Imagine escuchar una canción. Aún cuando tiene un sonido que le parece conocido y es similar a la música que escucha no puede determinar quién es el artista.
Lo anterior es un escenario común; sin embargo, con los grandes trancos con los que camina la tecnología la respuesta a esta pregunta podría ser una máquina.
El laboratorio de ciencia computacional de Sony en París, a través del proyecto Flowmachines, lanzó al público dos canciones. Una de ellas se basa en las grandes baladas estadounidenses y tiene por nombre Mr Shadow. La otra se llama Daddy’s car, e intenta emular el estilo de los Beatles.
El proceso de creación para esta canción es sencillo. Se elige en la biblioteca entera, que contiene alrededor de 13 mil partituras, a la banda. El algoritmo analiza las características de la canción desde tres elementos: ritmo, tono y armonía.
De esta forma, aprende qué notas compaginan mejor con ciertos acordes y en consecuencia qué acordes o notas le siguen. De este patrón, se crea una partitura con características similares.
En el caso de la canción de Los Beatles, el algoritmo analizó alrededor de 45 canciones de la banda. No obstante, hay una parte que el programa aun no puede diseñar, las letras, las cuales fueron escritas por Benoît Carré.
Winston Percybrooks, PHD en informática e ingeniería, explica cómo se da el proceso de creación en una máquina: 'En vez de tomar clases de composición, en las máquinas se programan algoritmos de aprendizaje que no hacen más que descomponer piezas musicales existentes en sus elementos básicos antes definidos y, usando técnicas de clasificación y reconocimiento de patrones, logran identificar las secuencias de elementos que producen música exitosa'.
Posteriormente, 'la máquina puede pasar a una etapa 'creativa', donde utiliza esos patrones aprendidos para generar nuevas combinaciones (piezas musicales) con una probabilidad mucho más alta de sonar bien que si simplemente se mezclan los elementos al azar', continúa Percybrooks.
La gran ventaja que tienen las máquinas por sobre los humanos yace en su habilidad indiscriminada por aprender. No se puede esperar que un algoritmo entrenado con música clásica pueda componer salsa, de la misma manera que a un compositor clásico le costaría si nunca ha tenido contacto con ese tipo de música.
En cambio es teóricamente posible lograr que el algoritmo componga canciones en el estilo de un compositor humano particular si se le entrena con cantidades adecuadas de piezas musicales de ese compositor.
Existen casos como el de Emily Howell. En 2009 se publicó el primer álbum de esta ‘artista’, la cual es en realidad un programa de computador diseñado por el profesor de la Universidad de Santa Cruz en California, David Cope. Este programa utiliza el sonido de una orquesta de cámara y varios pianos para crear piezas de música clásica que son casi imposibles de distinguir de las compuestas por un humano.
Aun cuando esto sucede, existe una limitación trascendental. De todos los programas que han creado, ninguno ha sido capaz de crear una pieza innovadora.
Esta limitación reside en la estructura fundamental usada para enseñar composición a estos programas. Se logra que puedan imitar de buena forma estilos musicales existentes, pero aún no se ha logrado programar creatividad pura en el sentido que un compositor humano muy habilidoso puede llegar a crear un estilo musical completamente nuevo y con amplia aceptación entre el público.
Lo anterior es la gran disyuntiva que existe con estos avances tecnológicos. La música no es simplemente una melodía agradable. 'La música es una expresión que sale del alma del ser humano, que tiene una necesidad de expresarse de manera sonora, de transmitir un mensaje sonoro a sus pares, como lo hace la pintura y la literatura', afirma Camilo Puche, profesor de la Universidad del Norte en el departamento de música.
Pero, para especialistas en el área de robótica como Winston Percybrooks esto es solo el comienzo de algo mucho más complejo: 'se buscan desarrollos relacionados con robots que son capaces no solo de interpretar piezas previamente establecidas, sino que a la vez pueden improvisar melodías en vivo para acompañar el sonido de músicos, similar a como grupos de intérpretes pueden hacer en una sesión de jamming, donde no necesariamente se han puesto de acuerdo de antemano o conocen las melodías a interpretar'.
Los frutos de este deseo se han extendido hasta nuestra región. Desde 2014 se fundó en la Universidad del Norte el grupo de investigación BSPAI (Biomedical Signal Processing and Artificial Intelligence) que se encarga del desarrollo de proyectos relacionados con el análisis y síntesis de música. Hasta el momento se ha desarrollado un sintetizador digital que permite ejecutar música utilizando como entrada la flexión de los dedos de las manos. También se está desarrollando un proyecto a nivel de maestría donde un robot analiza en vivo música popular de Carnaval y trata de seguir el ritmo con movimientos físicos, similar a un baile.
Música con ayuda de inteligencia artificial
Ludwig. Es un software para Windows que ayuda a componer a través de una interfaz. Simplemente se debe agregar la melodía de un instrumento y el programa encuentra los acordes correctos para todos los instrumentos de una banda completa.
OMax. Este proyecto aprende en tiempo real la forma de tocar de un músico y lo acompaña. Ha llegado a tal punto de sofisticación que incluso aprende a improvisar para unirse a una sesión en vivo.
Melomics. Este programa crea música sin la intervención humana, a través de un proceso denominado 'evolutivo'. La máquina decide qué canciones son mejores de acuerdo a unos modelos preconcebidos por el programador en los que se destaca la habilidad formal de la pieza y criterio estético para crear su propia canción.
Jukedeck. Esta página de internet crea música de cualquier tipo solo con darle unos términos generales. Simplemente con elegir el ambiente de la canción, el sentimiento que debe despertar y la duración, creará la canción que elija a través de un proceso de selección de una gran base de datos.
