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Music by VICE

Uno de los mejores discos del año de música clásica fue producido por un robot

Escucha el disco creado por dos mentes humanas, y una muy artificial.

por Dan Wilkinson
16 Abril 2015, 3:34pm

Algunos productores son eruditos que ponen tanto esfuerzo en el proceso creativo, si no es que más, como los artistas con los que trabajan. La gente no le paga millones de dólares a Rick Rubin sólo para que haga que la batería suene un poquito más fuerte. Otros básicamente son gloriosos ingenieros que dejan que el grupo le diga lo que quiere y luego hacen de las suyas cuando no los miran.

En cualquiera de los casos, el trabajo del productor a menudo es doloroso y bastante pesado. Trabajan con bandas para lograr que después de las ocho horas de solos de batería, de los excesivos solos de guitarra, las progresiones de acordes sin sentido en sintetizador y de los eternos gritos de los vocalistas, intentar construir algo que suene remotamente parecido a una canción.

¿Pero qué pasaría si tus gustos fueran tan abstractos que ni siquiera necesitaras un productor? Bueno, si creías que los robots de inteligencia artificial sólo podían poner en riesgo tu trabajo si trabajabas en la manufactura, entonces empieza a cagarte, porque parece que ahora incluso los roles más creativos son en esencia simples matemáticas.

Cuando el músico John Supko y el artista de medios Bill Seaman —conocidos como los Straits— estaban escribiendo su álbum, crearon una base de datos de 110 horas de grabaciones de campo, instrumentos acústicos y electrónicos, de sonido analógico y digital, grabaciones en casete de su material anterior, montones de grabaciones de piano e incluso algunas pistas de documentales de los 60 y 70. Sin embargo, en lugar de trabajar con un productor para encontrar el álbum escondido entre todas las grabaciones, decidieron crear un software llamado bearings_traits para que buscara entre la base de datos usando complejos algoritmos y que uniera varios pedazos hasta que el resultado fueran melodías y sonidos interesantes. Después Supko y Seaman moldearon el trabajo del productor cibernético en canciones individuales y manejables.

El resultado es un álbum de 26 pistas llamado s_traits, un collage de música electrónica espectral que te volará la mente y que a veces está al borde del clásico contemporáneo y que se vuelve mucho más creepy cuando piensas que es producto de tres mentes: dos humanas y una artificial. Los críticos de música clásica del New York Times lo consideraron como uno de los mejores lanzamientos del 2014.

Me puse en contacto con John Supko para saber cómo haces que la inteligencia artificial produzca un álbum, si es que ésta sabe más y si realmente tiene un futuro fuera de la música experimental.


bearings_traits trabajando en una rola.

NOISEY: ¡Hola John! ¿Cuándo decidiste que una computadora sería tu productor?
John Supko: Bueno, ya que teníamos una enorme base de datos con material musical, pensamos que había una infinidad de posibilidades musicales que nunca descubriríamos por nosotros mismos. Es un proceso bastante demandante que incluye revisar varias muestras, seleccionar con las que vas a trabajar y entonces empezar a cortarlas, moldearlas y combinarlas. Obviamente, es así como los humanos crean la música y no hay nada malo en ello. Sólo que nosotros queríamos encontrar una forma de generar muchas posibilidades de manera muy, muy rápida.

Qué eficiente. ¿Acaso la computadora tiene una tendencia de llevar las cosas por cierta corriente? Siento que a la inteligencia artificial le gusta la música gabber.
No, la computadora no tiene gustos particulares, lo que significa que no hizo suposiciones que no fueran de ayuda en cuanto a qué podría ser bueno o no. Simplemente escupía lo que le pedíamos. De esta manera nosotros teníamos la libertad de conservar o desechar los resultados.

¿Cómo funciona el software, entonces?
Subimos nuestra base de datos de 110 horas al software, al que llamamos bearing_traits. Entonces el sistema revisa todo el audio y selecciona pedazos de muestras de las que se podrían sacar buenos ritmos y melodías. El sistema tiene la habilidad de hacer transiciones y de separar el audio de maneras imprevistas, mezclando el material a cada rato. Éste también puede samplear por sí mismo: graba el material que genera y luego lo integra de nuevo a la mezcla, frecuentemente alterándolo al cambiarle la velocidad o al usar los pedazos en intervalos regulares o irregulares, creando así un nuevo elemento rítmico.

Para empezar, ¿cómo terminaron teniendo 110 horas de música y sonidos?
Bill y yo habíamos hablado de colaborar en un proyecto por ahí de 2011. Para empezar, le mandé la pista electrónica descartada de un track de percusiones que escribí llamado "Straits". Esta pista duraba cerca de 15 minutos y tenía mucho material interesante que pensé que podíamos usar en la colaboración. Así que Bill lo cortó en pequeños fragmentos, algunos duraban apenas un segundo. Éste fue el inicio de lo que sería la base de datos. Luego seguimos añadiendo cosas, básicamente acumulamos audio hasta que se volvió demasiado grande.

Hablemos de cosas de miedo. ¿Qué piensas de que las computadoras se estén adueñando de la música?
Creo que las computadoras tienen el potencial para sugerir posibilidades creativas que los humanos podrían no ver o considerar por su cuenta. Esto tiene que ver con ciertas suposiciones que hacemos cuando estamos trabajando. Asumimos que X o Y no valdrán la pena por A o B razón, así que vamos en otra dirección. ¿Pero qué pasaría si más bien lo intentáramos con X o Y (y con cientos de otras posibilidades) y después tomáramos la decisión? Fue así como Bill y yo trabajamos en s_traits: le permitimos a la computadora que nos llevara en direcciones que nosotros nunca hubiéramos ido. Así que aunque no estoy seguro de que haya más "sofisticación" aquí, puedo decir con certeza razonable que en el futuro las computadoras tendrán un rol cada vez más íntimo en la creación de música.

¿Qué les enseñó la computadora sobre el proceso creativo?
Trabajar con las sugerencias de la computadora es algo bastante adictivo. Significa que no tengo que depender de mi cuerpo para lograr ideas: no tengo que improvisar en el piano o escribir cosas en papel. Esos procesos siempre involucran de cierta forma a la memoria y cuando improviso ideas para una canción en el piano, en realidad estoy volviendo a mezclar cosas que ya he tocado (memoria muscular) o escuchado (memoria auditiva). No hay nada malo en esto, es 100% humano y es así como se ha hecho la música durante siglos. Pero no hay razón para que la creatividad humana deba ser restringida por la fisiología humana. La computadora me permite generar un montón de material y luego decidir —casi como lo hace el oyente cuando lo escucha por primera vez— si me gusta o no. Si me gusta el material, trabajo con él y lo convierto en una composición. Si no me gusta, me deshago de él y le pido más. Creo que éste es un cambio importante en mis métodos de trabajo porque me permite componer de manera similar a la que el consumidor lo escucha.

¿Cómo fue la recepción del álbum?
Para mi asombro, pareció que a la gente le gustó mucho. Estoy sorprendido porque tiene música muy rara. A veces siento que la música de s_traits fue escrita en un universo paralelo, tal vez porque toda salió de la misma enorme base de datos, pero no sabía si ese universo sería hospitalario con los otros consumidores. Por suerte, parece ser que sí.

¿Podría reemplazar a los productores de carne y hueso?
Espero que no. Pienso en la computadora como un colaborador, mas no como un reemplazo. Además, el sistema aún no es lo suficientemente sofisticado como para acercarse a ser el reemplazo de un músico humano. Hay bastantes funciones que me gustaría agregarle al sistema. Mi motivación no sería hacer al sistema más humano en sus comportamientos, sino en mejorar su condición de computadora, ya que creo que es ésa cualidad la que le agrega algo especial a la música: la extraña lógica, el rigor extremadamente mecánico y el desapego emocional.

¿Crees que merezca una reverencia?
¡Ja! No, porque yo hice el programa. ¡Entonces tal vez yo merezco muchas reverencias!

¡Gracias, John!

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