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¿Qué nos une? Internet, los placeres, el boca en boca, el dinero y... la inteligencia artificial. Sí, inteligencia artificial: la ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten la comprensión humana. De cara al futuro, la música aparece como la estrella, la recomendación como el insumo necesario, el motor –a no ser ingenuos– es el vil metal, y la inteligencia artificial funciona como la ingeniería científica y soporte existencial de varias de esas plataformas que surgen, evolucionan y derivan hacia cuestiones insospechadas. El proceso en el que las máquinas empiezan a razonar por sí mismas transformará la médula del entretenimiento global (y la cultura, y la economía, y demás) en su conjunto. Ya está sucediendo.

NAPSTER, PANDORA Y ENTONCES

El puntapié lo dieron las radios personalizadas, empezando por Pandora.com, empresa que nació del llamado “Music Genome Project” en 2000. “Nuestra idea detrás del genoma de la música es la misma que detrás de la compañía: crear una plantilla universal, un conjunto de atributos totales que describiera una amplia variedad de música. Algo así como los colores primarios, en el sentido que pudieras formar cualquiera con sólo tres de ellos”, explicó su fundador Tim Westergren en una entrevista al weblog Ventana Azul. En Pandora uno introduce el nombre de una canción o artista, y de inmediato se escucha una emisora basada en esa elección inicial. Luego, a partir de la opinión de varios musicólogos, quienes analizan los matices de cada canción para clasificarla, surge otro tema que puede resultar del gusto del que utiliza el servicio.

Todas estas consideraciones hay que ponerlas en pasado. “Querido visitante, te pedimos profundamente perdón, pero debemos comunicarte que por problemas de licencia no podemos dejar que nadie más acceda al servicio fuera de los Estados Unidos.” La carta, firmada por el mismo Tim Westergren en la página de inicio de Pandora, oficializó lo que se venía suponiendo desde hace un tiempo: más temprano que tarde, el sitio dejaría de ser esa luminosa caja de riqueza musical para cambiar a un estado del que todavía no existen indicios fuertes.

En otros emprendimientos parece habitar “eso” que cantaban Los Brujos en La bomba musical: “No importa la distancia / no importa el lugar / a todos lados llega / y no tarda en explotar”. Se acaba con la idea del broadcasting (la emisión desde una central reconocible) y se pasa a una diversificación de polos, en los que las recomendaciones de los usuarios adquieren un valor central. Last.fm, por ejemplo, no utiliza melómanos como Pandora sino que sugiere en base a los conocimientos de la gente. Por eso hay quienes entienden a estos tipos de programas que fomentan el “software social” (organizando, describiendo y compartiendo recursos) como una “clasificación hecha por el pueblo”.

Aunque eso involucre el espionaje. De hecho Last.fm realiza un seguimiento de la música que están reproduciendo los internautas. Del proceso de recuento de canciones (conocido como scrobbling) se observan oscilaciones de popularidad, localizan correlaciones inesperadas entre temas y descubren nuevas tendencias sonoras. “Se supone que si hay cincuenta temas que me gustan, y a vos también, hay muchas probabilidades de que en el cincuenta y uno coincidamos”, simplifica David Jacovkis, físico de la Universitat Autónoma de Barcelona y promotor en España del software libre, fan declarado de la cantautora Any DiFranco, y ahora de otras chicas del mismo grupo y factor (como la canadiense Leslie Feist o la británica Amy Winehouse) gracias a Last.fm.

INTELIGENCIA EXISTENCIAL

Los primeros investigadores en Inteligencia Artificial (IA), expertos en psicología cognitiva y lógica matemática, concebían al cerebro humano como un ente que solucionaba de problemas. Si el pensamiento es una coordinación de tareas simples relacionadas entre sí mediante símbolos, la tarea de la IA es, entonces, la de desarrollar programas que emulen el comportamiento y la comprensión del hombre para remediar inconvenientes. Que la IA suene a un cuento de Ray Bradbury, Terminators asesinos y un futuro que retrasa casi como los Jetsons, se debe a que fueron los padres de la cibernética quienes más comulgaron con estas teorías desde mediados de los ‘50. Hoy la IA se orienta hacia algo más simple: beats, sonidos, digitalización y recomendación. “La IA nos permite entender el gusto de las personas, y aprovechar el conocimiento de unos fans para pasársela a otros. Somos un motor de recomendación social capaz de ofrecer en tiempo real sugerencias personalizadas de productos y servicios a través del ordenador, teléfono móvil y otros dispositivos conectados a Internet”, explicó al NO Gabriel Aldamiz Echevarría, VP de My Strands.

Con sede en Barcelona (ciudad que se perfila dentro de esta avanzada como la nueva Sillicon Valley), My Strands utiliza la IA para comprender y hacer circular toda esa información que, a su vez, es el meollo del asunto. “Buscamos conocer los patrones del gusto por las canciones, de descubrir su raíz a partir de lo que el usuario escucha”, explicó Francisco Martín, uno de los impulsores de este emprendimiento traducible como “hilos musicales”. Lo que permite la IA “es analizar la predicción del gusto y la recomendación en base a lo que estos generan”. El aporte real de la IA se obtiene mediante usos científicos que incluyen el aprendizaje estadístico, el pronóstico bayesiano, el razonamiento probabilístico, los sistemas de recomendación y las técnicas de visualización. Vectores matemáticos que analizan si a Mötorhead le puede seguir un The Smiths en un día de lluvia... o algo así.

“Si bien el algoritmo de recomendación es una fórmula matemática que surge de un campo duro, está pensado como un motor que te da un resultado en base a un ingreso plenamente humano”, simplificó Carlos Cárcano, uno de los promotores de la plataforma de entretenimiento argentina Tu Blip (ver recuadro).

“Quisimos crear un buscador rápido y sencillo, ya que no es nada fácil navegar entre 3 millones de títulos, y menos encontrar los que se quieren en ese preciso momento. A su vez, lo que le gusta a ese usuario, lo que escucha, lee o ve, se coteja con el comportamiento de otros usuarios con predilecciones similares. Basándose en todos estos patrones, My Strands es capaz de recomendar cosas al usuario de forma muy fiable.”

Los usuarios cuentan con un blog personal, además de una sección de mensajes, un registro de las canciones que oyen y funciona de una forma idéntica a Last.fm. La diferencia es que en My Strands esas recomendaciones se muestran con vistas a su compra, y sólo se pueden escuchar fracciones de 30 segundos. Deja sabor a poco, si uno piensa que está sirviendo de conejillos de Indias tecnomusical.

La iniciativa surgió de la Universitat Autónoma de Barcelona, y tras dos años de investigaciones, junto a científicos suizos y estudiantes de informática norteamericanos, y dos más de funcionamiento, hoy es una de las niñas mimadas de la industria del entretenimiento a nivel global. “La verdad es que estamos muy satisfechos con la aceptación y evolución de My Strands. Por ejemplo, las Party Strands –un servicio que permite a la gente que está en bares y discotecas elegir música a través de su teléfono móvil– ya lo utilizan unos 70 locales de España. En Estados Unidos, hemos empezado por Oregon y Nueva York, y la aceptación es muy grande”, explicó Aldamiz Echevarría. Más muestras de su crecimiento: prevén incorporar medio millón de canciones a su catálogo cada año y no descartan la posibilidad de aplicar el modelo al cine o a los videojuegos. Lo que más celebran sus creadores es que haya quienes consideran a My Strands “el Google de la música”.

Barcelona Music and Audio Technologies (BMAT) es otro de los puntales en los que IA se mixtura con el ocio. Su software no compara canciones por el título, ni por su estilo, sino que analiza las piezas como ficheros de audio y extrae su ritmo, timbre, armonía e instrumentación, o si la música calma a las fieras o les da de comer. “Se examina su ADN sonoro”, explicó uno de los fundadores, Alex Loscos. Básicamente se emula la percepción del oído humano escuchando las canciones almacenadas en grandes bases de datos. “En los sistemas de colaboración, para que un enlace sea significativo necesitas que muchos consumidores lo hayan indicado. Eso puede alargar el proceso”, aseguró. Este “automatic for the people” de tiempos digitales ofrece otros servicios y productos que “redefinen la experiencia musical con una interactividad y control real, sensible e inteligente del sonido”, como el Vocaloid, un programa que le permitiría a Elvis cantar un tema de Madonna.

Más que aumentar la oferta, lo que se busca es comprender y maniobrar el improbable gusto de las minorías. De eso se trata la famosa teoría del “long tail”, basamento de esta nueva forma de conceptualizar la música. Es que a la larga, las búsquedas minoritarias parecen hacer la diferencia.

¿Quedará lugar para un “me gustó porque era mía”, “empecé a escuchar a Dylan por sus letras”, “el buen look de las Cansei de ser Sexy” o un más sincero y emocional “porque me la quería levantar”?

Lo cierto es que tras la napsterización de la música y la consecuente persecución a los usuarios (esos inefables juicios por bajarse contenidos), la postura actual de la industria musical pasa por soltar un poco el lazo y dejar que los contenidos parezcan estar ahí, como una masa moldeable –aunque se sepa bien a quién pertenecen la harina, el agua, la sal, y el horno–. Y se entiende el porqué. Según un estudio, realizado por el Berkman Center de Harvard y la consultora Gartner, hacia 2010 el 25 por ciento de las transacciones de música digital surgirá de recomendaciones online de amigos y conocidos. Y por lo que se percibe, se está empezando a tomar nota, con bastante inteligencia... para nada artificial.

Pasos para usar My Strands

1 Para comenzar a utilizar el servicio de My Strands primero hay que ir a su página y bajarse el programa de forma gratuita (www.mystrands.com). Está en formatos Windows, Linux y Mac. Podés utilizar Last FM (www.lastfm.es) sin la obligación de bajarte el programa. Eso sí: tenés acceso a muchos menos servicios.

2 Una vez instalado el programa podés comenzar a buscar tu música favorita por álbumes, artistas, canciones, playlists, tags, etcétera. Last FM funciona de forma similar.

3 El meollo de ambos programas es conocer nuevos contenidos y recomendar los propios para que otros usuarios estén al tanto de tus gustos. Los servicios “Use MyStrands” y “Discover New Music” son buenos para recién iniciados. Last FM posee listas de “Artistas de la semana”, “Temas más escuchados”, “Tags”, etc., buenos para guiarse.

4 Las personalización funciona a partir de categorías hechas a piacere del usuario. Los más usados: géneros, décadas y tags. Podés hacer un seguimiento de algún usuario particular, y contactarte con él si notás que su gusto es similar al tuyo y conoce cosas que vos no.