En 2006, apenas un año después de que YouTube fuese lanzado de manera oficial, Rob Paravonian –humorista, músico y escritor– nos demostró con su canción Pachelbel Rant (conocido como Go to Hell, Pachelbel) que el grueso de las canciones comerciales o no comerciales modernas están basadas en los mismos compases del Canon en re mayor de Pachelbel.
A pesar de que este tipo de estructuras sonoras parecen haber simplificado mucho la música, también hace más complicado para los agentes musicales saber qué es lo que va a triunfar el año o temporadas siguiente. Cuando todo es relativamente parecido o sigue una base relativamente similar, destacar se hace mucho más complicado que cuando la música tenía una variabilidad más alta. ¿Cómo saber lo que va a triunfar?
HitWizard, el algoritmo que analiza en qué puesto quedará una canción
La inteligencia artificial sigue avanzando y, a medida que es capaz de analizar grandes volúmenes de datos (hablamos de volúmenes ingentes, que llevarían eones con un análisis manual), es capaz de efectuar análisis más certeros.
En la Amsterdam Dance Event Tech de 2017, Ard Boer, de la agencia de tecnología Goldmund Wyldebeast & Wunderliebe dio una charla sobre machine learning y aprendizaje automático titulada Análisis predictivo – El ser humano frente a la máquina en la que presentó el proyecto en el que lleva trabajando durante el último año: HitWizard.
La idea no es nueva, Derek Dapp realizó una modesta versión que indicaba si una canción iba a tener «una buena onda» allá por 2015. HitWizard (el mago de los éxitos) es un algoritmo que, tras analizar un gran volumen de canciones, y haciendo uso del histórico de hits de Spotify a lo largo del tiempo, es capaz de predecir el orden y las canciones que aparecerán en el TOP 200 de Spotify la semana que viene.
Analizando el tempo de la música, la energía de la voz en la canción, el liveness (valor porcentual entre la grabación en estudio y en concierto, live) y otros datos que da la API de Spotify (libre para desarrolladores); así como métricas de cuántas veces se comparte cada pista o se escucha la canción en la radio, HitWizard es capaz de construir una lista de futuros éxitos con un acierto del 62% (y mejorando).
Puede parecer poco, pero un 62% es lo más cerca que se ha estado nunca de una apuesta musical. Los agentes o las comercializadoras de música nunca han sido capaces de hilar tan fino qué es “lo que va a pitar” la semana que viene.
Para lograr algo así, la IA HitWizard es entrenada cada día con 2,5 millones de líneas de datos. Imagina un Excel con decenas de columnas y 2,5 millones de líneas. Haciendo uso de una red neuronal construida para la ocasión, este algoritmo es capaz de obtener resultados que a los humanos se nos escapan.
Cuando la inteligencia artificial nos ayude a componer música
Coger grandes volúmenes de datos y resaltar de ellos el orden de los éxitos futuros es sin duda un éxito considerable que Goldmund Wyldebeast & Wunderliebe ha ganado a pulso. Pero el siguiente nivel es componer éxitos en tiempo real con ayuda de una inteligencia artificial.
Es aquí donde entra Douglas Eck, investigador en Google sobre interacción y visualización humano-máquina, inteligencia y percepción de las máquinas. Actualmente es director del proyecto Magenta, un laboratorio dependiente de Google Brain (y su IA) en el que se utiliza «un sistema muy particular de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo aplicado a la cuestión de cómo crear nuevas formas de arte o nuevos tipos de música».
Una de las últimas publicaciones es Real-time Performance RNN in the Browser, una composición para piano tocada para nosotros en nuestro navegador. Seleccionando la densidad de notas, ganancia, claves y otros, podremos disfrutar de una pieza única.
El funcionamiento, grosso modo, está explicado en esta presentación de Google Developers. En la misma charla se explica cómo Magenta está creando nuevos tipos de música, rellenando los “huecos” entre instrumentos aparentemente separados entre sí como la flauta y el órgano, llamado NSynth. Que no hayamos sido históricamente capaces de construir ese instrumento no significa que no pueda sonar.
Cuando la inteligencia artificial componga música sin necesidad de humanos
La inteligencia artificial ha alcanzado hitos interesantes en los últimos años, como el haber redactado el corto Sunspring, que el NYT catalogó como «una tontería que nadie entiende». Cierto, todavía nos queda refinar los algoritmos, pero el arte está en camino.
Aunque la voz de la canción de arriba pertenece a la artista Taryn Southern, la instrumentación y la composición del vídeo ha sido íntegramente montada por una inteligencia artificial. Cogiendo diferentes pistas de vídeo en la que se ve a la cantante cantando a capella, un algoritmo ha compuesto este hit.
Todavía estamos muy lejos de que la música sea compuesta y producida de manera autónoma, pero se están dando los primeros pasos para conseguirlo, del mismo modo que se están dando pasos en otras corrientes artísticas como la pintura, de la que pronto podremos rescatar a artistas que nos han dejado.
Para escapar un poco de la música y abrir el artículo a otros pilares artísticos, cerramos con The Next Rembrandt, el cuadro de Rembrandt que Rembrandt nunca llegó a pintar, generado y “pintado” por una IA. Vivimos en una época maravillosa.
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