程。总而言之，AI技术正在幕后悄悄改变着我们聆听音乐的方式。
人工智能近四十年发展成果
1起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮
2
反思发展期：20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷
3
应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮
4
低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5
稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化
6
蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮
02
人工智能发展现状
全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。
人工智能是如何创造未来的？
30
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2019年08月18日
关注谁说人工智能会创造未来？不可能的。
什么等新一代信息技术发展，将带动众多产业变革和创新
全球新一轮科技革命和产业变革扑面而来，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术颠覆性创新不断涌现，将带动众多产业变革和创新，引发产业分工重大调整。在可见的未来，新一轮科技变革将以海啸般的力量席卷全球并重塑国家和地区的竞争格局。
关于产业变革与人工智能和产业变革与人工智能的关系的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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