L’intelligenza artificiale viene utilizzata sempre di più anche nella musica. Può fungere da supporto creativo agli artisti, ma anche permettere a talenti emergenti di essere scoperti dalle case discografiche, per non parlare delle sue applicazioni sulle piattaforme di streaming. Cosa ne sarà dei musicisti in carne e ossa?
L’intelligenza artificiale, se dotata di un hardware adatto, è in grado di relazionarsi con la realtà e di percepirla attraverso i suoi ‘sensi’ digitali: la computer vision, il machine listening, ma anche il natural language processing.
Con questi, l’AI può elaborare i dati percepiti e agire di conseguenza, ma lo fa attraverso il filtro del linguaggio che questa riesce a comprendere, ossia il codice che sta alla base della sua ‘programmazione’ e su cui si fonda l’apprendimento tipico della fase di addestramento. Per questo motivo, l’intelligenza artificiale attuale non è in grado di vedere, di sentire o di comprendere realmente una conversazione, ma solo di reagire a determinati input secondo quanto insegnatole o da essa appreso in autonomia.
Sorprende dunque che l’AI venga usata dagli artisti per creare opere d’arte, musica e altri prodotti creativi.
I temi trattati all’interno dell’articolo
L’intelligenza artificiale nella composizione musicale
Nell’ambito musicale, per esempio, l’AI viene usata dagli artisti come supporto creativo nel loro processo di composizione di nuove canzoni.
Il musicista e compositore David Cope, per esempio, sta lavorando da ormai quarant’anni al progetto Emi (Experiments in musical intelligence), avviato nel 1982 con l’obiettivo di aiutare gli autori a superare il cosiddetto ‘blocco del compositore’. Il progetto si è poi evoluto e oggi i suoi algoritmi hanno prodotto numerose composizioni di generi diversi.
L’assistente creativo Aiva utilizza inoltre algoritmi di deep learning per aiutare gli utenti – come creatori di YouTube e TikTok – a comporre colonne sonore e non solo. Un modo per avere sempre a disposizione nuovi contenuti musicali superando l’ostacolo delle royalty.
Il produttore Alex da Kid, inoltre, ha deciso di utilizzare Watson (di IBM) per analizzare numerose hit in classifica e dati su film e social media al fine di realizzare una canzone che potesse piacere ai fan. È nato così il brano “Not Easy”, che ha raggiunto la quarta posizione nell’iTunes Hot Tracks in meno di 48 ore dalla pubblicazione.
Lo stesso concetto è ciò che ha spinto alla creazione di Amper, uno strumento online per la creazione immediata di canzoni prive di diritto d’autore e di facile utilizzo.
L’AI per scovare talenti emergenti
Il talento online, catturato in brevi video circolanti su diverse piattaforme di social media, viene solitamente conosciuto attraverso le dinamiche virali della rete. Una determinata persona può ricevere l’attenzione di moltissimi utenti che ricondividono i suoi contenuti per una miriade di potenziali fattori. Molte persone talentuose, però, potrebbero non essere mai conosciute nonostante il loro grande talento per il solo fatto di non essere diventate virali online.
È anche in questo caso che l’intelligenza artificiale ‘corre’ in aiuto. Le divisioni A&R (artists and repertoire) di diverse etichette discografiche, infatti, utilizzano proprio l’AI per scovare i talenti nascosti nei meandri della rete.
Un esempio è dato dal gruppo Warner Music, che, nel 2018, ha acquisito la piattaforma Sondatone. La startup canadese, in particolare, combina i dati raccolti in rete grazie a tecnologie basate sull’intelligenza artificiale al fine di identificare artisti promettenti non ancora scoperti
Gli algoritmi delle piattaforme di streaming musicale
Con gli algoritmi di raccomandazione, l’intelligenza artificiale migliora e personalizza anche il funzionamento delle piattaforme di streaming, che propongono contenuti a seconda delle preferenze espresse – direttamente (con like) o attraverso il suo comportamento online (cronologia degli ascolti e delle ricerche) – dall’utente.
Si pensi a YouTube, TikTok o Spotify. Il sistema di raccomandazione di quest’ultimo (BaRT, bandits for reccomendations as treatments), per esempio, funziona in una duplice modalità:
- Exploitation mode: si tratta della modalità convenzionale utilizzata dai sistemi di raccomandazione di filtraggio collaborativo, che consiste nell’utilizzo di tutti i dati che il sistema raccoglie sullo specifico utente (le canzoni preferite, quelle saltate ecc.);
- Exploration mode: consiste nell’utilizzo di altre informazioni esterne (le canzoni ascoltate da altri utenti, quelle in tendenza ecc) al fine di proporre contenuti non specificamente pensati per l’utente al fine di ricevere feedback e di poter valutare la raccomandazione stessa. Per esempio, se la canzone proposta (a caso) dal sistema viene ascoltata dall’utente per più di 30 secondi, questa raccomandazione è considerata positivamente.
L’AI complementa la creatività, non la sostituisce
Molte sono dunque le applicazioni dell’intelligenza artificiale in ambito musicale, ma quella che desta maggiore stupore è la funzione compositiva. Tutto sommato, però, l’AI non fa altro che elaborare i dati raccolti al fine di produrre contenuti in linea con quelli analizzati. Sicuramente facilita il lavoro dei compositori e delle case discografiche, ma spesso realizza prodotti derivativi e poco originali, per quanto talvolta non distinguibili da quelli di creazione umana.
L’intelligenza artificiale permette così a persone ‘normali’ di ‘comporre’ musica di varia natura, ma i compositori non hanno nulla da temere. In termini di originalità, infatti, l’AI è un supporto all’artista e non una sua sostituzione. Oggi, la creatività rimane dunque dominio dell’essere umano, non replicabile da una macchina, per quanto evoluta possa essere.
