انقلاب موسیقی هوش مصنوعی: از تولید تا حل مسائل کپی‌رایت

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از داغ‌ترین مباحث در اخبار فناوری تبدیل شده است. یکی از جذاب‌ترین کاربردهای آن، ورود به عرصه هنر و به ویژه تولید موسیقی است. دیگر لازم نیست حتماً یک موسیقیدان حرفه‌ای باشید تا بتوانید قطعاتی دلنشین خلق کنید؛ هوش مصنوعی این کار را برای شما انجام می‌دهد.

Diff-A-Riff سونی: همراهی‌های ابزاری بی‌نقص

محققان سونی CSL اخیراً ابزاری به نام Diff-A-Riff را معرفی کرده‌اند که می‌تواند همراهی‌های ابزاری با کیفیت بالا برای هر نوع موسیقی تولید کند. این سیستم که بر پایه مدل‌های انتشار نهفته و خودرمزگذار‌های سازگار بنا شده، می‌تواند با دقت شگفت‌انگیزی، همراهی‌هایی را ایجاد کند که از نظر سبک و تونالیته با محتوای موسیقیایی اصلی مطابقت داشته باشند. در واقع، این ابزار می‌تواند بخش‌های مختلف یک قطعه موسیقی را تکمیل کرده و تجربه‌ای غنی‌تر برای شنونده فراهم آورد. این پیشرفت در زمینه اخبار فناوری موسیقی، پتانسیل زیادی برای هنرمندان و تولیدکنندگان موسیقی دارد.

چالش‌های کپی‌رایت در موسیقی هوش مصنوعی

با وجود تمام مزایای هوش مصنوعی در تولید موسیقی، چالش‌های قانونی و اخلاقی نیز مطرح شده‌اند. اخیراً، شرکت‌های بزرگ ضبط موسیقی مانند سونی موزیک، یونیورسال موزیک گروپ و وارنر رکوردز، از شرکت‌های هوش مصنوعی Suno و Udio به دلیل نقض کپی‌رایت شکایت کرده‌اند. آن‌ها ادعا می‌کنند که این شرکت‌ها از آثار موسیقی موجود برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی خود بدون اجازه استفاده کرده‌اند. این موضوع نشان می‌دهد که چگونه پیشرفت‌های سریع در اخبار فناوری، نیاز به بازنگری در قوانین و مقررات را ایجاد می‌کند. این پرونده‌ها می‌توانند آینده صنعت موسیقی و نحوه تعامل آن با هوش مصنوعی را شکل دهند.

دوربین‌هایی که صدا را “می‌بینند”: فراتر از شنیدن

یکی دیگر از جنبه‌های هیجان‌انگیز اخبار فناوری، توسعه سیستم‌هایی است که می‌توانند صدا را از طریق ارتعاشات بصری “ببینند”. این مفهوم که زمانی تنها در داستان‌های علمی-تخیلی یافت می‌شد، اکنون به واقعیت پیوسته است.

محققان دانشگاه کارنگی ملون سیستمی را توسعه داده‌اند که با استفاده از دوربین‌های معمولی و لیزر، می‌تواند ارتعاشات سطح اجسام را با دقت بی‌نظیری حس کند. این سیستم قادر است موسیقی یک ساز تنها را از میان یک گروه ارکستر بازسازی کند، کاری که حتی قوی‌ترین میکروفون‌ها نیز در آن با چالش مواجه هستند. این فناوری بر اساس تحلیل الگوهای نقطه‌ای (speckle patterns) ناشی از بازتاب لیزر بر روی سطوح ارتعاشی کار می‌کند. با مقایسه تصاویر گرفته شده توسط دو دوربین با شاتر‌های مختلف (غلتان و جهانی)، الگوریتم‌ها می‌توانند ارتعاشات را به صدا تبدیل کنند. این پیشرفت نه تنها در مهندسی صدا کاربرد دارد، بلکه می‌تواند در پایش سلامت ماشین‌آلات صنعتی نیز مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، مهندسان می‌توانند با مشاهده ارتعاشات یک ماشین، مشکلات احتمالی آن را قبل از بروز خرابی جدی شناسایی کنند.

هوش مصنوعی روی سنسور دوربین: آینده‌ای هوشمندتر

آینده دوربین‌ها، به ویژه در گوشی‌های هوشمند، به سمت هوش مصنوعی یکپارچه با سنسورها حرکت می‌کند. سامسونگ و SK Hynix در حال حاضر بر روی توسعه سنسورهایی تمرکز کرده‌اند که تراشه‌های هوش مصنوعی را مستقیماً بر روی سنسور تصویر ادغام می‌کنند. این رویکرد جدید در اخبار فناوری دوربین، مزایای متعددی از جمله پردازش سریع‌تر داده‌ها، کاهش تأخیر، مصرف انرژی کمتر و بهبود عملکرد تشخیص اشیا را به همراه دارد.

سامسونگ این پیشرفت را “سنسورهای انسان‌نما” (Humanoid Sensors) می‌نامد، با این هدف که سنسورها نه تنها اطلاعات را ثبت کنند، بلکه به طور فعال آنچه را که “می‌بینند” درک کنند. فناوری‌هایی مانند “Zoom Anyplace” سامسونگ، که امکان ردیابی سوژه‌ها در زوم دیجیتال و ضبط همزمان با طول‌های کانونی مختلف را فراهم می‌کند، نمونه‌های اولیه این سنسورهای هوشمند هستند. انتظار می‌رود این فناوری‌های پیشرفته تا سال 2027 به بازار عرضه شوند و انقلابی در کیفیت و قابلیت‌های دوربین‌های مصرف‌کننده ایجاد کنند.

شبکه‌های عصبی نوری: پیشرفت‌های جدید در تصویربرداری هوش مصنوعی

علاوه بر هوش مصنوعی روی سنسورها، پیشرفت‌های دیگری نیز در زمینه تصویربرداری هوش مصنوعی در حال وقوع است. محققان چینی شبکه‌های عصبی نوری کانولوشنال (Convolutional Optical Neural Networks – ONNs) را توسعه داده‌اند که عملیات شبکه عصبی را به طور مستقیم در حوزه نوری انجام می‌دهند. این بدان معناست که نیازی به تبدیل سیگنال‌های الکترونیکی به نوری و برعکس نیست، که به طور چشمگیری سرعت پردازش را افزایش می‌دهد.

این ONN‌ها می‌توانند با سرعت 1.57 پتا عملیات در ثانیه (POPS) کار کنند و امکان تصویربرداری سریع و واضح از اجسام پشت محیط‌های پراکنده را فراهم می‌آورند. این فناوری نه تنها سرعت تصویربرداری را بهبود می‌بخشد، بلکه کیفیت تصویر را نیز به طرز قابل توجهی افزایش می‌دهد. توانایی انجام چندین وظیفه به طور همزمان، مانند طبقه‌بندی و بازسازی تصویر، یکی دیگر از ویژگی‌های برجسته این شبکه‌ها است. این پیشرفت‌ها در اخبار فناوری، افق‌های جدیدی را در کاربردهایی مانند رانندگی خودکار، بینایی رباتیک و تصویربرداری پزشکی می‌گشایند و به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که دنیا را با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای “ببیند”.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده در اخبار فناوری

همانطور که دیدیم، اخبار فناوری هر روز با نوآوری‌های شگفت‌انگیزی ما را غافلگیر می‌کنند. از هوش مصنوعی که می‌تواند موسیقی‌های پیچیده بسازد و پتانسیل تغییر صنعت سرگرمی را دارد، تا دوربین‌هایی که صدا را به تصاویر تبدیل می‌کنند و کاربردهای بی‌شماری در پایش صنعتی و مهندسی صدا پیدا کرده‌اند، و همچنین پیشرفت‌های انقلابی در سنسورهای هوشمند و شبکه‌های عصبی نوری که آینده تصویربرداری را دگرگون خواهند کرد.

این پیشرفت‌ها نه تنها زندگی روزمره ما را راحت‌تر و کارآمدتر می‌کنند، بلکه چالش‌های جدیدی را نیز در زمینه‌های قانونی، اخلاقی و اجتماعی مطرح می‌سازند. با این حال، یک چیز مسلم است: مسیر پیشرفت فناوری بی‌پایان است و ما در آستانه ورود به عصری هستیم که در آن مرزهای بین واقعیت و تخیل بیش از پیش محو خواهند شد. برای همگام شدن با این دنیای پرشتاب، آگاهی از جدیدترین اخبار فناوری و درک عمیق‌تر این نوآوری‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است.

پرسش‌های متداول درباره اخبار فناوری