Chao humanos: la inteligencia artificial ya compone y escoge nuestra música

Una experiencia tan libre como escuchar y disfrutar música está atravesada por algoritmos y programas. Quizá estamos un paso más cerca de aquella utopía en la que los individuos viven en función de las nuevas tecnologías y no al contrario, es decir, los avances en la inteligencia artificial han llegado a tal punto que estos mismos desbordan la capacidad humana.

Por Juan Camilo Ospina Deaza y Valeria Sánchez Prieto

Parece que la música ha pasado de ser una expresión artística propia del ser humano, a ser el producto de una serie de operaciones y algoritmos por parte de un equipo tecnológico. ¿Cuáles son las implicaciones para los músicos humanos, de que en la actualidad las máquinas tengan la capacidad de crear música? ¿Quién es realmente el intérprete, el programa digitalizado o el artista? ¿Puede una máquina o una plataforma reproducir música que se ajuste a las experiencias y emociones de los usuarios?

El consumo de música por plataformas de streaming tiene como gran componente la identificación de la canción estamos escuchando y la oferta de una gran biblioteca de canciones que semejantes. Esta situación ha tenido importantes consecuencias en la industria y en la forma como se distribuye la música. De acuerdo con Music Consumer Insight Report 2018 el 86% de la población del mundo usa servicios de transmisión para escuchar música.

La aparición de los Apple Music, Spotify, Deezer, entre otros, no sólo se trata de ofrecer un acceso directo a la música, otras posibilidades de ganar plata, sino que también abre una discusión en el nivel de la producción musical puesto que estas nuevas tecnologías serían capaces de crear contenidos sin la participación de un músico y los instrumentos que éste requiere. ¿Acaso nos estamos encontrando en una era en la que para hacer música no se necesita de una persona que esté cantando o interpretando un instrumento?

Así como hacia los años 50 el vanguardista compositor John Cage abrió el camino para la “música generativa” en la que el autor humano cedía su lugar a automatizaciones mecánicas o el I Ching para organizar los sonidos en una “canción”, hoy en día ha surgido una serie de aplicaciones para celular (Generative Music Apps) que le permiten al dispositivo móvil crear canciones “sobre medidas”. Sistemas basados en datos extraídos del teléfono, como el clima, la hora del día y su ubicación GPS, son los que ahora escriben la música. Estas aplicaciones ajustan la salida de sonido para que coincida con la actividad y estado mental del usuario, ya sea que esté en su casa, caminando o conduciendo con prisa. Puede extraer datos de frecuencia cardíaca y pasos de su reloj inteligente para crear un ritmo que coincida con el pulso o pisadas. El algoritmo compone una melodía realmente interminable, utilizando progresiones de acordes familiares para evitar que las cosas se desvíen hacia el caos sónico.

La producción musical ahora también se puede hacer a través de plataformas digitales que, como Amper, componen a partir de clics y selecciones de géneros musicales y estados de ánimo. Esta “compositora” artificialmente inteligente permite al usuario crear pistas a partir de muestras pregrabadas; no es necesario que conozca composición ni la teoría de la música para hacer una canción con ella.

Son tan abrumadores las innovaciones en inteligencia artificial en el campo de la música que ahora es posible recrear melodías del pasado con algunos sistemas operativos. Durante mucho tiempo los matemáticos se han preguntado por la estructura lógica de la música de Johann Sebastián Bach, por lo que han hecho varios intentos por comprender su "sistema racional y consistente" de composición. Por una parte, hoy en día, gracias al trabajo de Gaetan Hadjeres y Francois Pachet, en los Sony Computer Science Laboratories en París, se ha desarrollado una red neuronal que ha aprendido a producir cantatas corales al estilo de Bach. Por otra parte, existen máquinas que, aunque no hacen una melodía original, sí son capaces de generar las tres armonías de soporte alrededor de una melodía suministrada. Esto significa que su objetivo es predecir qué nota escribiría el propio Bach dada la nota anterior, las notas adyacentes en la melodía y otras armonías y, el ritmo en el que la nota cae.

Las limitaciones de las plataformas de streaming musical 

Plataformas como YouTube tienen ventaja de ser de acceso gratuito en comparación con Spotify o Deezer. A pesar de la forma de acceso (gratuita o con tarifa de subscripción), lo que se destaca de éstas es que tienen bibliotecas con más de 30 millones de canciones, lo cual supone que los usuarios pueden escuchar diferentes géneros y estilos musicales. Paradójicamente, a pesar de las amplias bibliotecas, la selección de música se reduce y carece de sorpresas en la medida que los servicios de recomendación apelan al historial de reproducción del usuario. Con el tiempo, esto podría amenazar los servicios de transmisión.

Pandora, una de las pioneras en el estilo de servicio de recomendación de música, se encarga de asignar valores para hasta 450 características musicales por canción con el fin de promover una amplia gama de experiencias auditivas que antes no estaban disponibles. Sin embargo, entre las críticas al motor de recomendaciones se encuentra el sistema de calificación “aprobado /rechazado”, pues se considera que la calificación continua de las canciones creará eventualmente listas selectas de reproducción que dejarán de lado la variedad de música que el servidor ofrece.

La pregunta de cómo los usuarios descubren la música que aman cuando se tropiezan con una gran cantidad de ofertas es algo a lo que los servicios de transmisión han respondido con algoritmos. Los algoritmos utilizados por las plataformas analizan el gusto de un usuario según las selecciones que han realizado hasta el momento y presentan automáticamente una nueva canción que se adapta a ese gusto. Sin embargo, el problema que este proceso representa es que el usuario solo recibe recomendaciones para la música que le gustaría en función de lo que ya ha escuchado. No toma en cuenta las opiniones de los demás.

Al estar basados estos algoritmos en el historial de reproducción del usuario, dejan de lado el factor emocional que constituye la experiencia musical. Stephan Baumann, un destacado experto en su campo, ha estado investigando durante más de 15 años este sistema de recomendaciones, que es una de las disciplinas cubiertas por la inteligencia artificial. Él ha reconocido que la debilidad de esta forma de recomendaciones es su falta de capacidad para mostrar o responder a los sentimientos. Encontrar la combinación correcta no es tan simple.

Con el fin de que los servidores respondan más a las experiencias, sentimientos y emociones de los usuarios se han creado diversas alternativas. Por su parte, Spotify ha estado indagando en modos de incorporar patrones de frecuencia cardíaca, movimiento, temperatura y sueño para descubrir qué está haciendo el oyente y qué tipo de música le gustaría escuchar. Los reproductores no requerirían ninguna interacción con el oyente, sino que utilizarían una amplia gama de información disponible como su información demográfica, publicaciones de Facebook y Twitter, información de la biblioteca de música, detalles sobre qué canciones se estaban reproduciendo cuando el usuario subía el volumen, etc. Todo esto con el fin de generar una lista de reproducción altamente específica de acuerdo con el estado y contexto del usuario.

Nos encontramos en un momento de la historia en el cual nuestras vidas se encuentran clasificadas, reguladas y controladas por instrumentos tecnológicos. Una experiencia tan libre como escuchar y disfrutar música está atravesada por algoritmos y programas. Quizá estamos un paso más cerca de aquella utopía en la que los individuos viven en función de las nuevas tecnologías y no al contrario, es decir, los avances en la inteligencia artificial han llegado a tal punto que estos mismos desbordan la capacidad humana.

En este contexto, el consumo musical se ha transformado y los usuarios cada vez se encuentran con nuevos y diferentes nichos de mercado en los cuales se pueden insertar como productores o consumidores. La Inteligencia Artificial en el campo de la música nos está demostrando que los humanos pueden ser reemplazados por máquinas cuando hablamos de labores de computación de alto nivel, trabajo manual u optimización basada en datos. Bienvenidos al futuro.