小冰在这里是如何学习的呢？
微软（亚洲）互联网工程院副院长、小冰团队总负责人李笛介绍，分三步：首先，基于小冰已有的音乐创作模型，微软把端口给到上海音乐学院的老师，让他们去听小冰创作的海量音乐作品，并给出系统性的点评；其次，老师也教会人类程序员基本的乐理知识，包括编曲技巧等，用于优化小冰的创作模型；最后，小冰不断学习，不断交作业，老师不断给反馈。
无论“模型”“作业”还是“反馈”，都是一个不断迭代的过程，如此循环往复，当小冰达到和人类同学相似的水平，且趋于稳定，她就毕业了。听上去似乎和“把大象放进冰箱需要三步”一样简单，但相比当年学写诗只迭代了1万多次，小冰这次学音乐可难多了，达到了十万级的量级。
“音乐创作和写诗、绘画有一个最大的不同，人类音乐创作的特征，是从某一个段落入手，再延伸到其他部分。而对人工智能来说，这是两个不同的技术，所以要分开训练。”李笛举例，比如抖音神曲，火的往往是一个很短的片段，是一首歌的核心部分——这是要单独训练的；然后，再用另一种技术教会小冰从这个片段入手，创作出作品的其他部分，需要起承转合，还需要音乐的故事性。
上海音乐学院音工系教师陈世哲也是小冰的导师，每次小冰交来作业，由他组织音工系的师生一起批改，对音乐细节作出反馈，比如和声的走向、音乐的结构，等等。在他们的指导下，从今年1月到6月，经过近半年密集的师生互动，小冰的作曲水平逐渐达到和人类相似的稳定水准。 |
