小冰在這裡是如何學習的呢？
微軟（亞洲）互聯網工程院副院長、小冰團隊總負責人李笛介紹，分三步：首先，基於小冰已有的音樂創作模型，微軟把端口給到上海音樂學院的老師，讓他們去聽小冰創作的海量音樂作品，並給出系統性的點評；其次，老師也教會人類程序員基本的樂理知識，包括編曲技巧等，用於優化小冰的創作模型；最後，小冰不斷學習，不斷交作業，老師不斷給反饋。
無論“模型”“作業”還是“反饋”，都是一個不斷迭代的過程，如此循環往複，當小冰達到和人類同學相似的水平，且趨於穩定，她就畢業了。聽上去似乎和“把大象放進冰箱需要三步”一樣簡單，但相比當年學寫詩只迭代了1萬多次，小冰這次學音樂可難多了，達到了十萬級的量級。
“音樂創作和寫詩、繪畫有一個最大的不同，人類音樂創作的特征，是從某一個段落入手，再延伸到其他部分。而對人工智能來說，這是兩個不同的技術，所以要分開訓練。”李笛舉例，比如抖音神曲，火的往往是一個很短的片段，是一首歌的核心部分——這是要單獨訓練的；然後，再用另一種技術教會小冰從這個片段入手，創作出作品的其他部分，需要起承轉合，還需要音樂的故事性。
上海音樂學院音工系教師陳世哲也是小冰的導師，每次小冰交來作業，由他組織音工系的師生一起批改，對音樂細節作出反饋，比如和聲的走向、音樂的結構，等等。在他們的指導下，從今年1月到6月，經過近半年密集的師生互動，小冰的作曲水平逐漸達到和人類相似的穩定水準。 |
