今天是贝多芬诞辰250周年!关于他的音乐，今天的科技告诉了我们什么?计算机是否已经变得足够强大，可以像他曾经那样采取创造性的步骤?此外，新闻报道:历史上最大规模疫苗接种运动背后的实际挑战;减少薯片中的碳含量;为什么熊猫一直在便便里打滚?
在这一集里
COVID疫苗的推出:谁得到了什么?
迈克尔·海德，南安普顿大学
有很多事情值得庆祝。90岁的玛格丽特·基南(Margaret Keenan)成为世界上第一个在临床试验之外接种辉瑞新冠病毒疫苗的人。但这仅仅是将这些疫苗带给英国数百万人，然后是全世界数十亿人的漫长旅程的开始。计划是什么，哪些疫苗将用于何处?Michael Head是南安普顿大学全球健康高级研究员，他为Chris Smith回答了这些问题。
迈克尔-今天是科学的好日子。这对研究来说是美好的一天，对英国国民健康服务来说也是美好的一天。当然，这只是一个起点。我们需要为整个国家接种疫苗，我们需要尽可能多地为全世界接种疫苗。因此，从这里开始还有很多工作要做，但这是一个很好的开始。
克里斯-没错。我想来自牛津疫苗小组的Andrew Pollard将其描述为类似于珠穆朗玛峰大本营。
迈克尔:当然。所以我们把自己拖上了一小段山。我们已经越过了山脚下一些看起来相当可怕的悬崖，但山顶还在云中。所以还有很长的路要走:160亿剂疫苗要覆盖整个地球。
克里斯-跟我们说说我们在英国到底要做些什么才能开始攀登高峰。
迈克尔:所以我们从医护人员、护理员开始，很快在接下来的一两个星期内，疫苗将被送到护理院。还有一些老年人和临床上特别脆弱的人。除此之外，它还将推广到其他人群。
克里斯-我们有什么计划或明确的指导，他们打算如何做到这一点?因为我们这里有一种疫苗需要保存在零下70度，直到最后五天，在你打算使用它的时候。它以975剂为一批，这意味着你基本上必须排队等候一定数量的人，以避免浪费任何疫苗。有很多约束条件。
迈克尔:当然。因此，最初的计划是，养老院的居民将在第一批接种疫苗，但由于零下70度储存的后勤限制，这被推迟了一周左右，同时后勤的微调正在进行中。辉瑞的候选疫苗虽然很棒，但它确实面临着一些其他候选疫苗所没有的额外挑战。
Chris -你提到了其他候选疫苗的问题。我们现在能谈谈阿斯利康的产品吗?本周，他们在《柳叶刀》杂志上发表了一篇论文，其中给出了他们第三阶段试验的一些数据。里面有什么需要我们注意的吗?
Michael -所以今天发表在《柳叶刀》上的研究结果反映了三周前新闻发布会上提到的内容。所以没有什么真正的惊喜。所以我们可以看到，例如，平均有效性在60%左右。但如果你服用——事实证明——意外的小剂量，然后按比例增加到第二次剂量，那就会把有效性提高到90%左右。我们面临的问题是没有太多关于老年人的剂量的数据。这是意外剂量，没有太多人接受了这种剂量。所以它看起来非常非常有前途。我想我们可能会在某个时候看到它被批准。也许是在圣诞节前，如果不是新年伊始的话。
克里斯:根据阿斯利康公司的说法，似乎发生的事情是，在他们的试验中，一组人在第一次接种疫苗时接种的剂量比他们应该接种的剂量要小。然后再给他们注射足剂量。为什么会有更好的反应，90%的结果而不是60%的结果在保护方面，当你这样做时?
迈克尔:嗯，这是一个非常有趣的发现。我想我们还在等待真正的原因。理论是，第一次小剂量的免疫系统，然后当你添加第二剂量时，你会得到更好，更强的反应。免疫学上究竟发生了什么还有待观察。但就我所知，这是目前的理论。
Chris:在我看来，问题在于，人们看到辉瑞公司的数据时，它会说，“这是95%有效的”，或者我们是这么认为的。他们会看到阿斯利康的数据可能低至60%这疫苗还是很不错的，不是吗?但是人们会说，“等等，这个看起来不如另一个好。所以我想要辉瑞的。”这会不会造成一个问题，也许是一个两层系统?甚至是邮编抽奖，谁能得到什么?因此这会导致问题吗?
迈克尔-可能会有些紧张。所以我认为我们需要为此做好准备。我想人们可能希望的是《柳叶刀》论文中提到的小剂量的90%的有效性然后是牛津候选药物的全剂量，人们可能希望这能成为主流。答案是"牛津候选人的效率如何?"
克里斯:另一个经常出现的问题是，接种疫苗的人是否仍然会感染病毒的不确定性。为什么会出现这种不确定性?为什么接种疫苗的人没有得到完全保护?这只是理论上的风险吗?或者你认为这里面可能有什么?
Michael -对于牛津阿斯利康公司的候选人，他们每周都对他们的研究参与者进行测试。所以我们可以看看无症状传播。因此，尽管疫苗可以保护你不生病，但它可能不能保护你不被感染，从理论上讲，这就是我们认为辉瑞疫苗可能发生的情况。它可以防止你生病，而不是防止你被感染。
为什么熊猫在冬天在便便里打滚
Claudia Wascher，安格利亚鲁斯金大学
科学家们报告说，他们看到了大熊猫的一些不寻常的行为:一些动物似乎喜欢在冬天在新鲜的马粪里打滚。该理论认为，粪便中含有的化学物质会削弱熊猫对寒冷的感知能力。凯蒂·海勒解释道:
中国的科学家们用红外摄像机观察了一年的野外大熊猫，记录了大约40起这些熊嗅马粪、在马粪中打滚和擦全身的事件，尤其是在寒冷的月份。因此，为了反思这个相当——至少在我看来——不寻常的发现，我与安格利亚鲁斯金行为生物学家克劳迪娅·沃舍尔进行了交谈。
克劳迪娅——看到一个物种在另一种动物的粪便中打滚是很不寻常的。个人避免接近粪便，因为这些材料可能含有寄生虫，动物可能会感染寄生虫或细菌。所以，这是非常不寻常的。
凯蒂:我不是熊猫专家，但我没想到它们会花那么多时间和马在一起。但似乎穿越熊栖息地的古老贸易路线让这些动物离得更近了。在这里，时间很重要，因为似乎粪便越新鲜越好。
克劳迪娅:所以他们比较了有新鲜粪便时这种行为发生的频率，与所有旧粪便相比，这种行为在头几天最常见。
凯蒂-太好了。那么，熊猫到底为什么要给自己做马粪水疗呢?
克劳迪娅-他们认为马的粪便中有一种特殊的化学成分，这是对寒冷的适应。所以基本上在马的粪便中揉搓会让熊猫感觉不那么冷。
凯蒂——除了美丽的单色皮毛外，理论是熊猫在一年中较冷的时候，主要是在11月到4月，聪明地寻找其他方法来抵御寒冷。
克劳迪娅-不要把它想成是穿上另一件外套或套头毛衣。但这更像是一种反应。就像你吃辣椒一样，你会感到温暖，因为食物中有某种化学物质，会引起化学反应，从而在你体内产生这种感觉。这是一个类似的例子。
凯蒂-克劳迪娅说的是-石竹烯，或氧化石竹烯。化学分析表明，它们在新鲜马粪中尤为普遍。在北京动物园对大熊猫进行的测试表明，与对照组相比，它们似乎更喜欢涂有这些化学物质的干草。由于这种粪便滚动似乎与温度有关，科学家们想知道这些化学物质是否在动物感知温度方面发挥作用。
克劳迪娅:他们用化学方法从马的粪便中提取这种成分，然后给老鼠注射这种化学成分，或者注射生理盐水。然后他们观察老鼠，观察它们对寒冷的反应。老鼠表现出更多的行为，这些行为被认为是对寒冷的适应;所以受控物质有更多的晃动行为。这暗示了注射了这种化学成分的老鼠会感觉不那么冷。
凯蒂-那么这些化学物质的作用是什么呢?作者做了一些实验室工作来深入研究这个问题。我让克劳迪娅总结一下。
克劳迪娅-这种化学成分实际上对神经系统内的特定通道有反应。基本上发生的是，寒冷的感觉是一种特定的感觉，这意味着身体的某些部位对特定的环境条件做出反应。所以皮肤中的神经细胞，这些神经细胞的激活会让我们感到冷。这些神经细胞受到这种化学成分的抑制。
凯蒂-所以作者认为，在分子水平上，这些化学物质阻断了与冷感有关的受体。公平对待大熊猫!像这样充分利用周围环境似乎很聪明。其他人则不那么相信。在本周的《科学》杂志上，格拉斯哥大学的马尔科姆·肯尼迪指出，也许大熊猫只是对这些马粪感到好奇。如果这种感觉不冷的感觉阻止了熊猫寻找避寒的地方，这可能是非常有问题的。事实证明，在自己身上涂满东西并不是没有先例，在动物王国里也是如此。
克劳迪娅:脊椎动物或不同的动物群体在某种生物物质上涂抹自己，这是一种自我涂抹行为。其他物种的粪便、土壤物质、植物物质。他们通常很少被调查。这是第一批这样的研究之一，我也看到它为未来的研究开辟了很多途径。
人类的东西现在超过了所有的生物
Jan Zalasiewicz，莱斯特大学
人类已经跨越了一个环境里程碑:今年，人造材料的总量超过了地球上所有生命的总量。这是由以色列魏茨曼研究所的科学家计算得出的，他们将地球上的总干生物量与所有人造建筑和材料进行了比较。它强化了这样一种观点，即我们生活在一个被称为人类世的新时代，这个时代是由我们自己对地球的改变所定义的。Jan Zalasiewicz是莱斯特大学的地质学家，他为Chris Smith研究了这项发表在《自然》杂志上的研究。
简:这是一个非常大的数字:略多于一兆吨。这是我们制造的所有东西，也是地球上所有生命的重量。
克里斯-他们是怎么得出这些数字的?它们有多准确?你如何去称地球上所有的生命，然后称我们制造的所有东西?
简:它们都是估计的集合;现在他们的估计是尽可能严格和诚实的。假设地球上所有的生命…这包括森林，我们可以通过卫星观察和测量，生物学家可以知道一平方公里土地上有多少棵树，并将其考虑在内。还有更多的计算:海里所有的鱼，土壤里所有的细菌，土壤下面岩石里所有的细菌。所有这些数据上都有误差条，但综合来看，这些数据是合理的。森林占生物重量的很大一部分;它们大概占了90%左右。
对于其他的测量，我们做的东西，有政府机构收集的统计数据，政府调查，工业团体;比如我们从地下挖出的金属，我们从地下挖出的石灰石和泥土，用来制造水泥，然后制成混凝土。有收集工业生产资料的人。所以这个团队收集了所有这些不同的统计数据，并把它们放在一起，得出了一个标题全球数据;不仅仅是今天的一个数字，他们还计算了20世纪初的数据。他们展示了一件特别的事情，特别是自20世纪中期以来，我们制造的东西的数量一直在增加。大约每20年翻一番。
Chris -我想问你变化的速度有多快，因为很明显，变化的速度是关键。这就意味着，到2040年，人类制造的东西将不再是1万亿吨，而是2万亿吨。现在你是另一项研究的一部分，历史上，它实际上被称为技术圈研究。那是在2016年，不是吗?那项研究试图给我们在地球表面移动过的所有东西定一个重量或质量。那要大得多;这项研究的结果表明，我们已经刮掉了30万亿吨的海底，制造了这么多的混凝土、金属、制造品等等。那么那个研究和这个研究的区别是什么呢?
简:没错。我们比较了人类改变地球的两个不同方面。目前的研究仅仅是我们制造的东西，但要制造这些东西，你还需要从地下开采材料。而且当我们建造东西的时候，我们会对地面进行景观设计。为了种植粮食，我们需要改变土壤。当我们拖网捕鱼时，我们也刮海底。所以我认为这两项研究的不同之处在于，在我们制造所有东西的过程中，在我们建造所有建筑的过程中，我们浪费了很多东西。
克里斯-这里面有什么重要的信息?我们现在可以说我们创造的东西超过了这个星球上所有的生命?做这项研究的目的是为了提出一个尖锐的，非常尖锐的观点，即我们现在需要关注我们所管理的这个星球，因为我们正在对它造成非常严重的影响?
简:的确。这是为了让我们了解我们正在做的事情的规模，我认为这是我们以前所缺乏的。当然，一切都是有代价的:污染是有代价的，生物物种的损失是有代价的，全球变暖是有代价的，全球变暖，也许还有气候变化。
更绿色的脆片:新型肥料可以减少70%的二氧化碳
Peter Hammond, CCm
这个不起眼的脆饼里有多少碳?如果你考虑到种植土豆的碳足迹，这是一个合理的数量。然而，它可能很快就会下降70% !这是因为薯片制造商“步行者”采用了一种新的化学工艺，可以回收废弃的二氧化碳和土豆皮，并将其转化为肥料。开发商CCm最初打算在脆片工厂安装设备时，从附近的一家啤酒厂收集二氧化碳，然后再纳入食品和饮料供应链的其他部门。菲尔·桑索姆从首席执行官彼得·哈蒙德那里听到了它是如何运作的……
彼得-沃克斯已经同意成为我们的技术在食品领域的第一批用户，将莱斯特薯片工厂的废物转化为肥料，然后用来种植更多的土豆，以供应明年的薯片。
菲尔-有什么意义?我们不是已经有肥料了吗?
彼得-你知道。但不幸的是，化肥是一种能源密集型的生产材料，它不一定能像你希望的那样到达植物体内。所以不管怎样，它的碳足迹非常高。
菲尔-那这是什么技术?它是如何工作的?
彼得:我们所做的是用二氧化碳来稳定来自莱斯特沃克工厂废料中的营养物质。这些废物主要来自土豆——是土豆皮——但也包括土豆中产生的二氧化碳。
菲尔:你能给我解释一下这是怎么回事吗?因为很明显，二氧化碳是每个人都想摆脱的东西，但这不是一件容易的事。
彼得:不，那是真的。二氧化碳是相当不活泼的，所以它是一个很难去除的客户。然而，我们很幸运，在废料中有一种化学物质是相对容易获得的，那就是氨。氨很喜欢和二氧化碳反应。第一步是用液体中的氨捕获二氧化碳。我们必须添加一些额外的材料，特别是那些钙含量高的材料，还有一些硝酸盐材料，这样，那里的氨就会转化为硝酸铵，硝酸铵是一种很好的植物营养物质。整个系统通过碳酸钙的生成而稳定下来;我们大多数人都是这样。这有助于将整个系统粘合在一起。
菲尔:所以我把废物和二氧化碳放进去，然后我把硝酸铵和碳酸钙从另一端出来?
彼得:当然。它们都粘在下面的有机基质上，这些基质来自土豆皮。
菲尔:它能很好地生产出大量的肥料吗?然后，这种肥料本身是否足够有效?
彼得:当然了。我们实际上已经测试了六年了。我们发现，从整体上看，我们可以获得与传统肥料相同的产量和生长模式，所以从一开始就非常令人鼓舞。但我们也开始在土壤中看到额外的好处，这是由于我们添加了这些额外的材料，而这些材料是普通肥料无法提供的。
菲尔:现在，彼得，你也说过这一切的重点是减少碳排放。你的生产过程中会产生什么样的碳排放?很明显，你说碳进了，但是碳出了吗，这和现在的肥料相比如何?
Peter:一般来说，一吨氮肥每生产一吨材料就会产生3.5到6.5吨的二氧化碳。
菲尔-很多啊。
彼得-是啊。这个数字现在从我们的过程中下降到不到半吨的产出。我们能做到这一点的原因是，我们只是简单地画出了那些通常有非常能源密集型生产路线的材料。我们正在从目前被视为废物的流中回收这些物质，这实际上使它们不再是废物。
菲尔-这只是沧海一粟，还是值得一写?
彼得:不。正是化肥的使用使得农业产生了如此巨大的温室气体影响。很多人都在谈论奶牛排放的甲烷，这显然是很重要的，但最大的排放来自化肥的使用和滥用。
菲尔:如果我只是拿出一个样本……我的午餐在这里。好吧，这个腌好的脆片:与之前对环境的危害相比，它节省了多少钱?
彼得:至少70%。
至少70%?
彼得:在两年的时间里，它会比以前好百分之百。
菲尔-我要骄傲地大吃一顿了。
邮箱:COVID疫苗含有有害DNA吗?
听众卢克向我们表达了他一直听到的关于COVID-19疫苗的担忧。克里斯·史密斯回答说:
克里斯-卢克，请放心，绝对不是这样的。
我认为这可能是因为目前在英国推出的疫苗——很快也会在其他国家推出——是辉瑞公司的疫苗。
是的，这是一种基因疫苗;但它不使用DNA，而是使用一种叫做RNA的相关化学物质。这只是病毒遗传密码的一小部分。它被用来暂时对细胞进行编程，向免疫系统展示冠状病毒的外壳是什么样子，这样你就会做出免疫反应。
进入人体的一小段RNA，即一小段遗传信息，在体内很快就会降解，所以它不会停留很长时间。你的基因密码没有永久性的重组。
而且，真的，当你真正感染冠状病毒和当你接种这种疫苗时所发生的区别非常非常小。这与你自然感染病毒时的情况非常相似。
所以我们认为它是非常安全的，唯一的长期影响是你对病毒免疫，如果你真的遇到冠状病毒，希望你不会生病。
创造力，分析:数据显示贝多芬的影响力
Juyong Park，韩国科学技术院
今天是贝多芬诞辰250周年，所以我们正在研究数学和计算机如何分析他的音乐。毫无疑问，他激励了一代又一代的音乐家;尽管查克·贝里(Chuck Berry)告诉他“滚过去”，但你可以从说唱歌手纳斯(Nas)的样本中听到他的华丽，从主观上讲，他的风格可以从Yes和平克·弗洛伊德(Pink Floyd)等乐队的乐器中听到。但客观的统计分析可以告诉我们更多，并表明他可能——一个世纪或更长时间——是最有影响力的作曲家。菲尔·桑索姆听取了统计物理学家朴居永的意见，他一直在绘制不同音乐片段音符之间的异同，试图将一个抽象概念纳入数学……
居永:我们想找出谁是最有创意的作曲家。当然，为了具有创造性，你实际上必须引入以前从未使用过的新元素。但只用新奇来衡量创造力的一个问题是:尝试新事物其实很容易，只要找到以前没用过的东西就行了。所以我们实际上有两个衡量创造力的标准，或者说是两个要素。一个是新鲜感，另一个是影响力:你对追随你的人有多大的启发。
菲尔:这就是你的创造力模式，你尝试了多少新东西，有多少人喜欢它?
居庸:是的，你可以这么说。当然，这并不能涵盖所有关于创造力的内容，但我认为当我们讨论如何建模或如何衡量创造力时，这两个是非常重要的。我们比较了19位作曲家的作品，从早期的巴洛克时期的作曲家，如海顿和巴赫，到晚期的浪漫主义作曲家，如拉赫玛尼诺夫。我们发现:贝多芬是他那个时代之后对音乐发展影响最大的作曲家。
菲尔-你怎么知道的?
居庸诗，我们不是一次只看一个音符，而是看一个音符和它后面的一个音符。假设你只弹do re mi fa，然后我们看do-re，所以一个过渡;“re-mi”，一个过渡;还有"mi-fa"，一个过渡。这些转场实际上就像作曲家的指纹，根据这些元素的共同程度，我们可以确定作曲家的声音有多相似。
菲尔:是同一个人既新颖又有影响力吗，还是谁是谁，谁是谁?
居庸之道——新颖性和影响力不一定是完全相关的。贝多芬其实并不是最新奇的，但他所尝试的新事物却被追随他的人所广泛接受。在他死后的几十年里，他的影响仍然是第一位的。
菲尔:你认为你在这个分析中包含了多少创造力?因为很明显，本能地感觉这是一个人类的概念，你无法将其转化为计算机。
居永:是的，像“创造力”这样的词实际上会在人们的脑海中引发很多想法和想法，因为它意味着很多东西。有些人说，“好吧，这就是我们文明进化的原因。”一个很好的类比是能量。对我来说，当我听到能量这个词的时候，我马上想到，比如说，一半质量乘以速度的平方;但对很多人来说，能量实际上仍然意味着“生命力”，比如，“嘿，他有很多能量”。因为我们能够提出能量的物理理论，我们能够建造那些伟大的东西，这些东西实际上有助于我们的文明。我认为创造力也处于一个非常相似的阶段，在这个阶段，我们并没有试图限制创造力的含义，但实际上，我们试图提出一个自我一致的有用的框架来衡量创造力。希望这能帮助我们找到新的科学和新技术，帮助我们更有创造力。
Rick Wakeman谈合成人与创造力
里克韦克曼
贝多芬是使用乐器的先驱，为三角钢琴带来了新的曲目。所以克里斯·史密斯问传奇键盘手、Yes乐队成员里克·韦克曼——他本人也是合成器方面的音乐先驱——他是否是贝多芬的粉丝……
里克:是的，我是贝多芬的超级粉丝。我的意思是，听起来很有趣:它让我想到，不仅仅是符号让一个人变得独特或聪明;声音是非常重要的，随着新乐器的发展，声音在所有音乐中都扮演着重要的角色。人们忘记了贝多芬打破了规则。例如在第九交响曲中他使用了唱诗班。在交响乐中几乎闻所未闻;你只是没有合唱团。这让我想起了我在皇家学院的管弦乐教授，已故的菲利普·坎农，他总是对我说，“好吧，我们要用第一年的时间学习规则，然后继续前进，打破它们。但除非你理解它们，否则你无法打破它们。”贝多芬是这方面的天才。 Absolute genius.
克里斯:你在你的时代打破了很多规则，不是吗?咖喱在舞台上，玩着油漆滚筒……
瑞克:是啊!我是说，我很开心……我一直想做的一件事就是……在我刚进入皇家音乐学院的日子里，流行音乐和古典音乐相去甚远。我不明白这一点。我一直觉得像贝多芬这样的作曲家，再往前到瓦格纳，如果他们有电和穆格合成器以及其他乐器的乐趣，他们就会把它们扔进管弦乐队。因为直到20世纪初，当一种新的管弦乐乐器出现的时候或者一种乐器出现的时候，随着管弦乐的发展，它也被引入了管弦乐。但似乎当电力帮助了鲍勃·穆格和所有奇怪的电子乐器时，没有人想把它们放进管弦乐队。我一直觉得像瓦格纳这样的人肯定会这么做;贝多芬也会这样做，他会想，“这太棒了! We'll have some of this." So I thought, "well if they're not around to do it, I'll have a go." But it was really hard, because to try and get the classical world to understand what I was trying to get at, and trying to get the popular world, the rock world, trying to understand what I was trying to get at, was quite difficult. And I think the secret is not just creativity in notation on how you put pieces together - although that certainly does... you can recognise somebody's style, I don't think you can recognise their creativity, I think you can recognise their style - but it's also their use of sounds. And certainly in this day and age, there is nothing almost that you can't do.
克里斯:那么你认为20世纪60年代和70年代是一个分水岭吗?这是音乐的一个新时代，当这些神奇的机器出现的时候，就像他们当时一样，像鲍勃·穆格的合成器，还有旋律琴和其他东西，这些……我的意思是，你把它带到大卫·鲍伊那里，用它在《Space Oddity》里演奏，我认为你必须学会用不同的方式演奏，因为它是一台如此不可靠的机器，不是吗?
瑞克:它非常不可靠。像大多数技术一样，当它第一次出现时，它有很多小妖精。但我认为电子音乐最重要的分水岭，是鲍勃·穆格，鲍勃·穆格博士制造了他的第一台穆格合成器。
克里斯:因为他一开始就不喜欢合成器这个词，是吗?他说他想给它起个别的名字，最后他默许了，说:“好吧，我们就叫它合成器吧。”
瑞克-是的。他总觉得合成器是在创造已经存在的东西;这不是真的，他是在创造一种有自己的权利和声音的乐器。这就是典型的鲍勃。就像如果你问他，“你的名字是念M-oog还是M-ohg，”他会说，“随便你。”但他是一个很棒的老教授，我非常喜欢他，我们是非常非常好的朋友。他有三个女儿，我永远记不住她们的名字，所以他们被称为迷你穆格1号，迷你穆格2号和迷你穆格3号!
Chris -我刚刚想说，谈到创造力:你认为未来会怎样，利用我们现在拥有的惊人技术?你认为我们在音乐方面的未来是怎样的?你认为计算机可以和贝多芬一较高下吗?或者你认为像你这样的人总是能够突破极限吗?
里克:我认为有一个简单的答案:你应该让技术为你工作，而不是你为技术工作。所以，如果你正在写一首音乐，或者正在思考一首音乐，它需要技术来实现，那就使用它。如果没有，不要仅仅为了它的存在而使用它。
机器学习如何生成音乐
Rebecca Fiebrink，伦敦艺术大学
到目前为止，我们已经听说了计算机如何分析和激发创造力;但他们是否开始扭转局面，自己也变得有创造力了呢?“创意计算”领域仅在过去几年就取得了长足的进步——至少创意计算专家丽贝卡·费布林克是这样认为的。她告诉菲尔·桑索姆，音乐的可能性之大，会让可怜的贝多芬头晕目眩。
丽贝卡——我想他会大吃一惊的。很明显，电脑不仅能让我们播放音乐;它们允许我们录制音乐，允许我们作曲，并使用越来越有趣的算法在计算机中处理和生成音乐。
菲尔-真的吗?一个算法真的可以生成音乐?
丽贝卡:嗯，这取决于你对音乐的定义，但我认为我们已经非常接近了——如果还没有成功的话——用计算机算法生成人们可以识别为音乐的声音模式，在某些情况下甚至是非常令人愉快的音乐。
菲尔:你说的是机器学习，对吗?
丽贝卡:没错。机器学习是一套计算技术，用于发现数据中的模式，然后生成包含类似模式的新数据。
菲尔-他们在音乐中寻找什么?是哪个音符接哪个音符，还是别的什么?
丽贝卡:这取决于你使用什么样的机器学习和你使用什么样的音乐表示。在音乐中使用机器学习的一种常见方法是将音乐视为一段时间内的音符序列。这并不是对所有的音乐都适用，但如果你想让电脑听一首流行歌曲或民谣的旋律，那其实还不错。目前的一些机器学习技术在去年左右刚刚问世，已经成功地使用了一种不同的音乐表示，更像是你在手机上存储一段录音以便听它时使用的音乐表示。音乐的表现形式要复杂得多，对吧?你不仅仅是在捕捉音符在演奏的时间，你还在捕捉乐器，音量，织体的信息;就像钢琴的声音，鼓的声音，或者歌手的声音。
你提到的最后一个让我很困惑。它真的能捕捉到歌手的声音吗?它能像真正的歌手一样重现歌手吗?
丽贝卡:当然。即使在五年前，我也不一定会相信这一点，但机器学习技术发展得如此之快。今年4月，一家名为OpenAI的公司推出了…它叫Jukebox。我听到的第一个例子是一首歌;我用这个词很随意，但这是一首以弗兰克·辛纳屈风格演唱的新歌，名叫……我想应该是"热浴盆圣诞节"
菲尔:我们现在可以听一听吗?
丽贝卡:当然。
菲尔:哇。
丽贝卡:太搞笑了!这首歌很及时，很有趣;我现在就把它放到我的圣诞歌单里。听起来像辛纳屈。
菲尔:你是说那些不是取自辛纳屈不同歌曲的歌词样本;这些是它模仿弗兰克·辛纳屈产生的真实声音片段。
丽贝卡:没错。
菲尔-这对我来说太疯狂了。
丽贝卡:这太疯狂了。公平地说，这个算法也没有完成歌词的工作。研究人员和他们的歌词生成系统决定，“哦，这将是一个有趣的新弗兰克辛纳屈歌曲的歌词”。
菲尔——我是说，房间里的大象:背景音乐听起来像闹鬼的游乐场。
丽贝卡:是的，是的。这是这种类型的音乐生成算法的局限性。开发这个系统的OpenAI人员用了一些聪明的技巧来弄清楚我们如何才能做到这一点。其中一个技巧是在生成的音乐片段中加入一些噪音;这听起来有点像背景噪音，就像你从一张老唱片里听到的;有些会发生一些奇怪的事情;你听到的音调……事情听起来可能不完全一致。
Phil -有了无限的计算资源，你认为他们能基本上重现我们所熟悉和喜爱的现代音乐吗?还是说，算法想要发挥创造力，制作新音乐，还有更根本的限制?
丽贝卡:我绝对相信这些技术在接下来的几年里会变得越来越好，接近我们期望从真正的音乐家的录音中得到的那种质量。我仍然认为有几件事是很大的障碍。其中一个障碍是，从长期结构来看，很难创作出听起来可信的音乐。辛纳屈的歌很可能有主歌和副歌;当你看古典音乐的时候，你会看到更复杂的结构，比如交响乐，第一乐章的一个主题可能会以一种不同的方式在作品的结尾重新出现。这些系统现在还没有能力表示或生成那种规模的结构。另一个很大的障碍是这些系统往往很难被人们控制。你可以点击重做，让它重新做一遍，然后想出一些不同的东西，因为这些系统中存在随机性;但如果你说，“你知道吗，我真的希望这首歌更活泼一点，”或者，“我希望这首歌有一个不同的音调，”或者，“我希望这首歌里有一个小号，”对吧?如果你把它看作是一种制作新音乐的工具，那么人类想要做的事情有很多。
AI音乐到底有多好?
皮埃尔·巴罗，AIVA
AIVA正在使用机器学习来创作他们所谓的“人工配乐”——你在视频背景中听到的那种音乐，甚至都不会意识到它是计算机生成的!CEO Pierre Barreau加入了Chris Smith…
皮埃尔:AIVA基本上分为两步。首先，它研究了大量的乐谱，不同作曲家所写的数千首乐谱以此推断出音乐创作的一些规则，并分析了旋律和和声的模式乐谱的结构和乐器等等。然后利用这些规则，它就能创造出全新的音乐作品。第二步基本上是将这些书面乐谱转换成任何消费者都可以收听和享受的音频。为了做到这一点，我们基本上对乐器录音进行采样和数字化，并将它们拼接在一起，以产生一个可信的AIVA编写的乐谱记录。
Chris -它是如何知道你在教它的时候，它是如何知道它应该用什么样的词汇，什么样的乐器，什么样的符号来创作什么?它是如何学习的，然后产生的东西是你教它产生的东西的精确复制品?
皮埃尔:对，我们实际上把AIVA看到的数据分成了不同的类别。例如，在广义上，我们从风格开始，但它也知道其他类别，比如一段音乐的节奏。这是一首慢节奏的曲子吗?这是一首节奏快的曲子吗?它还知道所用的乐器和不同的乐器它还知道乐曲的结构。所以使用所有这些类别，它实际上在作曲过程中以一种方式使用我们产品的用户实际上可以说，“我想要一段三分钟长的音乐，这是为交响乐团写的电影风格的音乐，感觉节奏慢”。
Chris:这里面还是有很多人力投入的，不是吗?你的代码首先是由人力完成的。这仅仅是因为在一天结束的时候，我们知道什么是人类，而计算机不知道吗?因此，你需要这样的人工输入来给数据结构，但一旦它得到了，你就离开了。
皮埃尔:是的，我想说人的输入是必要的，这有点像我开始学习音乐的时候，我有一些老师教我，同样的，人类总是会在这里给计算机提供额外的指导，以完善学习，使其更有效。
克里斯:那么简单地说，如果我想重现一些听起来像是莫扎特或贝多芬可能创作的东西，那么我基本上会用大量这些作曲家的作品来教育系统，然后让它向他们学习。然后我，把这些输入适当地编码，我可以让它重现一些听起来像那些作曲家的作品的合理的复制品。
皮埃尔:当然。这是一种方法。另一种方法是，举个例子，给AIVA一段莫扎特的特别的音乐，如果我们想要重现莫扎特的话。我们给AIVA一个特定的音乐片段，它能够分析数据库，然后说，这是我看过的所有和这个声音相似的作品，然后使用这些作品中发现的特定材料和模式来重新创造出与莫扎特的一首作品风格非常相似的东西。
克里斯:既然今天是贝多芬的生日，我们应该看看我对贝多芬做了些什么。你给AIVA听了很多贝多芬的音乐，这就是当他被问到，能给我们来点贝多芬的音乐吗?
《皮埃尔》——引言很容易让人想起贝多芬第五交响曲，那种浪漫的旋律。和声中的选择也非常像贝多芬。
克里斯:如果你明天让它给我放一些贝多芬的曲子，你会得到一个完全不同的结果吗?还是你会一次又一次地得到几乎相同的结果?在这方面，它的词汇量是不是有点有限?
皮埃尔:不，通常我们得到的结果是不同的。当然，这取决于我们如何定义贝多芬。比如，如果我们说我想要第五交响曲风格的东西，我们会得到听起来像第五交响曲的非常具体的作品。但是如果我们说我想要一些听起来很像贝多芬的东西，我们可以从AIVA得到各种各样的输出。
克里斯:当你给观众播放这个时，他们有什么反应?你有没有做过这样的研究，你把你做的东西交给观众审查，然后说谁写的?
皮埃尔:当然。今年早些时候，我们被委托写一首莫扎特风格的曲子。这首曲子是在日本，在东京演奏的，乐团演奏了莫扎特的一首曲子还有一首是AIVA委托的莫扎特风格的曲子。他们被要求分辨哪些是人工智能写的，哪些是莫扎特写的。结果发现，60%的人认为人工智能作曲的曲调是莫扎特的曲调。基本上，AIVA赢了图灵测试。我会在这里加上一个星号，因为这完全取决于观众对莫扎特作品的熟悉程度。我认为在一天结束的时候，重要的是那些人走进音乐会，享受音乐，玩得很开心。你知道，有时候人们会说，人工智能什么时候才能创作出更好的音乐?我认为这不是重点。 The real point, just like Rick said, is how useful is it going to be as a tool to help creators, and are people going to enjoy the music, rather than ‘when are computers going to replace humans’.
克里斯-你提起瑞克，我是说，他应该担心吗?他应该小心点吗?你认为他很快就会失业吗?
皮埃尔:绝对不行。我认为，即使人工智能在作曲方面客观上比人类做得更好，我认为人类带来的一个关键因素是他们所做的事情的意义。人工智能可以创作出一种全新的音乐风格，完全疯狂的音乐风格，但如果没有可以解释的创作意图，我认为观众很难真正与之建立联系。出于这个原因，我认为人类永远是最擅长写音乐的，至少对其他人来说是这样。
长播放器:音乐延续千年
杰姆·费纳，朗普莱
我们已经看到，计算机在音乐上的优势和劣势与人类截然不同。菲尔·桑索姆去参观了一个今天没有人能演奏的音乐项目;甚至不能完全倾听。《朗普勒》是一段千年的音乐——是的，你没听错，一千年前——在伦敦一座以前的灯塔里。菲尔遇到了它的创造者，前波格兄弟的杰姆·费纳……
菲尔-天啊。这是难以置信的。
杰姆:嗯，这是夹层。有一个巨大的圆形架子，上面放着200多个歌唱碗，它们是朗普勒创作的实际乐器。
菲尔-我实话实说。我感觉自己即将重生，皈依某种古老的宗教。
杰姆:好吧。我感兴趣的是时间是一个比人的一生和经历漫长得多的过程。那么如何让一件事持续一千年呢?如果这是一段音乐，你如何让它继续演奏?你使用什么技术?
Phil -它是怎么工作的?
杰姆:它是怎么工作的?这里有源音乐和一个运算法则。原始音乐是由唱碗组成的，这是一种铜管手摇钟，在许多东方文化中很常见。你可以用两种方式玩它们。你可以打它们，但更有趣的是，你可以拿一种木制的打蛋器，在边缘上打，就像你可以用手指在酒杯上摩擦一样。有六段非常短的音乐，时长20分钟20秒。每一个都是由歌唱的碗和沉默组成的。
菲尔-我的数学不是很好，但这听起来像是两个小时，而不是一千年。那么，如何才能写出一段千年之久的音乐呢?
杰姆-这并不是说它们都是加在一起的。每隔两分钟，算法会在这六个点中选择一个起始点。所以你听到的是六个不同部分的叠加。每个人玩两分钟，然后在两分钟结束时，开始点移动。每一块的起始点移动的量是不同的。将其形象化的最简单方法是想象一张太阳系的图表。所以你看到太阳在中间，行星排列在外面，它们都以不同的速度绕着太阳转。所以几十亿年一次，它们可能都在一条直线上，但这需要很长时间才能再次回到一条直线上。
菲尔:所以你是说，如果我在一百年后听音乐，我可能会听到五首曲子和我在过去一百年里听到的完全一样，但是第六首曲子会有一点不同，你不可能在一千年的时间里把它们都放在同一个地方。
杰姆:我就是这个意思。是的。
菲尔:说实话，如果是在重复，我不确定我能看出来。
我的意思是，很多爱开玩笑的人说，哦，是的，我以前听过这个。在某种程度上，他们几乎做到了。这有点像天气——你知道你见过这样的天空，但你从来没有在那些地方看到过这样形状的云。
Phil:有没有一种感觉，这更像是算法而不是构图?
杰姆:当然是算法。我认为数字技术提供的一个伟大的东西是，你可以以人类无法做到的方式，在巨大的可能性空间中迭代。所以我更多地把它看作是一种帮助作曲家进入音乐领域的辅助工具，这些领域在某种程度上超出了人类的承受能力。
为什么精子喜欢低温?
伊娃·希金波坦在回答听众乔丹的问题时思路丰富……
Eva -我把这个问题问了Bill Colledge，一位生殖专家。
比尔:首先要说的是，只有一些哺乳动物有外部睾丸，也就是下垂的睾丸。例如，人类、羊和狗的睾丸位于外部，但大象的睾丸位于肾脏附近;然而，鲸鱼和海豚有下降的睾丸，但它们不是“闲逛”，当你需要以流体动力学有效的方式游泳时，这是有道理的。
伊娃:这也是一件好事，因为北大西洋露脊鲸的睾丸是动物界最大的——它们的睾丸可达900公斤左右!
相比之下，所有雌性哺乳动物都有内部卵巢来制造卵子——也许是因为每次只能产生少量的卵子，所以它们更珍贵，需要更好的保护，而雄性会产生数百万的精子，所以这个过程中的小干扰是可以容忍的。
有一件事我们可以肯定，那就是人类的精子很挑剔——男性精子的形成需要睾丸温度比体温低几度左右，而提高这个温度会导致问题……
比尔-例如，穿紧身内衣使睾丸紧贴身体，温度较高会减少精子数量，影响生育能力，同样的道理也适用于泡热水澡。
伊娃-这意味着如果你想怀孕，就不要再泡泡泡浴了!但我们实际上并不知道为什么像人类这样拥有外部下垂睾丸的物种的精子形成如此依赖温度……
比尔:很明显，像大象这样有内部睾丸的物种，精子的产生可以在体温下相当有效地进行。女性的卵子形成过程似乎对温度不敏感，因此没有理由进化出外部卵巢。
最近的一项研究表明，在较低的温度下产生精子实际上可能有助于受精过程。
比尔:当产生并储存在与外部睾丸相关的较低温度下的精子被释放到阴道中时，它们会遇到更温暖的环境，这种变化实际上会促进它们的游泳活动，从而增加使卵子受精的机会。这有点像它们从一个寒冷的游泳池移到一个温暖的游泳池，现在可以像鱼雷一样游泳。
伊娃-下次我试着把自己拖出来游泳的时候，我应该试试这个!那是剑桥大学比尔学院。下周，准备好你的烤面包机和面包刀，因为我们将回答默文的问题
Mervyn -酵母面包是健康的选择吗?
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