Fractal Bach >> Deep Learning

¿Existe una hermosa ecuación matemática que pueda simplificar los códigos y el lenguaje oculto, en la basta composición musical de Johann Sebastian Bach?

En el auditorio sede del país nórdico, el expositor asiste con vestimenta sencilla, gafas hipster y diversas estampillas geek en la cubierta de su laptop. Se muestra en el escenario y saluda al público. Se trata de su participación en el foro “Goto; Copenhangen 2019”, sobre Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Sin más preámbulo, dispara un apuntador y, al instante, un contenido multimedia se despliega en un enorme monitor de la sala. Un pentagrama se muestra y una polifonía comienza a avanzar. El sonido nos transporta a los inicios del siglo XVIII, al estilo barroco del compositor de Leipzig.

Inicia su charla. Describe con mucho agrado las entradas, conexiones, patrones, códigos numéricos y relaciones matemáticas en la música de Bach.

Tal conjunto de datos podría ser el factor clave que usó para nutrir el vivero, término propio de la IA y de los sistemas de aprendizaje autónomos, para proporcionar retroalimentación constante de información a su modelo, con base en Deep Learning.

Bachbot es el nombre de la inteligencia artificial que, de manera autónoma, emuló una progresión polifónica barroca para el público presente, buscando cercanía a los trabajos corales del Herr Direktor.

Bachbot Sample-1 in soundcloud.

Por ahora, no solo el desarrollador busca perfeccionar este objetivo. Ingenieros, físicos, matemáticos e investigadores especializados en Inteligencia Artificial se reúnen cada año en ferias internacionales de innovación tecnológica, intentando discutir y mejorar los modelos autónomos para generar la composición musical. Desde luego, la compatibilidad entre música y matemáticas no es lejana.

Para los profesionales de la música académica, la obra de Bach es, de cierta manera, un complejo código lleno de símbolos numéricos. Demanda al ejecutante sesos y muchos años de práctica. Lograr interpretarlo es difícil, entenderlo es más complejo aún.

Hasta la fecha, solo los teóricos musicólogos, quienes tejen la relación formal con las matemáticas, han profundizado en técnicas de cifrado, gráficas y modelos vectoriales. Cada vez más, descubren nuevos hallazgos.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial no se limita a aventurarse en todos los terrenos. Aunque representa todo un reto, las artes y la música no están exentas de las agendas y ambiciones del Deep Learning.

“No se trata solo de descifrar patrones simples, como en la música de Beyonce C. Sino de adentrarnos en la veloz corriente de una fuga y comprender los complejos vectores del contrapunto sofisticado, en el futuro cercano”,dice Feymman Liang.

Así, se desmarca de abordar un estilo de música convencional moderna, con patrones repetitivos desarrollados desde un estudio de producción y con un esquema de armonía simple. Agrega:“El objeto de estudio debe estar a la altura del mejor lenguaje musical jamás creado por un humano, debe llevarse a las compuertas y conexiones de la red neuronal”.

Liang habla de los modos de aprendizaje, de las implementaciones de algoritmos inteligentes y, también, de las características propias de la relación objeto-compositor-virtual: percepción propia, capacidad de crear sus propios problemas de aprendizaje, generar sus propios datos, etc.

La máquina podría estar en un constante modo aprendizaje, con autonomía plena en las respuestas y la retroalimentación. Un sistema incentivado para generar sus propias operaciones, cálculos y comparativas de patrones por recompensa; Un ente que no duerme, pero que alcanza y ejecuta conclusiones.

Feymman Liang en Goto, 2019

El navegante entre dos aguas

Desde el punto de vista de la ciencia de datos, las composiciones musicales de Bach son de un orden fractal. Es decir, todo trabajo escrito en vida pareciera ser el resultado de un plan maestro con relación matemática ejecutado a la perfección, con diseño geométrico-modular a gran escala, a partir de un punto de vista aéreo.

Los patrones, en términos físicos, se encontraron en los muestreos de datos (voces tonales y frecuencias) y en la cuantificación de elementos característicos de sus obras. El proceso se nombra “rascar el ADN Bach”.  A partir de ahí, se desarrollan teoremas y fórmulas aplicadas, que pueden generar algoritmos con los datos ya extraídos.

Por supuesto, estos elementos no solo abarcan el aspecto visual y gráfico de las partituras, están sujetos al desarrollo auditivo de los investigadores. Así como se necesitan años de experiencia para entender las ecuaciones profundas (muchas de ellas tan complejas que son difíciles de traducir a un lenguaje normal), en la conversión del contrapunto al espectro algorítmico se requieren equipos multidisciplinarios, que combinan y vierten sus conocimientos, sobre todo si se trata del trabajo por máximo exponente de la materia.

¿Podrá la IA alcanzar el nivel de composición del genio JSB?

El basto material legado a la humanidad por el director de capilla es un complejo código que, hasta la fecha, está en proceso de exploración. Además de los análisis visuales, también se debe hacer uso de oídos construidos.

No solo se puede llevar a la entrada de una RNN (Recurrent Neural Network), melodía, bajo, ritmo, tempo en formato MIDI. Habrá que capturar la elasticidad del tiempo entre escalas, que van y vienen sobre corrientes regulares e irregulares; los patrones que gradúan el espacio con disonancias enlaces; transportar a código las  2, 3 o 4 voces en diálogo con señales de mando y respuesta; agregar el reconocimiento de nodos y notas pedales, que funcionan como puentes de salida a la modulación sobre otro color tonal; las voces en fuga que se encuentran sobre canales, a veces salidas a circular por una gran autopista y, después, a la fase de un tubo de embudo, etc., aunque jamás colisionen.

Hay un sinfín de elementos que, de alguna manera, nos muestra un lenguaje profundo aún por explorar y llevarlo al mundo matemático. Sin embargo, datos y matemáticas están condenados a entenderse para encontrar la mayor esencia musical de Bach.

Lograr cercanía inmediata al trabajo del compositor por medio de un modelo basado en Deep Learning aún se antoja lejano. Sin embargo, el mundo que nos rodea está cambiando cada segundo y la relevancia que tendrá la IA también puede determinar el destino, aunque nadie conoce aún su aspecto futuro.

Un rápido progreso en las redes neuronales artificiales borra gradualmente la frontera entre las artes y las ciencias. Un número significativo de resultados demuestra cómo las áreas que antes se consideraban completas y exclusivamente humanas, como la creatividad o la naturaleza intuitiva, ahora son tareas para los enfoques algorítmicos. De hecho, ya hubo varios intentos de automatizar el proceso de composición musical, mucho antes que las redes neuronales artificiales existieran.

Una desarrollada teoría musical inspiró una serie de enfoques heurísticos para la composición automatizada. La primera idea se remonta al siglo XIX, con Ada Lovelace, en 1843. A mediados del siglo XX, en Hiller e Isaacson: Experimental Music 1959, se desarrolló un enfoque de cadena de Markov para la composición musical.

Sin embargo, como se mostró en la investigación de Lin y Tegmark, Critical Behavior from Deep Dynamics, en 2017, así como en algunos otros estudios sobre series temporales discretas generadas por humanos, se tienden a generar dependencias de larga segmentación, lo cual hace inviable el modelo basado en cadena de Markov.

La variedad de diferentes redes neuronales con las que hoy se trabaja, como VAE, SGVB, VRASH, LSTM, etc., procesan mejor las series de datos con dependencias internas más largas y ya han sido exitosas para la generación de música. (Sundermeyer,LSTM Neural Networks for Language Modeling).

Por ahora, los planteamientos para generar polifonías y corales por medio de un modelo de IA se configuran de manera similar a la construcción de música nota por nota. En la organización de ceros y unos, se llama proceso significativo de datos, similar a la generación de texto palabra por palabra.

Este método es la manera de normalizar un Dataset y facilitar el aprendizaje. Útil para las tareas de procesamiento generativo de un lenguaje natural.

En 2017, la obertura Ya neiro scriabin, para Theremin y Orquesta, fue una obra escrita por una Inteligencia Artificial. Inspirada en las piezas del famoso compositor ruso Alexander Scriabin, para la celebración 125 de su natalicio.

Obertura Ya neiro scriabin, para Theremin y Orquesta

Codex III

Aún si los enfoques algorítmicos lograran recrear oberturas musicales con inteligencias autónomas, hay una esencia profunda que pertenece a la humanidad: el simbolismo.

Si en el mundo de la ciencia una de las proezas más grandes alcanzadas por el hombre fue llegar a la luna, la gesta en la música sería la Misa en Si Menor BWV 232 de JSB.

Declarada por la Unesco, en noviembre del 2015, como “hito en la historia de la música y patrimonio documental de la humanidad”, la misa sacra demandó la mitad de la vida del Herr Direktor. Estructurada por Kyrie, Gloria, Credo, Sanctus, Agnus Dei en 25 piezas.

Los análisis no solo se abordan desde el punto de vista de las 25 piezas que componen la obra, y de escalas, notas pedales o características del contrapunto de alta progresión, la obra ha sido creada pensado en un motivo externo, con un código oculto.

Tal como Robert Langdon, personaje ficticio de las novelas de Dan Brown, planteó su vida venerando e investigando el hilo de los símbolos y el orden cronológico en los trabajos de los revolucionarios científicos del renacimiento, similar trabajo hacen los investigadores actuales en la vida real con los cánones de JS Bach.

Quizá existe una profundidad histórica aún no revelada, ya que hay evidencias, influencia y similitudes de su amor por la simetría, por la construcción fractal y las formas geométricas. Todo parece indicar que el genio del periodo barroco, creó gran parte de sus obras a partir de símbolos, tal como lo hicieron sus colegas artistas renacentistas 150 años atrás.

Partícipe de las reformas luteranas y gran devoto a Dios, la Misa en Si menor BWV 232 siempre emite una pista numérica.  El número 3 es la constante (III). Se encuentra en todos los aspectos: el tempo, el dialogo, el discurso entre voces, los vectores-ambigramas y una decena de ejemplos más.  

Todos esos estudios conducen a pensar que el código hace referencia a los tres símbolos fuertes para el Cristianismo: Padre, Hijo y Espíritu Santo. Cada uno con carácter participativo y su justo volumen.

Imagen: Curious Speckle

Sin embargo, la ciencia de datos y la IA podrían descubrir nuevas fuentes de información a partir del análisis y comparativas entre las 1128 obras del catálogo del Herr Master, no solo para tratar de imitar polifonías y corales creadas gracias a las neuronas artificiales, como en BachBot o DeepBach, sino encontrar nuevos significados y simbolismos ocultos.

Patrones, códigos, matemáticas, etc., vienen precargados. Ahora toca ir descifrando los átomos. Disfruta de Bach en éstas fechas.

Referencias:

htpps://soundcloud.com/bachbot

https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/hands-on-ai-part-23-deep-learning-for-music-generation-2-implementing-the-model.html

Deepbach: A steerable model for Bach Chorales Generation

Lovelace 1843. Notes on 1 menabreas sketch of the analytical engine by Charles Babbage http://www.yorku.ca/christo/papers/Babbage-CogSci.htm

Music Generation with Varational Recurrent Autoenconder Supporter by History Ivan P. Yamshchikov and Alexey Tikhonov https://arxiv.org/abs/1705.05458

https://feynmanliang.com/bachbot-slides/#/practical-prepare

https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Composiciones_de_Johann_Sebastian_Bach

Ismael Guzmán
Fundador y Director de Pulse Coder. Escribe sobre digitalización, ciencia e innovación tecnológica.

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