Escucha un sistema de inteligencia artificial imitando el estilo de los Beatles
La relación entre inteligencia artificial y música es un asunto que ha dado de que hablar desde las primeras exploraciones algorítmicas, el progreso de los sistemas generativos y las dinámicas de lectura que incorporan los sistemas, que cada vez al ser más complejas y abarcar una mayor y más profundamente filtrada cantidad de datos, secuencias y procesos, permiten una serie de funciones no solo más complejas, sino más amplias en lo creativo, como probablemente sea el caso de muchas de las herramientas que utilizamos a diario para producir música.
Aunque mucha de la exploración algorítmica en la música está destinada a proporcionar nuevos sonidos o generar vías originales de producir algo que no se logre mediante otros métodos, también hay muchas herramientas orientadas a imitar lo humano, cuestionarlo, expandirlo o simplemente complementarlo desde diversas funciones “inteligentes”. Algo similar es lo que busca Flow Machines, un proyecto de laboratorio de ciencia computacional de Sony en París, especialmente dedicado a la interacción entre música y sistemas de inteligencia artificial.
Su trabajo abarca principalmente la exploración de procesos de identificación inteligente de lenguajes y patrones musicales en amplias extensiones de datos y estilos, para obtener de ello herramientas de composición que sirvan como puente entre el algoritmo y un usuario humano. El sistema en cuestión se condensa en lo que han llamado FlowComposer, una herramienta basada en el mencionado método de “aprendizaje” por parte de la máquina, mediante el cual puede identificar automáticamente diversos estilos de canciones, los cuales se pueden aplicar a nuevas creaciones.
Su funcionamiento se basa en la identificación de determinados patrones musicales de una base de datos de unas 13000 partituras, mediante los cuales un compositor puede crear otras figuras y canciones finales. Las primeras exploraciones se enfocaron en el jazz y la música clásica, con algunos resultados parciales. Sin embargo, el mes pasado el grupo publicó un par de canciones bajo estructuras populares, concretamente una de ellas llamada Daddy's Car, basada en el rastreo inteligente de diversas canciones de los Beatles, para la cual el compositor Benoît Carré compuso la letra y realizó la producción, con el detalle de estar basado en la armonía, melodía y estructura sugerida por el sistema de inteligencia artificial.
La canción en cuestión utiliza además fragmentos de grabaciones de otras canciones, las cuales fusiona con las generadas por FlowComposer mediante otro sistema llamado Rechord. Finalmente la producción y la mezcla se realizan como con cualquier otro proceso, aunque faltaría ver que tanto influye la máquina y si se tendrían o no “errores de mezcla” o si con los algoritmos también suceda el “vuelve a grabar la última toma, por favor”.
Además de Daddy’s Car, el grupo ha compartido otra llamada Mr. Shadow, creada a partir de un estilo que el sistema de FlowComposer llama “cantautores americanos”, para referirse a la forma de composición de personas como Cole Porter, Gershwin, Duke Ellington, entre otros. Ambas canciones estarán presentes en un disco de “inteligencia artificial y pop” que se publicará en 2017.
Más allá de preguntarse cómo sería la curiosa escena de un robot en la oficina de derechos de autor o si el sistema es fiel o no a los originales o de cual sea la real utilidad de estos procesos, la investigación es de por sí meritoria, en tanto representa también un profundo avance musicológico, cuyas aplicaciones y procesos son inimaginables.
Vía Spin
Miguel es un investigador que relaciona la filosofía, el arte, el diseño y la tecnología del sonido. Vive en Medellín (Colombia) y es fundador de varios proyectos relacionados con lo sonoro, como Éter Lab, Sonic Field y Designing Sound.
