Inteligência artificial nas paradas de sucesso

Fábricas de hits não são novidade na cena musical. Desde os Beatles nos anos 1960, até os Big Jhows – coletivo de compositores sediado em Goiânia e que abastece artistas do sertanejo, do forró e de outros gêneros brasileiros – de hoje em dia, passando por produtores escandinavos com receitas internacionais de sucesso e pelos coreanos do K-pop, a música sempre teve quem produzisse sucessos em série.

A nova concorrência – ou seria parceria? – vem dos softwares desenvolvidos para armazenar elementos e informações sonoras e recombiná-las em novas canções. Por meio da aprendizagem de máquina, esses programas identificam padrões musicais e têm servido como ferramentas para criação de canções e arranjos – até, quem sabe, assumirem, também, a condição de compositores artificiais.

É o caso da MuseNet, inteligência artificial (IA) desenvolvida pela OpenAI. Nas palavras dos próprios desenvolvedores, trata-se de "uma rede neural profunda capaz de gerar composições de 4 minutos com 10 instrumentos diferentes e de combinar de música country a Mozart, passando pelos Beatles". O método de aprendizagem de máquina é similar ao desenvolvido pela OpenAI para o gerador de textos GPT-2, sobre o qual já falamos aqui no Simple. Assim como a GPT-2 foi abastecida com uma robusta base de arquivos de texto, a MuseNet processou centenas de milhares de arquivos MIDI a fim de identificar padrões de harmonia, ritmo e estilo. A partir disso, a IA foi estruturada para prever as notas e acordes que viriam na sequência de um momento musical específico. 

O resultado impressiona e as possibilidades são das mais variadas. Dá para sugerir para a IA se basear nas primeiras notas de uma peça de Mozart, por exemplo, para gerar uma canção ao estilo do Queen, da Lady Gaga e até das trilhas sonoras da Disney ou da Broadway – e vice-versa. Ah, e sugerindo os instrumentos, claro – que a IA, inclusive, pode ignorar se não funcionar com os estilos sugeridos.

Um dos principais desafios no desenvolvimento da aprendizagem de máquina para a MuseNet foi definir as unidades de informação (tokens) sonoras pelas quais a IA compreenderia as estruturas musicais para desenvolver seu repertório e adivinhar criar a partir daí. Não bastava decodificar as notas, já que cada uma delas carrega informações como volume, timbre (de que instrumento ela vem) e tempo de duração. Depois de muita tentativa e erro, o time definiu que cada token carregaria as seguintes informações: nota, volume e instrumento – além, é claro, de informar os intervalos e pausas entre um acorde e outro para situar a música no tempo. A IA também foi configurada para constantemente avaliar se um sample gerado foi feito em cima da base de dados original ou se foi fruto de outras composições próprias.

O lançamento mundial da ferramenta, em abril de 2019, não poderia ter sido de outro jeito: a MuseNet fez um concerto de quase duas horas, ao vivo e inédito (até para os desenvolvedores), via streaming – e que você pode apreciar ao final desta postagem. Sobre o futuro da música sob a batuta da inteligência artificial, relembremos, nas palavras de Newton Mendonça (ao som de Tom Jobim, em "Desafinado"), "que isso é bossa nova, que isso é muito natural."

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