李芷君 - 人工智能 為音樂認知注入新養分｜智凝都會

多年來，本港不少大、中、小學推行「一人一體藝計畫」，培養學生對體育和藝術的興趣，以鼓勵學生發展個人潛能，陶冶性情。除此以外，學習音樂還有沒有其他好處？

音樂訓練與認知優勢

從認知心理學的角度來看，音樂演奏是一項十分複雜的任務。演奏者需要同時顧及音準、拍子、節奏、讀譜、指法、呼吸、情感表達等，意即演奏者需要即時處理來自聽覺、時間、空間、視覺、感覺運動控制、美學判斷等多方面資訊。故此，音樂訓練有機會為人們帶來不同的認知優勢。

筆者前期的研究發現，長期接受音樂訓練的人士（下稱音樂家）比沒有接受音樂訓練的人士（下稱非音樂家），更能有效地運用右腦去處理英文詞彙。在電腦實驗中，我們邀請受試者讀出隨機出現在熒幕左、中、右的英文詞彙。結果顯示，音樂家比非音樂家能更快讀出左邊和中間的英文詞彙，而兩組讀出右邊英文詞彙的反應時間相若。由於出現在左側視野的資訊會更直接投射於右腦，反之亦然，故我們歸納音樂家比非音樂家更能靈活運用右腦去處理英文詞彙，這正好顯示着大腦的可塑性（plasticity）。及後，筆者亦利用腦電圖（electroencephalography, EEG）得出相似結果，說明音樂家的右腦在處理音符和非英文詞彙時有着共同的視覺處理機制。

此外，筆者的其他研究顯示，音樂家比非音樂家於閱讀英文字母時於右側視野有更大的視覺範圍。這也許與音樂家需要及時由左至右讀譜演奏有關。筆者的眼動追蹤（eye-tracking）研究亦顯示，音樂家比非音樂家較傾向於閱讀英文字時注視文字上方，並有較佳的閱讀表現。故根據以上研究，音樂家有機會把其讀譜訓練的優勢帶到英文閱讀上，是為「遠遷移」（far-transfer）學習情境。

以上研究結果均建基於傳統的音樂訓練，如長時間跟隨老師學習樂器。長期的音樂訓練不止讓我們學懂讀譜和奏樂，同時亦於大腦可塑性和閱讀上有着相當的影響。

人工智能與音樂認知研究

誠然，近年人工智能發展一日千里，並已於音樂創作、分析、研究、表演和學習等方面廣泛應用。人工智能已悄悄為音樂認知研究提供了新的養分。如市場上的音樂學習應用程式，以方便和容易作為賣點，供初學者自學樂器（如結他、鋼琴等）。當中亦加入了人工智能元素，於演奏時給予反饋，並有計分、升級等設計，加強學習趣味。同時，應用程式中簡化了讀譜訓練。這是否意味着，我們要重新審視不同的音樂訓練模式會否帶來不一樣的認知優勢呢？

此外，筆者最近與心理學本科同學進行畢業論文研究時，亦利用了人工智能創作音樂選段，於實驗中供受試者聆聽，並於電腦上作出判斷。由於實驗牽涉到讓受試者判斷音樂中的情緒，故人工智能所生成的音樂選段能否誘發不同的情緒就顯得尤其重要。

起初，我們對人工智能生成音樂能否在短短10秒內誘發不同情緒也有保留，但經過反覆的討論，我們首先於人工智能程式上選取愉快、悲傷的情緒，並選取相應的大調和小調，大量創造不同的音樂選段。及後，我們把所有生成的音樂選段交予數位同學作情緒判斷，並只會於實驗中用上被一致認定為愉快或悲傷的選段。實驗結果顯示，受試者對音樂選段有一致的感受，說明人工智能所生成的音樂，符合人類一般的情緒判斷。於研究層面而言，人工智能令我們於短時間內創造不同的音樂選段，同時亦能有效控制不同變量（variables），實屬研究的好幫手。

雖然人工智能生成的音樂與人類創作的音樂於認知上有多相似，實屬未知之數；不過，人工智能已為音樂認知研究注入養分，值得我們翹首以待。

文：香港都會大學人文社會科學院高級講師李芷君博士

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文章刊於《星島日報》2023年5月25日教育版專欄「大學之道」。

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