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Si hace un mes veía una I.A. que genera ritmos a partir de una melodía ayer me encontraba en Hacker News con un invento de un tal Peter Rainieri que produce letras para canciones. Por lo poco que cuenta el autor, lleva trabajando desde 2018 en una red neuronal artifical para crear las letras a partir de: términos sencillos; una definición de estilo, a elegir entre Country, Metal, Rock, Pop, Rap y EDM; y ánimo, en una escala de «muy triste» a «muy alegre». Se puede probar el resultado en TheseLyricsDoNotExist.com.

Formulario de generación de letras de TheseLyricsDoNotExist.com.

El experimento es curioso aunque parece que quiere presentarlo como una herramienta que pueda suponer una «ventaja competitiva» a la hora de componer canciones. No sé si en algún momento pretende montar un servicio de pago con algo así pero si lo hiciera me parecería un buen ejemplo de lo que leía en un análisis de Martin Casado y Matt Bornstein para Andreessen Horowitz sobre el negocio de la I.A., de cómo los sistemas de aprendizaje automático siguen requiriendo la intervención humana:

En primer lugar, entrenar los modelos de I.A. más avanzados a día de hoy implica la limpieza y etiquetado manuales de enormes conjuntos de datos. Este proceso es laborioso, caro y [está] entre las mayores barreras para una adopción de la I.A. más extendida. Además, […] el entrenamiento no termina cuando el modelo se pone en producción. Para mantener la precisión se necesita capturar, etiquetar y realimentar al sistema nuevos datos de entrenamiento. […]
En segundo lugar, para muchas tareas, especialmente aquellas que requieren un razonamiento coginitivo superior, los humanos están enchufados a los sistemas de I.A. en tiempo real.

Nada quita que la idea de generar letras de canciones sea interesante pero, desde hace años, cuando veo determinado tipo de declaración de intenciones usando la tecnología de moda lo único que oigo «marketing, vender, humo…» y al final sólo me sale contestar No se ofusque con este terror tecnológico que ha construido. La posibilidad de destruir un planeta es algo insignificante comparado con el poder de la Fuerza.

De todas maneras, es curioso ver lo que produce con términos como around the world o simplemente con na.

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Puedo dar fe de la cantidad de tiempo que se puede perder poniendo nombre a un grupo de música. Afortunadamente, el aprendizaje automático viene a nuestro rescate, dando lo que será sin duda el mayor paso en el progreso de la inteligencia artificial: el generador de nombres de grupos de metal de Janelle Shane.

La pregunta del día: ¿puede un ordenador aprender a sonar metálico?

Gracias a HellBlazer de http://www.metal-archives.com/, quien proporcionó un conjunto de datos de más de 100,000 bandas, sub-géneros y países de origen, tuve la oportunidad de averiguarlo.

Pasé el conjuto de datos a un entorno de trabajo de código abierto de redes neuronales que había entrenado previamente para generar recetas de cocina, Pokemon, chistes de toc-toc, frases para ligar y hechizos de D&D. Como de costumbre, las instrucciones eran sólo aprender cómo es el conjunto de datos e intentar crear más de lo mismo. Con más de 100,000 entradas a las que hincar el diente la red neuronal consiguió producir resultados que eran… bueno, sorprendentemente metálicos.

Os presento: Nombres de grupos, de momento sin pedir, generados por red neuronal

Dragonred of Blood – Death Metal – Indonesia
Deathhouse – Melodic Death Metal – Brazil
Vultrum – Folk/Black Metal – Germany
Stäggabash – Black Metal – Canada
Deathcrack – Death Metal – Mexico
Stormgarden – Black Metal – Germany
Vermit – Thrash Metal/Crossover,/Deathcore – United States
Swiil – Progressive Metal/Shred – United States
Inbumblious – Doom/Gothic Metal – Germany
Inhuman Sand – Melodic Death Metal – Russia
ChaosWorge le Plague – Doom Metal – Brazil
Inhum the Thorg – Black Metal – Slovenia
Chaosrug – Black Metal – Mexico
Jazzy – Heavy Metal – United States
Sux – Heavy Metal/Hard Rock – Chile
Dragonsulla and Steelgosh – Heavy Metal – Tuera
Verking of the Beats – Thrash Metal/Crossover Thrashcore – Netherlands
Squeen – Doom Metal – Colombia
Death from the Trend – Black Metal – Croatia
Shuck – Death Metal – Israel
Dragorhast – Heavy Metal/Hard Rock – Germany
Verb – Black Metal – Norway
Black Clonic Sky – Black Metal – Greece
Snapersten – Folk/Melodic Black Metal – Italy
Verk – Melodic Death Metal – Sweden
Snee – Thrash/Death Metal – Brazil
Vomberdean – Melodic Black Metal – United States
Suffer the Blue – Death/Thrash Metal – Germany
Sespessstion Sanicilevus – Melodic Death Metal – United States
Sköpprag – Black Metal – Norway
Sht – Symphonic/Heavy Metal – United States
Sun Damage Omen – Symphonic Progressive Metal – France

Hace un par de años mencionaba el trabajo de Karpathy en relación con la composición de música con RNNs y el año pasado por estas fechas dejaba un apunte sobre la generación de pistas de batería con redes LSTM aprendiendo de Metallica.

Yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros nuevos amos algorítmicos. Podrán diferenciarme de otras formas de vida orgánica porque estaré escuchando cualquiera de los grupos anteriores mientras llevo puesta la siguiente camiseta:

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La semana pasada me pasaron el enlace a Quick, Draw!, una especie de Pictionary donde tu pareja que intenta adivinar lo que estás dibujando es una red neuronal. Como juego es gracioso pero lo que me gustó aún más fue descubrir que forma parte de un grupo de experimentos de inteligencia artificial de Google. De ellos, dos tienen un corte claramente musical.

El primero es The Infinite Drum Machine, una caja de ritmos básica que permite utilizar en tu navegador miles de sonidos cotidianos. La gracia de este experimento reside en que la catalogación y agrupación de sonidos la ha hecho una máquina utilizando un algoritmo de aprendizaje automático t-SNE sobre el audio exclusivamente, sin utilizar etiquetas o cualquier otro tipo de indicaciones.

Los que tengan el tiempo y los conocimientos adecuados pueden explorar el código fuente de The Infinite Drum Machine en GitHub, algo en lo que invertiría el primero de los dos requisitos anteriores (si lo tuviera) para ver si puedo adquirir un poco más del segundo requisito.

Fotograma del vídeo de presentación de The Infinite Drum Machine [01m51s].

El segundo experimento que llamó mi atención fue A.I. Duet, una red neuronal ya entrenada que «responde» a las melodías que pueda crear una persona, creada utilizando Tone.js y herramientas de Magenta. Aunque en este caso todavía no hay una versión web donde jugar con el experimento, se puede explorar código fuente de A.I. Duet en GitHub.

Fotograma del vídeo de presentación de A.I. Duet [02m14s].

Debo admitir una cierta envidia sana al ver estos proyectos. Hace no tanto dejaba por aquí un apunte sobre redes neuronales que componían pistas de batería aprendiendo de Metallica y ya entonces me lamentaba de no tener tiempo para explorar estas materias.