Los robots podrían reemplazar a los DJs

Analistas sostienen que la inteligencia artificial terminaría con los profesionales de las bandejas.

La inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más relevante en la composición, la interpretación, la distribución y la explotación comercial de la música. Se emplea con una frecuencia creciente en el desarrollo de partituras para películas, series y anuncios audiovisuales. Igualmente, se aplica a videojuegos como Supermario Bros. y programas para dispositivos móviles variando, por ejemplo, en función del estado de ánimo de los usuarios. Si bien los asistentes virtuales como Siri o Cortana todavía no producen canciones, están siempre preparados para proporcionarles sugerencias a sus propietarios.

Sucede lo mismo con servicios de streaming como Spotify, que se valen de este procedimiento para formular propuestas que dependen de los gustos del público. Por todas estas razones y casos, los especialistas están empezando a preguntarse si podría llegar el momento en el que los algoritmos llegarán adonde no llegan la mente y la sensibilidad humanas. En definitiva, si las máquinas podrán superarlos en actividades tan complejas como la de un DJ.

La electrónica actual es posible gracias a softwares automatizados como Traktor o Serato al servicio de los djs. Herramientas como Liquid Notes, Quartet Generator o MaestroGenesis permiten avanzar aún más en cuanto a melodías, ritmos, instrumentación, etc. La precisión y la exactitud con la que se trabaja digitalmente con sonidos, armonías, acordes... probablemente están por encima de nuestras capacidades. Sin embargo, en la creatividad intervienen factores difíciles de aislar, cuantificar y replicar. La improvisación, que muy a menudo tiene una misión crucial, es uno de ellos.

¿Se pueden trasladar propiedades como ésta al universo de las máquinas? Dos investigadores de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona) han diseñado un método para generar automáticamente piezas de un género en el que esta habilidad es básica: el jazz. Este proyecto, que se ha materializado en una tesis y un artículo publicado en el Journal of Mathematics and Music, arrancó con el estudio de los recursos expresivos que utilizan los intérpretes para transmitir diferentes emociones durante su ejecución. Los autores del texto, Sergio Giraldo y Rafael Ramírez, miembros del Music and Machine Learning Lab, han originado modelos computacionales para predecir la manera de ornamentar las melodías......

Fuente y texto: clarin