¿Qué tan lejos estamos de poder programar una computadora para distinguir buena música de mala música o ruido, de forma similar a como lo hace un humano?

Como se mencionó en otras respuestas, es posible desarrollar un programa para reconocer patrones específicos como la consonancia y la disonancia. Y al analizar la frecuencia y el ritmo, es posible diferenciar la música organizada del ruido puro. Combine estos análisis con un buen algoritmo de aprendizaje automático y un conjunto adecuado de datos (canciones) para el entrenamiento. Diría que tiene una buena oportunidad de desarrollar un programa que pasaría la prueba con las tecnologías que tenemos ahora (y al aprobar me refiero a cerca del 50% de posibilidades de engañar a los jueces).

Sin embargo, diría que este programa, como lo he descrito, es simplemente analizar las preferencias de (un grupo específico de) humanos sobre los patrones musicales. No sería capaz de reconocer realmente la “buena música”.

El problema fundamental de tal desafío, en mi opinión, sería definir la música “buena”.

Habría algunas preguntas (no relacionadas con la computación) que tendríamos que responder antes de que incluso pudiéramos comenzar a considerar su pregunta. El primero quizás sería ‘¿Qué es la música?’. Si lo piensa, la respuesta es complicada, y la mayoría de las definiciones que puede encontrar en los diccionarios solo darían lugar a más preguntas. Por ejemplo, el sonido de la risa quizás no sea considerado como música por la mayoría de la gente, pero ¿no es realmente una composición válida de una buena canción? A veces son esos pequeños detalles que rayan en los ruidos los que hacen que una pieza musical sea genial.

Y, por supuesto, incluso si tenemos una definición sólida de música, aún sería muy difícil, si es posible, decir qué significa “bueno” en este contexto. Después de todo, la carne de un hombre podría ser el veneno de otro hombre. ¿Quiénes somos para juzgar que la música clásica es mejor que el jazz, o al revés? ¿Hay realmente mala música? o es solo que usted y yo no podemos apreciar los sonidos.

Lamento haberte agobiado con estas preguntas bastante filosóficas. De todos modos, mi punto es que es posible pasar la prueba que has descrito, pero pasar la prueba no necesariamente significa que el programa pueda reconocer buena música. Por lo tanto, su pregunta original (del título) queda sin respuesta.

Un programa (una IA quizás) que podría cumplir los requisitos de una manera fundamental todavía está probablemente al menos décadas lejos de nosotros. Y voy a terminar esta discusión con una pregunta interesante. Si en el futuro tenemos una IA que tiene emociones y puede apreciar la música / sonido, ¿qué tipo de música crees que preferiría? ¿Clásico? ¿Metal pesado? o el susurro de las hojas en el viento?

El proceso que describe no es un juicio musical, es un algoritmo para predecir los juicios musicales de un panel de jueces conocido. Eso probablemente se puede hacer hoy.

Pero no es así como los humanos forman juicios sobre la música. Los humanos hacen esto subjetivamente. Los algoritmos informáticos son, por definición, objetivos. Entonces, a menos que desarrollemos una forma de programar la subjetividad, esto nunca sucederá.

Ese tipo de programa de inteligencia artificial puede no estar tan lejos. Los científicos han creado un algoritmo, que puede determinar si una canción sería un éxito popular o no, con cierto grado de precisión. a través de la minería de datos de las listas de canciones Pop.

No es música por decir y no en el nivel que describe todavía, pero es genial.

El algoritmo de predicción de éxito pop extrae 50 años de toppers de gráficos para datos

Debo decir que no soy un experto en el campo de la IA. El algoritmo al que está vinculado parece tener potencial para evolucionar, todavía no lo es. Usted dijo que nuestras decisiones son solo lógicas basadas en multitud de experiencias, experiencias asociativas e información que obtenemos. Como tal, el gusto en la música es muy subjetivo por decir lo menos.

En esa línea de pensamiento, entiendo que Bigdata y la minería de datos podrían emular esta percepción humana y los gustos adquiridos. Con suficientes datos, un análisis con tales capacidades podría evolucionar.