Jacob Collierという人間拡張音楽家
Jacob Collierという天才を知っているだろうか。
そして彼が人間拡張を体現しているということにお気づきになられただろうか。
...は？
というわけで以下の二つについて軽く紹介するので興味を持ったらどうぞ。
1. Jacob Collierってどういう人物か
2.人間拡張とはどういうことか
1. Jacob Collierとはどういう人物か
ジャズ界出身なんでもござれの現在23歳。2014~15年に出てきてからどんどん有名になって、2017年にはグラミー賞とってる。 何が凄いかをまとめると、
という点だ。
まずみてもらえれば凄さがわかる。しかも生ライブでも遜色ない。
他に人のカラオケ投稿にアレンジとしてコーラスを添えて動画を製作する試みもやっていて視聴者参加型で楽しい。相変わらず顔はうるさいが。
そしてそもそもハーモニーが異なる。
ネガティブハーモニーなど理論側に関してはこれらを見れば少しわかる。漠然としかわかってない
両方英語だけど日本語字幕を有志でつけてる違う動画もどっかにあったはず。
これらを可能にしているのが、多重録音と音楽作成ソフト、動画作成ソフト、オートチューンなどなど諸々の技術。
当然楽器も完備。鬼に金棒とは言ったもので、これらを誰かから渡されてもここまで活用できない。
ギターやボイスパーカッションの一人多重録音も最近では当たり前になってきた時代だから、驚きポイントは決してここではないのだが。
それにしても自分の表現のためにここまで身につけるのか。
ということで次の話へ。
2.人間拡張とはどういうことか
ヒューマンオーグメンテーション（Human Augmentation）とかIoA（Internet of Abilities)とかって名前にもなっている。（厳密には言葉の定義なのでズレはあるかも。）
暦本純一氏(東大、ソニー)が提唱している概念で、アホっぽくいうと人間の能力を技術で強化してビビらずポジティブにやっていこうという感じ。
最初はまあそりゃそうだよねって気持ちしかなかったし、流行りの人工知能、ロボットやVRとかでしょ？って思ってたがJacob Collierを見て「あ、やべーな」って直で感じた。「ひとりでできるもん」になってると。この世は指数関数なので、自分が1→10をやっている間に雲の上の人たちは1→1000で生きてて、技術を使うことでさらに1000→1000000になる。
これは困った。
というわけで技術を眺めながらも自分のやりたいこと、できることを適当にやっていくというスタンスが結局は求められるんじゃないか。金を追うのもいいけど金は金でしかないし。遊んで暮らしたい。
米津玄師などのボカロPも一種のそれで、彼もそろそろ初音ミクとのデュエットやるんじゃないかとは期待している。DAOKOもいいけど。
前書いたがミックホップについてもそこに感心したし、一方でラップは人間の残された牙城の一つであってほしいと願ってはいる。
最近出てたんですが、高すぎて絶対に個人で買えないですね。というかこんな値段の本amazonで初めて見た。
オーグメンテッド・ヒューマン Augmented Human―AIと人体科学の融合による人機一体、究極のIFが創る未来
- 作者: 暦本純一,他60名
- 出版社/メーカー: エヌ・ティー・エス
- 発売日: 2018/01/17
- メディア: 単行本
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自分はマジで部外者で回し者でもなんでもない。とにかくJacob Collierについてこの視点で言及したかった。augmentedって響きかっこいいよね。
ブログについて、安易に英語を使わずタイトルはカタカナを使うぞというポリシーはあるが、人名や地名はなるべく現地語で書きたい。
今押さえたい作業用BGMYoutubeチャンネル
音楽をチェックする時に何を利用しているのだろうか。
自分はもっぱらYoutubeとSpotifyだ。海外だとFacebookがめちゃ強いとは聞く。
以前に下のような記事を書いたが、これらは補助的なサービスであり結局一次試聴はこの２つを使っている。
YoutubeのチャンネルとSpotifyのプレイリストは大きな違いがある。 Youtubeのチャンネルでは映像に価値があるもの、またサムネの雰囲気にそもそも統一感があってクールなものが好まれる。チャンネルに関しては無断転載ではないのかという疑惑もあるがグレーゾーンだ。
一方で実は新人やRemix曲の流行はここら辺から来ていることも。例えば、Blackbearは原曲よりもRemixのほうが再生回数が多い。Blackbear自身もネットで勢力を伸ばしたアーティストだが、チャンネル自体の影響力も高かったのだろう。
作業用BGMとしても、今やYoutubeチャンネルやストリーミングが優秀。
というわけで適度に紹介。音楽ジャンルはいつも通りネット音楽、ヒップホップやクラブ系が中心。分け方のネーミングは適当。
※数字は登録者数。（登録者数は2017/12月時点で万の位四捨五入)
スタジオ系
Boiler Room 150万
画面の前にいながらクラブを体感することができる動画群。DJごとに出ているため検索で引っかかりやすい。反面DJが多すぎてチャンネルとしては使いづらい面もある。早くVR空間でこれを体験したい。
NPR Music 120万
本棚の前でライブしているTiny Desk コンサートで有名。クソ良質な音楽が演奏されている。最高。
COLORS 70万
若手アーティストが背景一色の前で歌やラップ、演奏を披露している。これもクールな音楽。
HOT 97 170万
ラジオ局でフリースタイルラップをかましている。すごいが英語がわからなくて悲しい。作業用BGMではない。
クラブ系
基本的にはエレクトロ、フューチャーベース、チル系が主になる。ここ数年のネットの流行。そして多すぎてまとめられないので漏れがあったら追加したい。生音のローファイなチル系は下の方に入れた。EDMは他でもよくみるので最後にちょっとだけ書く。オタ色が強いもの(ナードコアやカワイイ系など)は自分で探してね。
NoCopyrightSounds 1390万
著作権フリーの音楽を探しているならここ。ゲーム実況でよく使われている。一言で言えば聞きやすいエレクトロで激しいのは無い。自分の中ではネットのジャスコというイメージ。居心地が良くて安い。ごめんなさい。
MrSuicideSheep 780万
Youtubeチャンネルの覇者の一強。サムネが目を惹きつけるデザインでずるい。取り上げる曲もフューチャーベースやエレクトロ、チル系とネットのエモい音楽を総まとめしている。ただ勢いは1~2年ほど前がピークだったかな。
Chill Nation 430万
Nationシリーズ。Chillといってもエレクトロな音を用いているのが多い。
TheSoundYouNeed 430万
インスタ映えしそうなサムネにロゴがついた類似チャンネルの中では一番有名か。チル。
Majestic Casual 360万
サムネの真ん中にmajestic。はい、チル。結構オーガニック（生音）の曲もある。昔ほどの勢いはないがライブ動画とかもやってる。
Spinnin' Records 1930万
今更説明するまでもないがEDMの立役者。レーベルだがチャンネルとしても優秀。 Ultra、Proximity、Monstercatなど登録者500万以上の名だたるEDMチャンネルもあるがここでは大きく取り上げない(飽きたので寝かせる)。UKF dubstepは一時期鬼のように聞いてた。
ヒップホップ系
トラップ、ラテンもここに含める。ハードなものでまとめたかったのでチル系は除いた。
Trap Nation 1700万
Trapというジャンルが流行った理由の一つ。Nationシリーズで一番登録者が多い。最近は勢いは落ちてはきている。これはEDMで本来のトラップじゃない！と怒る人もいたとかいないとか。
Trap City 890万
3大トラップチャンネルのもう一つ。あと一つはTrapMusicHDTV(sub390万)。
WORLDSTARHIPHOP 820万
ヒップホップはまずこれ。といっても玉石混淆で何が何だかわからないというのが外国人からの実情。結局はアーティスト単位でフォローしよう。
Cole Bennett 130万
Lil Pumpのプロモーター兼ビデオグラファー。まだ21歳。世界は広く末恐ろしい。
88rising 130万
アジアのラッパーを特集する急上昇チャンネル。Rich Chiggaもここから。日本のは少ないが。
Hear This Music 500万
ラテン音楽はこれで見ている。OzunaとBad Bunny、Farrukoが強い。
Genius 180万
歌詞の深い説明、アーティストの生き様などコンテンツの質が高い。ストリーミングではなくドキュメンタリーのような内容。作業用BGMではない。
ローファイ(チル)系
サムネにジブリや日本のアニメ絵が使われていて著作権的に大丈夫なのか。多分ダメだがvaporwaveの流れを汲んでいそう。24時間放送しているストリーミングにいつも人がいる。自分もハマっている。エモい。
Chillhop Music 120万
作業用BGMにピッタリ。
ChilledCow 110万
作業用BGMにピッタリ。エモい。
Ambition 38万
作業用BGMにピッタリ。チル。書くことがない。
Cloudx Music 30万
作業（略)
老舗レコードレーベル系
残念ながらこの登録数を見るにファンでも動画で見るというよりはCDやストリーミングサービスで視聴している人が多い。マイナーな曲よりシングル詰合せ！が聞きたいという当然のニーズでもある。他にも、挙げている動画がYoutubeというプラットフォームに最適化できていないという点、今ではプレイリストや音楽チャンネル自体がある種のレコードレーベルと化しているという点が原因として考えられるか。Youtube独立チャンネルというわけではないため一部に止める。
Mad Decent 90万
いきなり老舗じゃないが、Diploが主宰しているレーベル。流行りのエレクトロからレゲエやムーンバートンなど民族音楽系まで網羅している。アーティスト単位の方が登録者数が多い。(Major lazerは登録者960万)
Stones Throw 20万
20年前からあるレコードレーベル。質の高い音楽を突きつめている系譜。J Dillaが所属していたことで有名。キャッチーではないが耳が肥えてきたなら聞いてみるのはいいかも。Youtubeで聴く客層ではないため再生回数の伸びは悪い。
Ninja Tune 20万
イギリスのレコードレーベル。老舗だが日本では知名度が低い。こちらも視聴者層のズレにより伸びは悪い。
Warp Records 10万
フジロックのトリを担う人たちが所属してるレーベルでもこんなもん。時代。
冷静に考えるとネットユーザーは比較的若いためファン層が若ければ若いほど登録者数も多いはず。Youtubeのサービス開始は2005年。すでに有名なものばかりでYoutube内にもリンクが貼られているがまとめた。挙げてるものは登録している。
英語圏でないものは全然聴けてない、すみません。 T-seriesとかいうインドのお化けチャンネル(sub3000万超) やトルコのnetd müzik(800万)など抜けが結構あると思うけど叩き台として感想とともに書いた。
最近は輝夜月ちゃんのチャンネルを登録しました。
追記(2018/1/9) そういえば大きすぎて忘れてたチャンネルを一つ。
Canal KondZilla 2510万 www.youtube.com
ラテン系の覇権。このMV監督の作成ペースはえげつない。億越えの再生回数も多いので文字通り億万長者なはず。 肝心の動画はまあラテンのイメージに沿ったもの。日本人が出演するともっとチープなものになってしまうのだろうか...。
参考資料
Top 250 YouTubers music Channels - Socialblade YouTube Stats | YouTube Statistics
https://vidstatsx.com/youtube-top-100-most-subscribed-music-channels
受験勉強をパターン認識っぽくこなしてしまったツケ
思考のクセについてポエム。
数学の勉強をする際に「公式の意味をしっかり考えなさい」と怒られたことはないだろうか。それを無視して公式を覚えて問題を解いて、詰まったら丸ごと解法を覚えるという手段を自分は取っていた。するとある程度量をこなすと、パターンというか定石が見えてくるのでそれを意識しながら細部を調整する。その結果紙面上の問題が解けるようになる。解いているうちに一応公式が言わんとしていることもぼんやりわかる気がしてくる。このような作業から数学が好きになるはずもなかった。教科書の公理や定義には相変わらずアレルギーを感じていた。
この方法でテストの点は悪くないが何も本質を理解していない学生Aが生まれる。そして大学数学にぶち当たる。改めて公式の意味を理解しようとしても全然わからない。一から記号の意味と表している概念を一行ずつ確認するしかない。具体例はない。証明は全然興味がもてない。はい、脱落。
そのまま時が経ち今でも頭で概念に向き合い、仮説を立てていくのは苦手なままだ。この勉強方法を取っていたからできなくなったのか、できないからこの勉強方法だったのかは卵が先か鶏が先か問題だが、数学向きの頭はしていない。今でも悔やんでいることの一つがこれ。
実は上記のやり方を他の様々な教科にも適用していたのでタチが悪い。
というより改めて考えると、全てに似たようなことをやっている。会話、ゲーム、運動、情報収集などなど......
簡単にまとめると演繹的か帰納的かという話だが、帰納特化だったんだなと。演繹的だという人も複数のコミュニティに確認できて、生まれにせよ20年以上の訓練にせよ思考回路が異なっている。自分は帰納的で頭カラッポだったからこそ空気を読むことやアホな会話、作業の効率化などは経験から何とかなってきた。今からでも遅くないと信じてなんとか演繹的思考をやってくが徐々にしか伸びないのだろう。一方で帰納的に情報を大量に集めて分類や学習していく方が向いているのは確かなので、もう開き直ってやっていく。未だ定量化できていないもの、評価関数が人間依存な情報や、人間のバイアスを逆手にとったものを扱っていく方が良さそう。
演繹的に思考するクセがついていない問題点は、概念上での理解が遅いため時間を無駄にすること、二つ目は思考の飛躍が生まれづらいことだ。
一つ目の要点は抽象的な話を現実のケースに当てはめるのが苦手ということになる。そのせいで同じことを複数回繰り返している可能性がある。情報収集する時点ですでに時間を効率的に扱えておらず、試行回数も増やさなければならない。物分かりが悪い人になっている。また具体例をみないと動けない人なので少なくとも具体→抽象→具体の反復横跳びをしていかないといけない。
思考の飛躍については未だ機械が苦手としている課題でますますヒトに求められることであり、帰納的ではどうしようもないなと気づいたのが最近の悩み。全てが後追いになるので自分の感覚も重視していかないとと思う。コードを書くときに既存にあるものはなんとかなるが計算量減少のためのアルゴリズム改良とかは極端に苦手だ。こっちが間違いなく必要なのに。
偏見については演繹帰納関係なく起きそうだが、自分の見える範囲での経験だけで判断してしまうのはよくないということで本や会話によってなるべくデータを集めて判断したい。これはデータ依存の機械学習も大量の情報を扱うことで同じことをしているのでヒトは本質的に劣っているが。世の中の事象を粗い確率で捉えることができるだけでもマシになるはず。
また帰納的とは直接は関係ないかもしれないが、資料を疑ってかかることに慣れていなかった。指導されてようやく論文などの資料はまず疑うということを学んだ。自分よりレベルが高い文章やデータになると、自分の頭で考えることに慣れておらず理解も甘いため額面通り受け取ってしまうクセがある。このクセは直すのに時間がかかりそう。
機械学習やパターン認識について自学していると毎回定義に悩まされ、かつ俺も機械と同じようなことやってんな......と思ったので書いた。
『ロボットは東大に入れるか？』は終わったプロジェクトだが、自分が処理方法としては似たようなプロセスを踏んでいたので問題形式であればいつかは可能だろうという気はしていた。しかし頭いい人たちが厳しいという判断をしたのでそうなんだろう(DNNもまだ画像でしか優位な成果を見せてない気がするし)。 確かに確率的勾配降下法による具体的な手法が思いつかない。例えば、問題自体の解釈というより解答者の教師データを多く集めて問題→解答のプロセスを青チャートなどの参考書で多く踏むとか？と思ったけど解けない人たちと同じところで詰まりそう。医学部の方が定番問題が多いのでまだ楽そうではある。全体として自然言語処理がまずネックなのかな。
下の本はわかりやすかった。RやPythonで、ちょこちょこ実装(という名の検索)しながら読むとそれなりにわかった気になる。自分は慣れてるR。
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雑魚ゆえ案の定、黄色本は途中で挫折したのでまた挑戦したい（必要になるかは知らないが）。ただ入り口から覗いてわかったが機械学習よりも仮想現実やblockchain関連の方がふざけても許されそうな雰囲気なのでヒマな時はそっちにbetしたい。ホントは勉強のためにコード載せて初学者技術メモ的なもの始めたいんだけどどうしても自信がなくて踏ん切りがつかない。誰も読んでない今やるべきなんだよな。ここでつまずいた〜みたいな。3月からやろ。
