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nUna pieza musical, al estilo de Mozart, generada por MuseNet.
nEn realidad, esta melodía ha sido creada (sí, lo han adivinado) por un algoritmo de aprendizaje automático entrenado con miles de piezas de música MIDI. Bautizado como MuseNet, ha sido desarrollado por investigadores de OpenAI, una organización sin ánimo de lucro de San Francisco (EE.UU.) dedicada a la investigación de la inteligencia artificial (IA) y su posible impacto en la economía y la sociedad.
nLos investigadores entrenaron una gran red neuronal conocida como transformador. Este tipo de red aprende a predecir las siguientes notas de una pieza musical. Luego, se pueden añadir algunas notas más a la red para crear una nueva. Permite mezclar diferentes géneros y estilos, e incluso agregar y eliminar instrumentos específicos.
nEl trabajo muestra cómo un modelo de este tipo puede capturar y reproducir patrones estadísticos que reflejan el carácter de algo como una pieza musical. Los mismos investigadores utilizaron una tecnología similar para generar texto automáticamente a partir de una frase. Algunos de sus resultados fueron extraordinariamente realistas, lo que hizo que los investigadores empezaran a preocuparse (de forma un poco dramática) sobre el riesgo de que una herramienta de este tipo pudiera usarse para producir noticias falsas en masa.
nEl proyecto MuseNet resulta interesante desde la perspectiva de la historia de la música, ya que apunta a algunas conexiones interesantes (estadísticamente hablando) entre diferentes artistas de distintos géneros y siglos. ¿Quién hubiera pensado que Richard Wagner y Britney Spears compartían tanto gusto musical?
nLa herramienta también es bastante divertida para jugar. Si alguna vez se ha preguntado cómo sonaría una colaboración entre los Beatles y Lady Gaga, el algoritmo ofrece una respuesta:
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nCómo los Beatles podrían improvisar en el éxito 'Poker Face' de Lady Gaga, gracias a MuseNet.
nAlgunas personas creen que este tipo de tecnología tiene un gran potencial para inspirar una nueva música. El investigador de aprendizaje automático de la Universidad de Toronto (Canadá) Sageev Oere, que está interesado en la música generada por la IA, se quedó impresionado por la capacidad de esta herramienta para hacer versiones de una famosa pieza de Mozart.
nnnThis variation on a well-known theme is by @OpenAI @mcleavey ‘s new model. Very cool. https://t.co/7LDhClKnBd pic.twitter.com/yxGFJRCk8g
n— sageev oore (@osageev) 26 de abril de 2019
Esta variación de un tema muy conocido está hecha por el nuevo modelo de @OpenAI @mcleavey. Muy bueno. https://t.co/7LDhClKnBd pic.twitter.com/yxGFJRCk8g
nEs cierto que las herramientas como MuseNet pueden inspirar nuevas formas de hacer música. Pero, ¿cómo se compararía con la creatividad musical humana? Eso fue justo lo que le pregunté al profesor asistente de la Carnegie Mellon (EE. UU.) y destacado músico de jazz, Zach Lipton, quien me dio su opinión sobre las improvisaciones de jazz de MuseNet.
nnnIt is uninteresting in precisely the same way as every generic “we trained an LSTM to generate ____”. I don’t think there is anything here that a musician should find interesting.
n— Zachary Lipton (@zacharylipton) 25 de abril de 2019
Resulta tan poco interesante como cualquier cosa genética que diga "hemos entrenado a un LSTM para generar ____". Creo que no ofrece nada nada interesante para un músico.
n(Un LSTM es un tipo de red neuronal, originalmente desarrollada por Jürgen Schmidhuber, que puede capturar las características de una pieza musical con bastante eficacia).
nEl escepticismo de Lipton no tiene que ver con el esnobismo musical. MuseNet, como cualquier sistema de inteligencia artificial que genere música, arte o texto, no está siendo creativo ni inventando nada como lo haría un humano. Sus capacidades se limitan a aprender los patrones de piezas existentes y luego regurgitar algunas variaciones estadísticas.
nComo hemos señalado anteriormente, no está claro si la IA puede ser creativa artísticamente para empezar. A diferencia de las creaciones de MuseNet, la música humana está arraigada en la cultura, la historia y el idioma. Tiene una extraordinaria capacidad para sorprender, impactar e inspirar. Los algoritmos aún tienen que avanzar mucho para llegar ahí.
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