Claro, pero depende de la lente en la que lo estés analizando.
La IA con suficiente entrenamiento seguramente podría componer algo como contrapunto o algo construido sobre reglas o al menos probabilidades. Aquí está el intento de alguien de enseñar un contrapunto de computadora en Python.
GitHub: ntoll / foox
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Y aquí está su conferencia: Teoría de la música – Algoritmos genéticos y Python.
Esta conferencia realmente engaña a muchos de la audiencia cuando te hacen adivinar cuál es Python y cuál es Fux / Mozart. Por supuesto, solo abordaron los primeros dos pasos de escribir el contrapunto y no han llegado al punto en el que puedan escribir una fuga completa, aún así demuestra que no es descabellado.
El problema es cuando quieres escribir música que contenga algún significado real. En realidad, había estado pensando en este problema en el otoño mientras tomaba una clase de forma tonal. Las estructuras de una fuga parecían tan calculables y parecía que una pieza podría ser completamente despojada para ser solo distorsiones de 2 o 3 temas. Esto realmente activó las alarmas mentales diciendo que podría derivarse algorítmicamente. Curiosamente, no fue hasta que comencé a tomar Análisis de la música popular este semestre que comencé a darme cuenta de lo ingenuo que era mi pensamiento. (La música pop me hizo apreciar la complejidad de la música jajaja) A través de esta clase realmente estoy empezando a darme cuenta de la influencia que tendrá el significado de una pieza en su forma y que mucha música no puede derivarse simplemente invirtiendo y distorsionar un tema o simplemente armonizando y generando melodías y esperando que genere el mismo efecto que una pieza escrita por un humano. Hay una razón por la que se considera un arte.
No digo que no sea imposible. Eso es lo último que diría. Sin embargo, el mayor obstáculo es que una IA pueda comprender y componer basándose en ideas relacionadas con la experiencia humana. Eso, me temo, podría tomar un tiempo. Pero generar música basada en reglas o probabilidades es un esfuerzo relativamente fácil. Recomiendo encontrar una biblioteca (he usado python-midi como una biblioteca en python) para analizar un montón de archivos midi (comenzaría con monofónico) y luego construir una cadena de Markov de orden n para las propiedades que desee le gusta hacer un seguimiento, por lo que quizás realice un seguimiento del tono y el ritmo, tendría una matriz en la que realiza un seguimiento de las probabilidades de que ocurra una secuencia de notas en particular.
es decir, CFGE Ab G con una probabilidad de 0.02
El ejemplo es una cadena de Markov de quinto orden almacenada en una matriz de sexta dimensión. Entonces puedes generar música basada en esas probabilidades. Pure Data es también un recurso popular utilizado para la composición algorítmica. Buscaría cadenas de Markov, modelos ocultos de Markov y aprendizaje de refuerzo. Las redes neuronales se podrían usar en esta aplicación si está dispuesto a resolverlo, pero los MC / HMM son excelentes para aplicaciones temporales como la música.
¡No veo que las computadoras pongan a los compositores fuera del negocio en mi vida, pero hay un gran potencial para la composición generada por computadora y espero lo que la gente decida hacer! Personalmente, quiero un sistema que solo genere música ambiental continua (tonal). Como una estación de radio de Internet que se puede escuchar en todo el mundo y que constantemente ejecuta una transmisión de música generada por computadora. Creo que sería genial.
