小冰音乐创作模型的升级过程中，最大的“坑”是小冰团队对于“瑕疵”的理解。
李笛说：“如果我们把‘瑕疵’等同于不符合乐理常识，那就错了，有一些‘瑕疵’恰恰是音乐灵动的那一面。所以现在小冰的歌曲，她灵动的部分是多的;早期的作品，好像很中规中矩，但是不行。”
于阳认为，灵动感的产生，很难说哪次迭代后突然“开窍”，其实是种“量变到质变”的过程。而对于“瑕疵”的理解，实质上是涉及“审美的方式”这种哲学层面的问题。
千百年来，随着人类社会的发展，我们已经形成了一套非常科学完备的审美习惯，而既有的审美方式是很难被打破的。小冰的音乐作品也同理，哪怕是瑕疵，也要在既有传统规则的审美框架里。
怎么去判断哪些“瑕疵”是好的?李笛表示，如果一个“瑕疵”在成功的作品中反复地出现，而又被接受，那说明它是好的;但如果是一个被人类创作者抛弃了的不常见的“瑕疵”，那它很有可能是错的。“这个太主观了，不像下围棋(有明确的输赢规则)。”
陈世哲提到，就目前的技术来看，AI的创作仍然有欠缺。但因为AI不是按人类的思路来出牌的，反而有时候写的曲子对人类音乐家也带来很有意思的启发。
小冰曾有一首作品令陈世哲惊艳——利用很少的声部，就表达出了很灵动的场景。在音乐界有一个不成文的规定，学作曲时，之所以学很多经典，就是为了规避前人。陈世哲说，而机器则可以在学习完前人的作品后，甚至把一些没有出现过的组合排列出来，“这也是未来我们觉得很有价值的研究方向。”
擅长流行古风
数据是人工智能的“血液”，数据的质量直接影响到人工智能的训练结果。小冰团队花费大量时间和精力来提高数据质量，这也使得训练的数据在所有数据中占据很大的比例。
小冰比较擅长的领域在流行音乐，其中中国古风类音乐水平最高。
陈世哲分析，这或许是因为中国古风音乐用的音比较少，“(中国古风)主要用的是五声调式;西洋的古典音乐，它会用到半音、十二音。所以从数学上看，中国的五声调式排列组合相对较少，AI可能会比较擅长这些运算量更小一点的形式。”
如果“喂养”小冰古风风格的作品，肯定不会产生出“摇滚乐”的结果，目前小冰所擅长的音乐风格，也与她在深度学习中学习数据的类型有密切关系。
小冰第一期的学习数据主要以流行歌曲，特别是中国流行歌曲为主，“比如周杰伦的歌，基本上我们能看到的歌手都收进去了”，古风、民谣等风格也是现在受众最广的领域。陈世哲说，下一步计划加入更丰富、更具多样性的数据。
好玩的是，抖音“神曲”的片段，也是小冰的学习内容，“这都是从一个有‘瑕疵’的作品中挑出来的基本没有瑕疵的部分，拿这个部分来训练不是更好吗?”李笛反问。
于阳说，从流行、古风、民谣入手，是上音和小冰团队达成的共识。如李笛所说，“我们第一步不是让小冰去创作伟大的交响乐”，而是生产大众能接受、也能评价好坏的作品。
小冰何时能挑战西洋古典音乐?李笛坦承，这或许需要程序员和产品经理的乐理知识、音乐修养再上一个台阶，“因为古典音乐实在太艰深了，我们需要更多时间。”
将学习更多种类音乐
现在，小冰音乐创作从灵感激发到作曲、编曲、作词，一切在2分钟内就能搞定。
李笛介绍，小冰的人工智能创造，包括音乐创作，都基于一个基础逻辑：和人类一样，需要被激发灵感，这是创作的原动力。
小冰是以一张图片或一段文字作为激发源的，这也是其音乐创作的第一个步骤，激发灵感后，用算法生成和弦进行，即先定下主基调、情感、曲风，然后创作副歌。
下一步是作词、编曲，二者的顺序比较灵活，既可以为给定的词编曲，也可以为旋律重新填词，甚至作词、作曲同时进行。最后一个步骤是混音，混音尽管相对简单，但决定了作品最终的听感。
也就是说，小冰音乐创作的流程步骤，与人类创作者几乎完全相同，而与许多人类创作者难以描述其灵感来源相似，小冰也无法为其创作的歌曲形成具体的，有逻辑的解释。“让她解释为什么创作这首歌，比让她创作出来难度大得多。人类也是如此，你问一个人，这个旋律是怎么到你脑海中的，他也未必说得清。”李笛说。
小冰从上音毕业，只是小冰团队和上海音乐学院合作的开始。接下来，小冰团队还会和上音一起，让小冰学习更多种类的音乐，并进一步加强流行音乐的创作能力。
谈及是否有读研读博的规划，李笛打趣道，毕竟“我们工程师都有攒学历的‘癖好’”。
“上音的博士要求能够独立完成大型的管弦乐作品，我相信未来小冰应该可以达到这个水准。”陈世哲说。
或开启音乐个性化定制时代
陈世哲设想，人工智能以后的目标未必一定要去模仿人类，“我觉得甚至可能会引领一个亚文化的、新的艺术形式。”
这也是小冰团队和上音方面的探索方向。“看看AI到底能够帮人完成什么，这可能会远比开始的目标更有价值。”陈世哲说。
而根据小冰团队的畅想，在小冰学成之后，下一步则是真正走入内容产业。“我们希望她真正成为音乐创作者的好帮手，她可以帮创作者提高产能，让他们没有灵感枯竭的风险，提高他们创作的动力，延长他们创作的高峰期。”李笛说。
陈世哲认为，从电影和游戏配乐，流行歌曲，到明星或者乐团的运营，再到上游的作品创作，在音乐产业里有很完善的产业链。如果小冰达到上音的博士水准，会彻底改变产业链条。
同时，理论上，随着硬件升级和扩展，她的并发数是无限的——换言之，小冰可以同时为海量用户创作歌曲。这或许将开启音乐的个性化定制时代。
“我认为现在是一个多元化社会，更多的人需要个性化的音乐。这个时候，人类作曲家从效率上来讲，已不能满足人类的需要，所以这是我非常期待小冰的一点。”陈世哲说，“人工智能的创作方式会因人而异，甚至就因人当下的心情、当下想要的东西创作歌曲。”南方日报驻京记者 王诗堃 刘长欣
策划统筹：张志超
人工智能如何“写歌”?
1.灵感激发
通过一段文字或一张图片，先创作和弦进行，即先定下主基调、情感、曲风，然后创作副歌。
2.作词、编曲
二者的顺序比较灵活，既可以为给定的词编曲，也可以为旋律重新填词，甚至作词、作曲同时进行。编曲，也即把相对单一的旋律，扩展成多种乐器配合，从而形成作品。
3.混音
混音相对简单，但决定作品最终的听感。
