Ascoltate questo pezzo:
Si noti che questa non è la performance di alcun pezzo precedentemente esistente, e non è musica suonata da un essere umano; si tratta invece di musica generata interamente da un algoritmo di intelligenza artificiale (IA). Il modello in questione viene addestrato sulla base di campioni di pianoforte presenti sull’archive di archive.org, scegliendo le note da suonare e componendo artificialmente una propria “idea” di musica.
I tempi e le dinamiche espressive sono una parte essenziale della musica classica (e non solo): nello specifico, l’algoritmo è stato addestrato su pezzi di musica aventi queste caratteristiche che poi, alla lunga, sono stati ricostruiti dal modello di addestramento in questione, creando un vero e proprio automa-compositore in grado di suonare come (in teoria) avrebbe fatto l’originale.
Del resto se vi aveva colpito Teotronico, il robot pianista, questo algoritmo non dovrebbe forse sorprendervi più di tanto…
Le esibizioni generate dal modello mancano della coerenza generale che ci si potrebbe aspettare da una composizione pianistica, e qualche musicista in ascolto potrebbe ravvisarne una sorta di eccessiva complessità o mancanza di struttura. Ma il fascino di una musica composta artificialmente, ovviamente, rimane vivido, e sarà sicuramente oggetto di interessanti discussioni in prospettiva – del tipo: andreste ad un concerto live in cui l’artista è un algoritmo di machine learning?
Il modello è stato addestrato sul set di dati Yamaha e-Piano Competition, che contiene acquisizione di file MIDI di circa 1400 esibizioni di vari pianisti. Col tempo, l’algoritmo ha “appreso” ed “assimilato” le dinamiche espressive dalle note, analizzando anche un complesso dataset di suoni del pianoforte suddivisi e disassemblati in vari passaggi significativi. La rappresentazione della performance diventa quindi un flusso MIDI generato da questi complessi calcoli.
Il nome dell’ambizioso progetto in questione è Performance RNN, e può essere visto all’opera dal link ufficiale della demo:
https://magenta.tensorflow.org/demos/performance_rnn/index.html
Il codice del progetto è open source, è stato sviluppato da Ian Simon con Tensorflow.js e si può visionare e scaricare su GitHub.
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