Il 9 ottobre la Beethoven Orchestra di Bonn ha suonato, per la prima volta, la Decima Sinfonia di Beethoven nella sua interezza. Un evento sorprendente per gli esperti di musica classica: la Decima Sinfonia infatti è rimasta incompiuta dopo la morte del compositore tedesco nel 1827. Chi quindi ha completato questo componimento? Un autore totalmente inaspettato: un computer!
Puoi ascoltare il componimento qui
Ad occuparsi di questo progetto è stato un team di ricerca del laboratorio di Art & AI Lab presso la Rutgers University, in New Jersey.
Ahmed Elgammal, a capo di questo ambizioso progetto di ricerca in creatività computazionale, ci lavora dai primi mesi del 2019. Un progetto che ha mostrato una serie di difficoltà per una sfida avvincente: la replica di uno stile più complesso e ardito rispetto alle precedenti ricerche, che si erano concentrate sull’armonizzazione di melodie nello stile più regolare e “matematico” di Bach.
Tutto questo porta ad una domanda: un programma di Intelligenza Artificiale può essere paragonabile a ciò che noi comunemente definiamo “creatività”?
Creatività Computazionale e creatività umana
La computational creativity è definita come “l’analisi computazionale e/o la sintesi di opere d’arte, in modo parzialmente o completamente automatizzato” [1].
I modelli generativi utilizzati per Computational Creativity, come quello del team di Elgammal, “creano” un output a partire da un dataset di addestramento sulla base di un’elaborazione algoritmica. In letteratura, infatti, si può valutare se un modello generativo sia soddisfacente sulla base di due parametri:
“1) può generare esempi che sembrano essere tratti dalla stessa distribuzione del dataset di addestramento, un concetto noto come fedeltà, e
2) gli esempi sono adeguatamente diversi dagli esempi mostrati durante l’addestramento, in altre parole, la diversità” [2].
Il flusso del processo creativo in un sistema di creatività computazionale è quindi determinato a livello puramente sintattico.
Ciò è intrinsecamente differente, invece, da quanto accade con la creatività umana, processo in cui l’aspetto semantico è cruciale nell’elaborazione dell’informazione: un processo dunque non strettamente di natura logico-matematico, ma in parte anche basato sull’intuizione ed sull’emotività.
In conclusione, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in ambito Computational Creativity ci fa notare come il machine learning “non sia estraneo al mondo delle arti” [3] : tuttavia la creatività, in quanto concetto soggetto a interpretazioni e suggestioni, è e sarà ancora nelle mani dei compositori umani.
Federico Mandelli, Federico Lagiannella
Per saperne di più: https://www.ilsole24ore.com/art/l-incompiuta-decima-sinfonia-beethoven-portata-termine-grazie-all-intelligenza-artificiale-AEYmrXm
Note:
- J. D. Fernandez, F. Vico, (2013) “AI Methods in Algorithmic Composition: A Comprehensive Survey”
- Naeem M. F., Oh S. J., Uh Y., Choi Y., and Yoo J. (2020), “Reliable Fidelity and Diversity Metrics for Generative Models”
- R. F. Cadiz, A. Macaya, M. Cartagena, D. Parra (2021) “Creativity in Generative Musical Networks: Evidence From Two Case Studies”