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Reações Mistas à ‘Nova’ Música do Nirvana

Se estivesse vivo, o vocalista do Nirvana Kurt Cobain teria de 52 anos de idade. Todos os anos, nas proximidades de seu aniversário, 20 de fevereiro, os fãs se perguntam que tipo de música ele estaria escrevendo se não tivesse morrido de suicídio há quase 30 anos. Nunca poderemos saber a resposta para essa pergunta, mas um experimento em Aprendizagem de Máquna está tentando preencher a lacuna.

Uma organização dedicada à saúde mental chamada Over The Bridge usou a “AI” Magenta do Google e uma rede neural genérica para examinar mais de duas dúzias de músicas do Nirvana, com o objetivo de criar uma faixa ‘nova’ da banda. O resultado, a faixa “Drowned in The Sun”, abre com um ‘plucking’ encharcado de reverb antes de se transformar em um ataque de ‘power-chords’ distorcidos. “I don’t care/I feel as one, drowned in the sun”, canta no refrão Eric Hogan, cantor de uma banda-tributo do Nirvana envolvida no projeto. Na execução ela não parece tão diferente de “You Know You’re Right”, uma das últimas músicas que o Nirvana registrou antes da morte de Cobain em 1994.

A voz de Hogan é o único elemento “real” na produção. Todo o resto foi gerado pelos dois programas de “AI” que a Over The Bridge usou. A organização do projeto primeiro alimentou o Magenta com as canções da banda em arquivos MIDI, para que o software pudesse aprender as notas e harmonias específicas que tornaram essas músicas tão memoráveis. Um fato engraçado é que o estilo solto e furioso de Cobain dificultou o trabalho da AI, fazendo com que o sistema inicialmente emitisse uma parede de distorção, em vez de algo realmente parecido com a assinatura de suas melodias. “Foi muita tentativa e erro para chegar ao resultado satisfatório”, diz o membro da Over The Bridge, Sean O’Connor. Uma vez obtidas as amostras musicais e líricas, a equipe criativa escolheu os melhores bits para finalizar o processo de produção. A maior parte da instrumentação que você ouve no resultado final são faixas MIDI com diferentes ajustes e efeitos em camadas sobrepostas.

Uma coisa que a AI não conseguiu captar é como exatamente Cobain teria cantado a música. Fora do tempo e do tom, Hogan teve que interpretar a música imaginando como o astro do grunge (que entre muitas dores sofria de dor de estômago crônica) teria canalizado sua angústia nas letras.

Over The Bridge não é o primeiro grupo a usar AI para imitar um artista morto. Mas a intenção aqui é diferente de projetos passados ​​semelhantes. “Drowned in the Sun” é parte da iniciativa “Fitas Perdidas do Clube dos 27“. Eles decidiram registrar músicas geradas por “AI”, simulando o trabalho dos artistas que morreram com a idade de 27 anos, para aumentar a conscientização sobre os recursos de saúde mental aos quais músicos e público geral podem recorrer quando sentirem que precisam de ajuda.

As reações foram mistas, variando de “A música tem um refrão de hino, e tem uma evocativa qualidade Cobain-esca…” até “uma perfeita ilustração da injustiça de se desenvolver Inteligência Artificial através da ingestão de trabalhos culturais sem a autorização de seu criador, e de como isso força criadores a serem escravos na produção de um futuro fora de seu controle”. Eu, pessoalmente, reservo minha opinião.

A organização sem fins lucrativos baseada em Toronto tem uma página no Facebook onde oferece suporte. Também oferece sessões online e workshops. Em https://www.facebook.com/OTBnonprofit

(*) Se você está experimentando pensamentos de suicídio ou auto-agressão, peça ajuda ao Centro de Valorização da Vida, CVV, no fone 188

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Pare de Chamar Tudo de ‘Inteligência Artificial’!

Não existe na Neurociência uma Teoria Geral da Mente, que suporte de forma objetiva os esforços da engenharia para construir uma máquina que simule as funcionalidades do cérebro biológico. Não há sequer um esboço dessa teoria. Por esta razão, os sistemas de inteligência artificial geral ainda estão muito longe de ser avançados o suficiente para substituir os humanos em muitas tarefas envolvendo o raciocínio, o conhecimento do mundo real e a interação social.

A versão contemporânea da Inteligência Artificial é apenas um algoritmo, propriamente chamado de Aprendizagem de Máquina.

Sem dúvida eles têm mostrado competência de nível aparentemente humano em habilidades repetitivas de reconhecimento de baixo nível, mas no nível cognitivo eles estão apenas imitando a inteligência humana, obedecendo a um rígido algoritmo clássico; uma máquina eletrônica incapaz de qualquer pensamento, raso ou profundo, ou criatividade, diz Michael I. Jordan, um pesquisador líder em AI e aprendizagem de máquinas.

Jordan é professor no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, e do Departamento de Estatística, na Universidade da Califórnia, Berkeley. Ele ressalta que a imitação do pensamento humano não é o único objetivo da aprendizagem de máquina – o campo da engenharia de software que sustenta o progresso recente na busca da AI – ou mesmo o melhor objetivo. Em vez disso, a aprendizagem de máquina pode servir para estender a inteligência humana, via análise meticulosa de grandes conjuntos de dados, da mesma maneira que um mecanismo de busca aumenta o conhecimento humano organizando a Web. A aprendizagem de máquina também pode fornecer novos serviços aos seres humanos, em domínios como saúde, comércio e transporte, reunindo informações armazenadas em vários conjuntos de dados, encontrando padrões e propondo novos cursos de ação.

“As pessoas estão ficando confusas com o significado de AI nas discussões sobre tendências de tecnologia – existe uma noção de que há nos computadores algum tipo de pensamento inteligente responsável ​​pelo progresso, e que essa inteligência está competindo com os humanos”, diz ele. “Nós não temos isso, mas as pessoas falam como se tivéssemos.” Jordan deve saber. Afinal, o Fellow da IEEE é uma das autoridades líderes do mundo em aprendizado de máquina. Em 2016, ele foi considerado o mais influente cientista de computação por um programa que analisou publicações de pesquisa, informou a revista Science.

Jordan ajudou a transformar o campo da aprendizagem de máquina não supervisionada [que pode encontrar padrões e estruturas em massas de dados não indexados], de uma coleção de algoritmos não relacionados a um campo intelectualmente coerente. A aprendizagem não supervisionada desempenha um papel importante em aplicações científicas, especialmente onde não há dados uniformemente formatados sobre um problema (como o tráfego da Internet, por exemplo).

“Embora as extrapolações da ficção científica sobre AI e super inteligência sejam divertidas, elas são apenas uma distração “, diz ele. “Não tem havido foco suficiente no problema real, que é construir sistemas baseados em aprendizagem de máquina em escala planetária que realmente funcionem, ofereçam valor para os seres humanos e não ampliem as desigualdades.

Na íntegra em spectrum.ieee.org (em inglês)