En los laboratorios de la compañía Dolby en San Francisco (EEUU), algunas personas se sientan a ver cine. Pero en lugar de un refresco y un cubo de palomitas, en la mano llevan biosensores que detectan su ritmo cardíaco o la resistencia eléctrica de su piel. Su cabeza luce un gorro con múltiples electrodos que registran la actividad de su cerebro, mientras una cámara térmica les graba. Todo ello, al tiempo que ven una película o una serie de televisión. El objetivo de esta investigación de Dolby, según publicaba The Verge, es comprender la experiencia humana para construir tecnologías inteligentes capaces de provocarnos respuestas emocionales en lo que vemos u oímos.
Los experimentos de Dolby son un ejemplo de cómo las actuales tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) están intentando desentrañar qué tienen una película taquillera, un hit musical o un best-seller para enganchar a millones de personas en todo el mundo, y cómo este conocimiento podría aplicarse a través de algoritmos a la creación de obras que sean un éxito seguro.
Naturalmente, para crear obras que nos gusten, el primer paso imprescindible es descubrir qué tiene lo que nos gusta para gustarnos. Y si se trata de emociones, pocas tan visibles como la que nos hace cantar a voz en grito cuando escuchamos una canción. En 2011 dos investigadores británicos se embarcaron en una gira por discotecas y pubs del norte de Inglaterra para comprobar qué temas se coreaban con más frecuencia. We are the Champions de Queen y Y.M.C.A. de The Village People encabezaron la lista.
Mediante el uso de tecnologías de data mining que analizaron más de 1.100 casos, los dos investigadores identificaron ciertos rasgos comunes en estas canciones. Según explica a OpenMind el director del estudio, el psicólogo musical Daniel Müllensiefen, de la Goldsmiths University of London, aquel estudio “apunta a la importancia del cantante más que del compositor”. En trabajos posteriores, Müllensiefen y sus colaboradores han analizado las características musicales de las canciones pegadizas y de los éxitos comerciales. Pero los hits aún se resisten a revelar sus secretos: “Incluso nuestros modelos más sofisticados pueden explicar poco de la variación en términos de éxito comercial”, señala Müllensiefen. “Así que, o los rasgos de la composición no son tan importantes para el éxito de una canción, o aún no estamos utilizando los rasgos correctos”.
En busca de la clave del éxito
Estos rasgos comunes que diferencian a las obras triunfadoras del resto son el santo grial anhelado por editores y productores, y fueron también el objetivo de Tijl De Bie, profesor de la Universidad de Gante (Bélgica) y experto en Inteligencia Artificial, cuando en 2011 analizó todos los singles de la lista del top 40 de Reino Unido durante el último medio siglo en busca de la clave del éxito. Con los resultados, De Bie y sus colaboradores crearon un algoritmo capaz de predecir, a partir de 23 rasgos musicales, el potencial de éxito de una canción con una tasa de acierto del 60%.
De Bie confía en que el secreto de un hit es un objetivo que será cada vez más asequible con más datos y sistemas informáticos más avanzados. Sin embargo, al mismo tiempo señala a OpenMind que la acogida del público siempre interpone un factor de incertidumbre. “La diversidad de gustos musicales es tan grande que no hay una sola medida buena del potencial de éxito; lo que es un éxito para ti puede no serlo para mí”.
Diseccionar las claves del éxito de una canción es también el objetivo de la compañía canadiense de tecnología musical HITLAB. Su herramienta de IA llamada Music Digital Nuance Analysis (DNA) analiza 84 parámetros matemáticos para identificar las nuevas canciones que comparten rasgos con éxitos del pasado, con el objetivo de predecir nuevos hits incluso en géneros concretos, idiomas o regiones del mundo. Otra compañía que trabaja en la misma línea, Musiio, ha sido adquirida por la plataforma de streaming de música SoundCloud; se diría que la industria musical está apostando por el futuro de estas tecnologías.
Los patrones de la literatura de éxito
Otro campo en el que se persigue el perfil de la obra triunfadora es el literario. Lo que separa al best-seller que luce en el escaparate de otros cientos de volúmenes en los estantes de la librería es algo que las propias editoriales aún reconocen como el mayor de los misterios. Pero también en el territorio de las letras, hoy la tecnología puede acercarse más a la fórmula mágica del éxito que el más experimentado de los editores.
A la hora de apostar por una obra, los editores juegan con la incógnita de saber qué tipo de historias interesan al público. Pero según tres investigadores de la Universidad Stony Brook de Nueva York (EEUU), esto no importa: en 2014 introdujeron en sus máquinas unos 800 libros y guiones de películas en busca de patrones de estilo, con independencia del argumento. “Los hallazgos clave de nuestra investigación revelan patrones lingüísticos que comparte la literatura de éxito, al menos dentro del mismo género, lo que hace posible construir un modelo con una precisión sorprendentemente alta (hasta del 84%) en predecir el éxito de una novela”, escribían en su estudio. Entre estos patrones, los libros triunfadores empleaban más verbos de pensamiento que de acción, primaban los sustantivos, adjetivos y conjunciones sobre los verbos y, curiosamente, rehuían clichés como la palabra “amor”.
Entre otras iniciativas recientes para formular en matemáticas el misterio de la novela, destaca The Bestseller Code: Anatomy of the Blockbuster Novel (St. Martin’s Griffin, 2016). Jodie Archer y Matthew L. Jockers, expertos en literatura y en el emergente campo de las humanidades digitales, han diseñado un algoritmo que ha escrutado 20.000 novelas publicadas en los últimos 30 años, incluyendo no sólo las pautas del lenguaje sino también los argumentos y personajes. Su bestseller-o-meter (bestsellerómetro), como lo llaman, puede predecir con un mínimo de un 80% de acierto si un manuscrito escalará a la lista de best-sellers del diario The New York Times.
Obras creadas por IA
Con todas estas nuevas herramientas, es plausible que los creadores de un futuro ya actual comiencen a contar no sólo con su propia inspiración, sino también con los augurios de estas bolas de cristal digitales a la hora de producir sus obras. Para De Bie, “es probable que los compositores utilicen la IA como ayuda, una herramienta extra que puede ayudarles a crear material para una nueva composición. Una herramienta así podría por supuesto guiarse por lo que tenga más probabilidad de convertirse en un hit”.
Pero un paso más allá sería que las propias máquinas crearan las canciones que escuchemos, las películas que veamos o los libros que leamos. “Esto ya está empezando a ocurrir hoy”, dice De Bie. En 2012, el proyecto de la Universidad de Málaga (España) creó con Iamus —el primer ordenador que ha aprendido lenguaje musical— la primera gran obra musical compuesta enteramente por un sistema de IA sin imitar a compositores humanos. En 2016 se estrenó en Londres el musical Beyond the Fence, también producto de una máquina. El proyecto Flow Machines, del Laboratorio de Ciencias de la Computación de Sony en París, lanzó dos canciones pop generadas por IA en 2016 y ha continuado después con nuevas composiciones. Los algoritmos hacen también sus pinitos en el campo de la novela y en el de los guiones de cine.
El siguiente paso será que las máquinas no sólo produzcan las obras, sino que apliquen su conocimiento de la anatomía de un hit. “Hasta donde sé, las técnicas de IA no están aún tratando de optimizar el potencial de éxito, pero es concebible que pronto lo hagan”, dice De Bie. El experto no cree que este fenómeno vaya a acabar con la creación tradicional; otra cuestión es que los humanos puedan competir comercialmente con las máquinas. “En cuanto los sistemas de IA superen a los humanos en velocidad y calidad, probablemente los compositores humanos continuarán haciéndolo por diversión, pero no podrán hacerlo por el rendimiento comercial”, vaticina De Bie. “Será como la vieja artesanía reemplazada por las máquinas; hoy coser no es comercialmente viable en el mundo desarrollado, pero la gente aún lo hace por satisfacción personal”.
Por el momento y lejos de rechazar la intrusión de la IA en la creación musical, cada vez son más los músicos que están incorporando estas herramientas como exploración de las posibilidades de composición. Ya existen compañías como Audoir que ofrecen herramientas de composición basadas en sistemas de IA entrenados para ayudar a los creadores a dar con esa tecla mágica que capte el gusto del público. E incluso apps como Boomy, que crean una nueva canción al gusto del usuario en solo 30 segundos, aunque este jamás haya compuesto música ni tenga la menor noción especializada. Otra cuestión, tan complicada como subjetiva, es si todo esto podrá considerarse realmente arte.
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