Un trend in forte crescita, insomma, da cui neppure l’Italia è esclusa. Anche nel nostro Paese l’intelligenza artificiale sta infatti muovendo passi da gigante. Secondo le ultime stime di Assintel Report, l’osservatorio permanente sul mercato digitale realizzato dall’associazione nazionale delle imprese Ict di Confcommercio e curato da Idc, il mercato italiano dell’Ai vale già 860 milioni di euro e promette di crescere fino a 1,4 miliardi entro il 2023. In questo quadro, a trovare un terreno particolarmente fertile è proprio l’applicazione dell’Ia alla musica. Software per improvvisare in modo sempre nuovo. Computer che compongono canzoni seguendo regole autogenerate. Programmi per analizzare un violino prima ancora che esista. Ma anche creatori di melodie per lenire il dolore e perfino insegnanti di musica digitali. Sono questi i progetti in cui è possibile imbattersi esplorando i laboratori delle nostre università e delle nostre startup. Ma se nel fenomeno qualcuno intravede un’opportunità, per altri vi si cela una minaccia. Tanto che, anche da noi, la domanda di fondo resta sempre la stessa: potrà l’intelligenza artificiale sostituire la creatività umana? 

1.2 La Tradizione

Sapere come si comporta un violino prima ancora che esista può essere attraente per gli scienziati interessati alla fisica acustica: permette di velocizzare il lavoro. Ma la vera sfida all’Ia di Salvi e Gonzalez si avrà quando si cercherà di costruire la prima tavola armonica progettata con il loro software. «Lavorare con il legno è una scommessa mai vinta», sorride Lorenzo Frignani, il presidente dell’Associazione Liutai Italiani Professionisti. «Il legno non ha caratteristiche costanti: se cambia un gradiente di umidità, cambiano le proprietà del materiale. Non c’è una macchina che mi dice: “hey, oggi è il giorno giusto ma attento che domani cambia la luna”». Insomma,bcostruire nel concreto uno strumento richiede una certa esperienza, necessaria ad adattare il lavoro alle circostanze del momento: «Il legno va interpretato, si modifica costantemente. Uno Stradivari costruito 300 anni fa ha ora caratteristiche differenti rispetto a quando è stato fatto», conclude Frignani. E su questo sembrano essere d’accordo anche i due ricercatori, che in modo esplicito ritengono il loro software un supporto e non un sostituto dell’artigiano. Senza contare il valore di chi lo suona: uno stesso violino nelle mani di dieci artisti può suonare in modo sempre diverso. Un parametro questo che ancora non è stato preso in considerazione dal machine learning.

La liuteria è un settore che – per dirla insieme a Frignani – «calza le scarpe della tradizione». Ma non è un’arte che rifiuta del tutto le novità. La tecnologia ha ampi usi in fase di restauro. I computer possono dare una mano nell’individuazione delle problematiche dei pezzi da rimettere a nuovo. Ma non solo: le innovazioni possono aiutare a proteggere il lavoro degli artigiani stessi. «Con alcuni esperti e una compagnia assicurativa stiamo lavorando a una banca dati per censire e rendere riconoscibile a chiunque online se uno strumento l’ho fatto io», rivela Frignani. Lo scopo è quello di capire se si tratta di un falso: un problema rilevante dato che i violini di liuteria arrivano a costare decine di migliaia di euro. Ad applicazioni di questo tipo se ne affiancano altre come i chip di rilevamento: inseriti all’interno dello strumento, permettono di rintracciarlo in caso di furto o smarrimento tramite Gps, cioè tramite un’intelligenza artificiale. 

1.3 Il “metastrumento”

La tradizione non è invece nei pensieri di Bruno Zamborlin. Partito per Londra per fare un dottorato in intelligenza artificiale, nel Regno Unito ha capito che poteva creare un “metastrumento”, cioè un dispositivo per trasformare qualsiasi cosa in uno strumento a percussione melodica. Grazie a un sensore, il suo Mogees è in grado di imparare tutti i modi diversi con cui vibrano le superfici degli oggetti e associare loro un suono. Ed ecco che tavoli e sedie si trasformano in strumenti musicali. Brian Eno, Jean-Michel Jarre e il duo Plaid sono tre dei nomi che hanno voluto includere Mogees nei loro live.

«Tutto è nato per una sorta di invidia nei confronti della musica suonata dal vivo», dice Zamborlin ridendo: «Volevo quindi aggiungere alla musica elettronica quello che le mancava: l’improvvisazione e la possibilità di vedere i musicisti impugnare gli strumenti». Rispetto a questa però, la musica di Mogees mantiene una certa imprevedibilità dovuta alla composizione sempre diversa dell’ambiente in cui è inserito e dai movimenti delle persone che interagiscono con gli oggetti. E quando dopo alcuni concerti il pubblico ha potuto sempre far suonare l’arredamento, la reazione era di grande sorpresa. 

Oggi Mogees non è più in commercio. La startup con cui è nata è confluita in un’altra società controllata da Zamborlin, Hypersurfaces, il cui prodotto è l’evoluzione del primo: un sensore in grado di associare le vibrazioni degli oggetti a funzioni di controllo, anziché a suoni. In pratica trasforma gli oggetti di uso comune in telecomandi che possono essere utilizzati per i più svariati scopi: accendere o spegnere le luci, alzare il volume dello stereo etc… Nonostante ciò, Zamborlin è ancora molto legato a Mogees, che usa spesso per integrare le opere di altri artisti: sculture sonore, come quella gigantesca in un’oasi nel deserto del Saudi, oppure spazi di architettura urbana.

2. Bach Artificiali

La creazione di strumenti musicali non è però l’uso più noto dell’intelligenza artificiale nella musica. Il 21 marzo 2019, per celebrare l’anniversario di nascita di Johann Sebastian Bach, Google ha realizzato il suo primo doodle basato sul machine learning. Cliccando sul sito, gli utenti potevano comporre una melodia, che veniva arrangiata in stile bachiano a partire dalle 306 corali che costituivano il database.  Ma qual è il vantaggio di copiare gli artisti in questo modo? «Un grande editore ci ha chiesto di ‘clonare’ un suo compositore con la nostra Ia», racconta Simone Geravini fondatore e amministratore delegato di Veos Digital, «l’analisi effettuata dalla nostra Ia ha permesso al musicista stesso di essere più consapevole delle sue caratteristiche distintive nel fare musica e in più la macchina può suggerire dei modi per completare le proprie opere quando si ha un blocco creativo». 

A-MInt è un’intelligenza artificiale sui generis perché può apprendere live ascoltando l’artista senza bisogno di alcuna conoscenza passata e senza essersi esercitata su un database di melodie. Il musicista sale sul palco e inizia a suonare il suo strumento; le note prodotte vengono comunicate all’Ia sotto forma di metadati e questa, partendo da zero, avvia un rapido ciclo di addestramento che le permette nel giro di pochi secondi di restituire il suono di un violino, di una chitarra, di un basso o di qualsiasi altro strumento si sia scelto di voler utilizzare come accompagnamento. 

Lo scopo del progetto è in effetti proprio quello di generare musica costantemente nuova: «Non ci interessava un’Ai che copiasse l’artista, ma che lo accompagnasse durante la composizione», spiegano Laudani e Riganti Fulginei. Da qui la scelta di programmare il computer come se fosse un musicista dotato di un buon orecchio ma di scarsa memoria: «Così, anche se l’esecutore umano dovesse ripetere la stessa melodia, A-MInt suonerà in modo diverso rendendo unica la performance». 

A fare ancora più chiarezza ci pensa Braga, che in questi quattro anni ha portato A-MInt in giro per il mondo rendendolo protagonista dei suoi concerti: «Immaginate di poter suonare con un clone di voi stessi, un gemello più stravagante che, dopo essersi “scaldato”, inizia a suggerirvi percorsi sonori ai quali non avreste mai pensato, ma sempre assolutamente coerenti con il vostro stile». Un meccanismo replicabile all’infinito, data la possibilità di impostare il dispositivo affinché riproduca qualsiasi strumento in aggiunta a quello maneggiato dal suo “partner umano”. 

All’ascolto le melodie di questo Ep appaiono distopiche. Alle volte sembra che la conclusione non arrivi mai per via delle continue scelte da parte di una macchina in grado di elaborare moltissime possibilità per proseguire una determinata traccia. A noi che siamo abituati alla musica degli umani sembrano bizzarre, ma Obernaut non crea seguendo dei procedimenti che assicurano la godibilità per l’orecchio umano. Scrive seguendo ricette tutte sue, componendo “una musica per le macchine”, o forse per lei stessa. Ne è consapevole lo stesso Bardozzo: «L’album è stranissimo. Dal punto di vista artistico però ha senso: possiamo ascoltare della musica che altrimenti non avremmo potuto ascoltare».

Per Bardozzo sembra essere molto lontano il 2020, quando il suo primo lavoro Adhal è comparso sulla pagina spotify del suo alter-ego Oberlunar. «Sono passati solo un paio d’anni. In quel momento utilizzavo reti neurali molto molto semplici che davano pattern musicali senza senso. Sembravano casuali», dice Bardozzo: «poi sono intervenuto io a modificarli per creare un disco, ma è stato un primo tentativo di introdurre la “musica neurale” nell’interazione tra uomo e macchina». Non sarà così per Sax Droids, dove non ci sarà nessuna correzione umana: tutto ciò che è uscito dal Sax di Gallucci e dalla macchina sarà proposto senza alterazioni.

L’approccio dietro Melomics è l’opposto di quello di Obernaut o A-Mint. «Normalmente la creatività data da un’artista è un plusvalore. Ma in un contesto clinico la sua assenza rende gli stimoli estremamente simili fra loro e permette quindi di confrontarli», riflette Raglio. Un vantaggio per i ricercatori che raccolgono dati. Inoltre, l’essenzialità della composizione permette ai terapeuti di adattare in modo più efficace le tracce alle esigenze specifiche dei pazienti. Cosa molto più difficile se i brani contenessero parametri più complessi e articolati come le sequenze armoniche. Insomma, alle volte la mancanza di originalità tipica delle intelligenze artificiali supervisionate può essere una risorsa, così come la generazione di brani “artificiali”, che non sono quindi il prodotto di una specifica influenza culturale. Questo permette di sottoporre a musicoterapia individui di estrazioni diverse. E poi c’è il fattore tempo: un compositore impiegherebbe mesi per scrivere la stessa quantità di tracce create da Melomics. Lo sanno bene i ricercatori Luca Manzoni (Università di Trieste) e Mauro Castelli (Nuova Università di Lisbona) che insieme a Raglio stanno ultimando l’ultima versione del programma. 

3.2 Il mentore informatico

Curare i pazienti con le melodie prodotte da una macchina non è però l’unica esperienza di applicazione dell’Ai fuori dagli schemi. C’è anche chi, ad esempio, ha scelto di utilizzare gli algoritmi per creare un “canzoniere musicale”: si tratta di Simone Geravini, informatico con la musica nel sangue che nel 2016 ha lanciato insieme ad alcuni soci la startup monzese Nami Lab. 

Un cervello umano suddiviso in due emisferi, di cui uno attraversato da circuiti elettrici: basta uno sguardo al logo che campeggia negli uffici di Nami, in pieno centro a Milano, per intuire la filosofia alla base della società, oggi attiva sotto il nome di Veos Digital e specializzata in artificial intelligence per aziende energetiche, finanziarie, della sanità: «Qui applichiamo l’intelligenza artificiale ai contesti creativi», spiega Geravini. Che per quanto riguarda il settore musicale, riassume così il frutto del lavoro di questi 5 anni: «Abbiamo insegnato a un computer a riconoscere gli accordi come se fosse un musicista con un’accuratezza dell’85%» . 

In pratica, al di là della richiesta che gli è arrivata di ‘clonare’ un compositore per aiutarlo nella creazione, lo sforzo principale di Geravini e Co. è andato nel senso opposto: non creare melodie a partire da note o accordi ma scomporre la musica nei suoi elementi essenziali per renderla fruibile da quante più persone possibili. Ed è proprio da questo sforzo che ha avuto origine Yalp, una web app con cui è possibile trascrivere gli accordi musicali partendo da un semplice file audio. A descrivere come funziona è lo stesso Geravini:  «In Yalp utilizziamo l’intelligenza artificiale per trascrivere l’armonia delle canzoni. L’intero procedimento si articola in due step: in un primo momento, il software estrae gli accordi, cioè la sequenza armonica, e la velocità metronomica con cui il brano si sviluppa; poi un’ulteriore serie di algoritmi si preoccupa di separare le tracce». In pratica, prosegue l’imprenditore: «È come avere a disposizione un mixer virtuale che permette di separare le sorgenti e quindi i singoli strumenti». Una funzionalità pensata per andare incontro alle esigenze di chi vuole iniziare a fare musica. «Sono un musicista in erba e voglio imparare a suonare la mia canzone preferita. Vado sul sito di Yalp, cerco il file audio corrispondente e in dieci secondi potrò visionare gli accordi necessari a prendere in mano la mia chitarra e iniziare a strimpellare», spiega Geravini. 

Attualmente Yalp conta 250mila utenti da ogni parte del mondo, con una forte presenza soprattutto in Italia, Stati Uniti e Giappone. Il pubblico di riferimento è estremamente vasto: si va dai 5 ai 55 anni. E per intercettarlo è stata predisposta un’offerta freemium in cui a funzionalità di base gratuite se ne aggiungono altre “plus” pagabili tramite abbonamento mensile. «Crediamo che l’intelligenza artificiale debba affiancarsi all’uomo, per cui non intendiamo sostituire i maestri di musica. Il nostro obiettivo è anzi quello di facilitare ed aumentare anche il loro lavoro», spiega Geravini. «L’idea è semplice: grazie a Yalp una persona che prima non avrebbe neanche sognato di impugnare la chitarra si avvicinerà allo strumento in piena autonomia, quindi inizierà a cercare maggiori informazioni e la sua bravura aumenterà fino al punto di doversi rivolgere a un professionista in carne ed ossa per migliorare ulteriormente». Non solo però. «Anche un maestro alle prese con allievi in erba avrebbe convenienza a utilizzare Yalp, in questo caso come puro supporto all’attività didattica», aggiunge Geravini. Tradotto, potrebbe dire agli studenti: «Esercitatevi sulle basi a casa, così potremo sfruttare le lezioni per vedere insieme qualcosa di più avanzato che i soliti quattro accordi». Ed ecco che, conclude Geravini:«Non ci si accontenta più e si inizia a desiderare un livello superiore: scale, armonia Jazz, contrappunto».