Google, suona la nostra canzone!

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L'intelligenza artificiale di Mountain View si evolve e diventa un pianista. Che accompagna e duetta le improvvisazioni della controparte umana
L'intelligenza artificiale di Mountain View si evolve e diventa un pianista. Che accompagna e duetta le improvvisazioni della controparte umana

Milano – L’hanno chiamato A.I. Duet , un pianista improvvisatore digitale che accompagna gli assoli di un pianista in carne e ossa. Tramite algoritmi di machine learning una rete neurale è stata addestrata a riconoscere e imitare gli schemi musicali suonati da un essere umano , cogliere ritmo, pause e melodia, e rispondere con un motivetto simile.

Si tratta di una evoluzione del progetto Magenta , intelligenza artificiale con vocazione musicale che Google aveva mostrato lo scorso anno: mentre in quel caso si parlava di composizione autonoma di interi brani, questa volta l’obiettivo è di lavorare in tempo reale interagendo con musicisti veri e propri . Come nel caso precedente, anche questo A.I. Duet è un prodotto open source.

Non sembra che la rete neurale che lavora alle improvvisazioni sia particolarmente efficace a riprodurre le sequenze che le vengono proposte – almeno non ancora, non in questa fase. Non sono stati programmati al suo interno modelli da seguire per la generazione della musica: A.I. Duet è stato addestrato sottoponendogli musica vera e propria, facendogli “imparare” dalla pratica, e continuerà a farlo a mano a mano che il suo utilizzo proseguirà. Per metterlo alla prova c’è un sito apposito , buono per passare qualche minuto di distrazione.

L’impegno di Google in materia di intelligenza artificiale è ad ampio spettro. La musica è solo una frazione del lavoro portato avanti: DeepMind è impegnata su temi contigui ma in un contesto più ampio, impiegando la celebre teoria dei giochi per realizzare un sistema di apprendimento per cooperazione tra diversi agenti più efficace e collaborativo. Quello che hanno scoperto è che in taluni casi, laddove esista una scarsità di informazioni (emulate con un gioco di ricerca di mele e premi collegati), gli agenti tendono ad acquisire strategie di acquisizione aggressive per battere la concorrenza: una nozione utile per poter meglio comprendere in prospettiva come programmare al meglio questo tipo di ambiente operativo, e rendere più efficiente la cooperazione tra più AI al lavoro su un progetto comune.

Luca Annunziata

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Pubblicato il
17 feb 2017
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