OpenAI escribe música nueva ... y eso es fantástico

Ya no presentamos OpenAI, la inteligencia artificial de la empresa homónima. Este marco ha dado vida a muchos proyectos. Algunos se han hecho famosos porque representan grandes novedades, además de ser muy accesibles para el público en general. Este es, por ejemplo, el caso de OpenAI Five, un equipo de cinco Redes neuronales que masacró al equipo profesional de DOTA OG, entonces campeón mundial reinante. Otros son mucho más conceptuales y menos asequibles para todos: para aquellos que estén interesados, la lista completa está disponible en su sitio.

Pero de todas las áreas en las que OpenAI está comenzando a dejar su huella, hay una en la que cada avance es particularmente emocionante: la música. A veces considerada como un reflejo del espíritu de su (s) autor (es), la música es una disciplina esquizofrénica. Ella es ambos intrínsecamente cartesiano, porque se basa en principios físicos bien conocidos que definen, entre otras cosas, las diferentes armonías, pero también es profundamente abstracto y orgánico, en la medida en que hay tantas concepciones de la música como culturas, e incluso como seres humanos. Esta dualidad lo hace perfectamente comprensible, pero en cierto sentido inaccesible para las máquinas que carecen de esa pequeña alma extra. Por tanto, es bastante natural que cuando el aprendizaje automático y redes neuronales simuladas (hablaremos de redes neuronales por convención) comenzó a explotar, los investigadores inmediatamente comenzaron a explorar el mundo de la composición musical. Con resultados mixtos, en primer lugar: durante mucho tiempo, la inteligencia artificial aplicada a la música se mantuvo muy por detrás de las dedicadas al procesamiento de imágenes o lenguaje. Sin embargo, de 2013 a 2018, comenzaron a aparecer muchos estudios sobre el tema, en particular con un número creciente de IA capaces de leer e interpretar la notación musical. Estas IA basadas en partituras son muy flexibles, pueden tragar y trabajar con un repertorio gigantesco, pero a menudo son fácilmente identificables por un oído atento porque a menudo carecen de la sutileza inherente a la composición humana.

Pero eso fue antes de que DeepMind, otro gran nombre en IA conocido especialmente por sus jugadores de ajedrez, shogi y go IA, llegara a tirar una piedra al estanque. En 2018, la compañía de Demis Hassabis abordó la música con un primer estudio a gran escala. En un artículo absolutamente fascinante, el equipo de Sander Dieleman describió el proceso de creación de una IA capaz de aprender a tocar el piano, inspirándose en los grandes maestros del pasado, como Beethoven, Chopin, Debussy, Liszt ... pero con una de las principales diferencia: esta inteligencia artificial aprendió a hacerlo sin la partitura, ¡pero a partir de audio en bruto!

Un avance absolutamente importante, el primero que comienza a cerrar la brecha entre la música teórica y música, como lo experimentan los humanos. De hecho, al ingerir audio en lugar de partituras, la IA puede integrar los pequeños matices que le dan a la música su lado orgánico, específico del artista. Abrió nuevas puertas para Deep Mind. Por ejemplo, los investigadores le pidieron a su IA que continuara con las series de notas existentes, con resultados absolutamente sorprendentes. En la página del blog dedicada a esta IA llamada Musenet, los investigadores propusieron 4 suites para las primeras notas de la famosa Marcha Turca de Mozart. Y, francamente, si nunca antes has escuchado el original, ¡no te culparemos por encontrar estas 4 canciones perfectamente cohesivas!

Una IA que aprende directamente de los mejores

Pero la semana pasada, OpenIA se superó con la publicación de un nuevo trabajo de investigación, donde los investigadores presentan una técnica híbrido. Un nuevo sistema de su IA Jukebox permite trabajar tanto con partituras como con clips de sonido para combinar las ventajas de ambos métodos. Pero eso no es todo, ni mucho menos: su IA ahora puede crea una canción de todo un género, el repertorio de un artista o incluso la letra. Si eso no fue suficiente para que aprecie la magnitud de este tour de force, le ofrecemos para atarse firmemente a su asiento y escucha algunos de los ejemplos seleccionados por el equipo de investigación: un ejemplo de hip-hop, una canción inspirada en Kylie Minogue, otra al estilo de Bob Marley, este blues al estilo de Joe Bonamassa o una canción de crooner inspirado por Sinatra.

Mención especial a la pista estilo Alan Jackson, consistencia excepcional incluso en la letra. ¡Casi parece una mala grabación de una canción que el cantante de country nunca había escuchado antes! Un ejemplo de una canción (real, esta vez) para ilustrar su registro y comparar:

Es cierto que estas piezas no son perfectas. Las voces todavía tienden a chisporrotear, especialmente cuando se combinan con piano o bajo. En términos de estructura, algunos permanecen particularmente confusos. El ejemplo "Heavy Metal", inspirado en el grupo Rage, está plagado de transiciones cuestionables y parece haber sido compuesto por un banda de garage en apuros durante una noche de borrachera ... pero aún abrimos mucho los ojos cuando llega una voz que casi se parece a un híbrido barato entre los de James Hetfield y Peavy Wagner. La lista completa está disponible en la página del proyecto. Os recordamos que todas estas piezas fueron generadas por una inteligencia artificial que simplemente les indicó un repertorio y una letra… Por supuesto, todavía le queda un largo camino por recorrer antes de poder componer música como nosotros. Que los más melómanos preocupados por ver a su artista favorito suplantado por un algoritmo se tranquilicen: la música generada de esta manera no debe estar destinada a competir con el genio de los más grandes.

AI, ¿el futuro mejor amigo de los creadores de contenido?

Pero si estas IA no están destinadas a reemplazar elementos en las listas, al menos a corto plazo, ¿son solo juguetes para los amantes de la música geek? Ciertamente no. En un momento en el que el tema de la propiedad intelectual y los derechos de autor es cada vez más importante, el origen de los contenidos adquiere una dimensión estratégica. Evidenciado por la redada de las autoridades relevantes en la plataforma de transmisión de Twitch, que vio a cientos de transmisores castigados con una queja de DMCA por uso indebido de contenido con derechos de autor. Tener acceso a fuentes de material de audio fresco sería una auténtica ventaja para la televisión, la radiodifusión independiente, los creadores de contenido, las redes sociales ...

Sin embargo, no será una puerta abierta al audio libre de regalías en cantidades infinitas. Porque ya podemos ver que surgen muchas preguntas: ¿el material de audio creado a partir de canciones de otro artista está realmente libre de derechos? ¿A partir de cuándo podemos juzgar que una voz ha sido totalmente sintetizada o que se basa en la de un artista existente? Podríamos seguir así durante horas, pero sin duda lo más efectivo será esperar a que se materialice el caso. En cualquier caso, que esto no sea una excusa para que OpenAI detenga su investigación, porque una cosa es cierta: ¡queremos más!

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