El director del Laboratorio de Informática de Sony en París, François Pachet, tambien es un músico enamorado del jazz. Su objetivo es crear una nueva generación de herramientas para los compositores o cualquier persona interesada en la música, y para ello cuenta con una beca ERC Advanced Grant. Pachet está convencido de que la inteligencia artificial puede ayudar a desarrollar la creatividad individual, según ha explicado en la Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (XII PAAMS) organizada esta semana en la Universidad de Salamanca.
¿Qué puede aportar la inteligencia artificial a la música?
Si hablamos de la inteligencia artificial aplicada a la música en general, no lo sé, porque hay muchos investigadores haciendo cosas, pero puedo contar lo que hago yo. Trabajo en un laboratorio de ciencia básica de Sony a partir de una visión muy simple. Hoy en día, el valor comercial de la música es muy pequeño, porque la gente puede acceder a ella mediante suscripciones muy baratas a herramientas como Spotify o incluso la encuentra gratis en internet. Por eso, creo que el valor no está en lo que se graba en la actualidad sino en el estilo, el modo en el que los músicos tocan y la manera en que componen, así que nuestro proyecto de inteligencia artificial trata de capturar el estilo del compositor o de los músicos para poder recrearlo.
¿Con qué propósito?
A mí me puede gustar Ennio Morricone o Paul McCartney y, en lugar de ser un oyente pasivo, puedo aprender a componer algo con el poco conocimiento que pueda tener. Bastaría con saber un acorde o un conjunto de notas para crear algo nuevo relacionado con el estilo del personaje al que te quieres parecer gracias a las herramientas de software.
Entonces, ¿se trata de popularizar la creación musical? ¿Cualquier persona con unos mínimos conocimientos podría convertirse en compositor?
Sí, absolutamente. Puede servir para el aprendizaje de la música o para tener nuevas aplicaciones en el teléfono móvil, pero mi interés con respecto a la creatividad va más por otro sentido, el aspecto cognitivo del aprendizaje musical. Cuando estás aprendiendo, podrías usar esta tecnología para desarrollar tu propio estilo. Llega un momento en el que te estancas, te quedas bloqueado, pero si tienes un software inteligente que evalúa tu estilo, es como un espejo en el que mirarte y seguir adelante.
El concepto de estilo musical parece demasiado abstracto ¿Qué parámetros utiliza este sistema para captarlo y reproducirlo?
Imaginemos que nos gusta Paul McCartney. Lo que hacemos es una base de datos con todas sus canciones: Yesterday, All my troubles seemed so far away… A partir de ahí, las técnicas de inteligencia artificial nos permiten analizar cuestiones como la partitura, la melodía o la letra. El análisis estadístico avanzado nos permite ver cuánto se repite un acorde o una nota y crear un nuevo modelo basado en el anterior con técnicas de optimización combinatoria.
¿Optimización combinatoria?
Aquí tenemos un ejemplo de Bill Evans, un famoso pianista de jazz. De cada partitura tomamos lo más típico, hacemos como un collage. Podemos utilizar las notas que estadísticamente más se repiten o, si no nos gusta algo, seleccionarlo y eliminarlo. Es lo que llamamos técnicas de optimización combinatoria. Puedes crear una nueva melodía con el estilo de Wagner, basada en algo que ya existe.
Imagino que para seguir esta línea de investigación, además de ser experto en inteligencia artificial, hay que ser amante de la música.
Sí, yo soy músico y la tecnología es una parte de este proyecto, pero en la base está la música real. Tecnológicamente, podemos hacer muchas pruebas pero al final lo que importa es convencer a la gente.
No parece sencillo compaginar dos campos del conocimiento tan complejos como la inteligencia artificial y la música. ¿Cómo lo hace?
Creo que es necesario hacerlo para desarrollar un proyecto como el nuestro. Hay ingenieros que se dedican a la inteligencia artificial pero eso no significa nada en concreto, porque se puede aplicar a cualquier campo. Sólo cuando estás metido de lleno en una actividad tienes la intuición necesaria para comprender algunos procesos.
¿Y cómo reaccionan los músicos profesionales a los que les cuenta el proyecto?
La verdad es que los músicos se quedan impresionados, pero eso no prueba nada, tenemos que demostrar que tiene una base científica. Nos podemos dejar impresionar por el Photoshop, por ejemplo, que no es más que un conjunto de filtros, pero lo que nosotros estamos creando va mucho más allá y tenemos que demostrar que funciona.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
