Google logra componer música

El pasado verano, internet inundadó de imágenes psicodélicas de cielos arremolinados salpicados con caras de perro y obras maestras de Van Gogh adornadas con docenas de ojos abiertos. Al ejecutar sus algoritmos de reconocimiento de imágenes al revés, los investigadores de Google descubrieron que podían generar imágenes que algunos califican de arte. En una subasta en febrero, se llegaron a pagar 8.000 dólares (unos 7.000 euros) por una reproducción elaborada con su software “DeepDream“.

Aunque resultan divertidas, las imágenes de DeepDream están limitadas, según el investigador del grupo principal de investigaciones de inteligencia artificial (IA) de Google, Douglas Eck. La semana pasada, anunció un nuevo proyecto de Google Brain llamado Magenta dirigido al desarrollo de nuevos tipos de software creativo, capaces de generar obras de arte más sofisticadas con el uso de música, vídeo y texto. 

Magenta se basará en las últimas investigaciones de Google sobre redes neuronales artificiales. Este enfoque es la  “primera estrategia de IA” de la empresa, según el CEO de Google, Sundar Pichai. Eck quire ayudar a los artistas, profesionales creativos y básicamente a cualquiera que quiera experimentar y hasta colaborar con software creativo capaz de generar ideas.

“Como escritor, un ordenador podría ofrecerte algunas ideas parcialmente definidas para desarrollar. O un arquitecto podría obtener varios enfoques para un proyecto que no se le habían ocurrido, explica Eck. 

Falta aún bastante para esos escenarios. Pero en un evento sobre la creatividad y la IA celebrado por Google la semana pasada, el colaborador de Magenta Adam Roberts demostró un prototipo de software que da algunas pistas acerca de cómo un músico podría colaborar con una máquina inteligente.

Roberts tocó un puñado de notas en un sintetizador virtual Moog. Con un clic del ratón, el software compuso una breve melodía, que incluía cambios de clave musical y frases recurrentes, algo para lo que primero tuvo que analizar una base de datos de casi 4.500 populares temas musicales.

Eck cree que la máquina aprendió a realizar cambios de clave y bucles melódicos porqueemplea una forma bruta de atención para extraer información útil de las canciones que ha analizado con anterioridad. Los investigadores de Google y otras organizaciones e instituciones están empleando mecanismos de la atención para capacitar al software para entender frases o imágenes complejas.

Las ideas que ayudaron al software AlphaGo de Google vencer a uno de los mejores jugadores de Go del mundo también podrían impulsar la búsqueda de Google de software creativo.

El diseño de AlphaGo hizo uso de un enfoque llamado aprendizaje reforzado, por el que el software adquiere nuevas habilidades de forma parecida a un animal. Se le programa para intentar maximizar una recompensa virtual.

La técnica está considerada como una de las vías más prometedoras para evolucionar desde un aprendizaje de máquinas al que sólo se le da bien reconocer patrones, como las transcripciones del habla, hacia un software capaz de planificar y actuar en el mundo real.

Eck cree que el aprendizaje reforzado podría capacitar al software para elaborar obras artísticas más complejas. Por ejemplo, los temas musicales de Magenta carecen del tipo de estructura más amplia que esperamos de una canción.

El software de Magenta está siendo publicado en formato de fuente abierta con la esperanza que los programadores y artistas experimenten con ese tipo de ideas. Eck también espera algún día reclutar ayuda para entrenar el software de Magenta al publicar música y otras creaciones para recibir y estudiar las reacciones del público.

El proyecto de Google podría atraer más atención y recursos a un campo de investigación que existe desde mucho, pero que es más pequeño que otras áreas de la inteligencia artificial con aplicaciones comerciales más obvias, según el profesor adjunto del Instituto de Tecnología de Georgia (EEUU) que desarrolla software que genera historias y videojuegos Mark Riedl. 

Pero, su efecto podría mejorar los productos basados en el aprendizaje de máquinas que Google y otros están lanzando a los consumidores. Los humanos emplean su creatividad constantemente, no sólo en el arte, sino por ejemplo durante las conversaciones cuando gastan bromas y empleamos metáforas. Añadir una pizca de creatividad al lenguaje empleado por un bot de conversacion, por ejemplo, podría lograr que resulte mucho más agradable interactuar con ellos, según Riedl.

No obstante, Reidl apunta que la incursión de Google en la inteligencia artificial creativa tiene pocas probabilidades de generar rápidos progesos: ¿realmente podría llegar a considerar artista por derecho propio a una máquina, en lugar de que tan sólo represente una herramienta dirigida por un artista humano?

Los buenos artístas generalmente empiezan por imitar a otros antes de desarrollar sus propios estilos y géneros, guiados por una motivación artística en evolución, explica Riedl. Y no está claro que el software pueda llegar a desarrollar una automía artística. En su opinión: “Las redes neuronales se encuentran de alguna manera en modo de imitación. Las puedes alimentar de los clásicos y se aprenderán los patrones, pero tendrán que aprender la intención de alguna parte”.

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