Shimon es el resultado de diez años de trabajo. O mejor dicho, es la personificación metálica de diez años de resultados. En este robot músico hay líneas de investigación que van desde el aprendizaje automático hasta la psicología, pasando, por supuesto, por la teoría musical. Lo primero que hizo fue aprender a tocar la marimba. Pero eso no fue todo. Desarrolló su propia voz, comenzó a moverse al ritmo de la música y ganó las nociones de improvisación y rap necesarias para participar en peleas de gallos, entre otras habilidades. Detrás de sus logros se encuentran investigadores que han pasado por el Centro tecnológico de Georgia para la música y, más adelante, Gil Weinberg (Israel, 1967), director y fundador de este laboratorio. «No es común que un robot esté activo durante tanto tiempo y continúe desarrollando nuevas habilidades», argumentó durante una entrevista por videollamada.
Este investigador llegó a la robótica desde una educación musical temprana: después de estudiar informática y música, se matriculó en el Medialab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) para explorar la unión de sus dos carreras. “Decidí que si realmente quería innovar en esta área, necesitaba saber más”, recuerda. Exploró las posibilidades del pensamiento algorítmico como fuente de inspiración para la creación de nuevos tipos de música, desarrolló nuevos instrumentos musicales y puede estar orgulloso de haber desarrollado uno de los primeros programas de karaoke en 1992.
Todo eso hecho, extrañaba el sonido acústico. «Hay algo único en la calidad física, los gestos, mirar al otro músico y poder sincronizar», señala Weinberg. Entonces los robots comenzaron. Hayle fue el primero de ellos. Tenía la capacidad de tocar la batería, escuchar lo que estaban haciendo otros músicos y responder con ritmos de acordes. Sorprendente para una máquina y suficiente para despertar el interés de la National Science Foundation, que vio este proyecto como una forma amigable de acercar los robots al público en general; pero aún por debajo de las expectativas del investigador. «No tenía muchos de los elementos que eran importantes para mí como músico».
Una bola de nieve musical
La respuesta a estas deficiencias es lo que se ha agregado al plan de estudios de Shimon durante la última década. El autómata empezó a rodar como un marimbista de ocho brazos capaz de sincronizar sus movimientos con la música, mirando a su alrededor y haciendo algunos gestos para introducir algo de emoción en sus actuaciones. En cuanto a la generación de melodías, el robot comenzó a componer mediante un sistema basado en reglas derivadas de la teoría musical. Esto hizo posible, por ejemplo, determinar qué notas podrían seguir una combinación particular. “Parecía similar a lo que le hacemos a los humanos, un poco diferente. A veces resultaba interesante y muchas veces no tanto ”, admite Weinberg. El siguiente paso fue entrenar a Shimon con una enorme base de datos de composiciones musicales. Con este océano de melodías, la máquina ha logrado la capacidad de crear mezclas inusuales. Por ejemplo, tomemos un 30% de Thelonius Monk, un 40% de Madonna y un 20% de Bach ”, dice el investigador.
El movimiento es una parada clave en el camino hacia la creación de un robot músico. Cuando se trata de sus interacciones con el instrumento, Shimon y sus cuatro pares de miembros capaces de tocar a velocidades de más de 20 hercios (20 impactos por segundo) ya superan con creces las capacidades humanas. “Se reproduce tan rápido que ni siquiera lo escuchas como un ritmo. Se escucha como un nuevo color de sonido ”, explica Weinberg, quien ya ha recibido a productores musicales interesados en grabar esos sonidos de forma electrónica y humanamente imposibles de generar en su laboratorio.
Para la expresión corporal, el robot extrae de la psicología, pero se concentra en estas enseñanzas un rango limitado de movimientos de la cabeza, las cejas y los ojos. «Los robots deben parecer robots, no necesitan parecer humanos», dice el experto. En sus giras con Shimon, que incluían presentaciones en decenas de conferencias y festivales, Weinberg vio que el público respondía mejor a esta parte de la presentación que al contenido de las canciones: “Siempre puedes hacer que el robot sea más rápido o mejorar el algoritmo. para hacerlo más interesante musicalmente, pero muy pocas personas se darán cuenta. El público conecta con cositas que ni siquiera son musicales ”.
Esta efectividad ha dado lugar a nuevas líneas de investigación que exploran la posibilidad de utilizar los gestos y la entonación de Shimon y otros robots para establecer relaciones de confianza con sus interlocutores humanos y, así, superar el miedo atávico de estas máquinas autónomas. «Si el robot puede comunicar su estado de ánimo, estado e intenciones a través de ciertos sonidos, la gente confía más en él», explica la investigadora. De momento, ya han publicado algunos estudios que confirman que incorporar estos modos de expresión mejora la aceptación y percepción del robot como entidad animada, y están buscando formas de escalar estos intercambios para interacciones entre grupos.
Cuanto más avanzadas son las habilidades de Shimon, más potencia informática requieren. Esto explica, por ejemplo, que la voz que utiliza en su disco y en sus interpretaciones, desarrollada con la colaboración del grupo de Tecnología Musical de la Universidad Pompeu Fabra, no es la misma que utiliza en sus improvisaciones de rap. «Parece más un rap de Alexa», admite Weinberg, quien confía en que los avances en las unidades de procesamiento les permitirán integrar más funcionalidades en las melodías generadas en tiempo real.
A pesar del camino recorrido, todavía hay competencias más allá del alcance de este robot de ocho brazos. «Aún no he escuchado una canción compuesta por inteligencia artificial que sea capaz de hacerme llorar», resume la investigadora. “¿Qué hace que una canción de los Beatles sea tan cautivadora y una de otro autor no sea tan cautivadora? No lo sabemos «. Mientras los investigadores luchan por encontrar este ingrediente secreto, Weinberg no cree que encontraremos una respuesta pronto. Pero eso no le preocupa.» Creo que el desafío es analizar elementos de la robótica que los humanos no tenemos. Enriquecer y expandir. Para no reemplazarnos ”.
En línea con esta visión colaborativa, Georgia Tech Center For Music está trabajando en el desarrollo de una herramienta de composición de audio digital en la que el ser humano recibe recomendaciones basadas en un sistema de aprendizaje automático. «Puedes usarlo o no, y el sistema aprende de lo que te gusta y lo que no te gusta», dice el director del laboratorio. Los avances de Shimon también se traducen en campos cercanos, como el desarrollo de prótesis para percusionistas y pianistas, y otros más lejanos. «Imagínese un astronauta en una nave espacial tratando de arreglar algo y un robot dándole la herramienta adecuada en el momento adecuado», propone Weinberg.
VÍDEO DEL ROBOT EN CONCIERTO: https://youtu.be/wcft3gcspzs
Félix Orejón García 4ºB
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