TED2018
Pierre Barreau: How AI could compose a personalized soundtrack to your life
Pierre Barreau: Cómo podría la IA componer una banda sonora personalizada para nuestras vidas
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Conozcamos a AIVA, una inteligencia artificial que ha sido entrenada en el arte de componer música leyendo más de 30 000 de las mejores piezas musicales de la historia. En esta fascinante charla y demostración, Pierre Barreau nos muestra piezas compuestas por AIVA y comparte su sueño: crear bandas sonoras personalizadas en vivo basadas en nuestras personalidades y estados de ánimo.
Pierre Barreau - AI and music entrepreneur
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
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00:12
About two and a half years ago,
I watched this movie called "Her."
I watched this movie called "Her."
0
913
3428
Hace unos dos años, vi
una película llamada "Her"
una película llamada "Her"
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
a superintelligent form of AI
1
4365
5127
donde aparece Samantha,
una forma superinteligente de IA
una forma superinteligente de IA
00:21
that cannot take physical form.
2
9516
1760
que no puede tomar forma física.
00:23
And because she can't
appear in photographs,
appear in photographs,
3
11858
2230
Como no puede aparecer en fotografías,
Samantha decide escribir
una pieza musical
una pieza musical
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
14112
2016
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
just like a photograph would.
5
16152
3466
que capture un momento de su vida,
tal y como lo haría una fotografía.
tal y como lo haría una fotografía.
00:32
As a musician and an engineer,
and someone raised in a family of artists,
and someone raised in a family of artists,
6
20953
4408
Como músico e ingeniero
criado en una familia de artistas,
criado en una familia de artistas,
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
photographs was really powerful.
7
25385
4176
me pareció que esta idea de fotos
musicales era muy poderosa.
musicales era muy poderosa.
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
29955
2868
Así que decidí crear
un compositor con IA.
un compositor con IA.
Su nombre es AIVA,
y es una inteligencia artificial
y es una inteligencia artificial
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
and she's an artificial intelligence
9
32847
3488
que ha aprendido el arte
de componer música
de componer música
00:48
that has learned the art
of music composition
of music composition
10
36359
2393
leyendo más de 30 000 partituras,
de las mejores de la historia.
de las mejores de la historia.
00:50
by reading over 30,000 scores
of history's greatest.
of history's greatest.
11
38776
2785
00:54
So here's what one score
looks like to the algorithm
looks like to the algorithm
12
42165
2456
Así es como el algoritmo ve la partitura
00:56
in a matrix-like representation.
13
44645
2202
representada en forma de matriz,
00:58
And here's what 30,000 scores,
14
46871
2246
y así es como 30 000 partituras,
escritas por compositores
como Mozart o Beethoven,
como Mozart o Beethoven,
01:01
written by the likes
of Mozart and Beethoven,
of Mozart and Beethoven,
15
49141
2096
01:03
look like in a single frame.
16
51261
2031
se ven en una sola imagen.
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
AIVA looks for patterns in the scores.
17
55609
4340
Utilizando redes neuronales profundas,
AIVA busca patrones en las partituras.
AIVA busca patrones en las partituras.
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
of existing music,
18
60260
3563
A partir de algunas barras
de música ya existente,
de música ya existente,
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
should come next in those tracks.
19
63847
3708
deduce qué notas deberían seguir
a continuación en esas pistas.
a continuación en esas pistas.
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
at those predictions,
20
67887
2498
Una vez que AIVA
perfecciona esas predicciones,
perfecciona esas predicciones,
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
of mathematical rules
21
70409
3613
puede construir una serie
de reglas matemáticas
de reglas matemáticas
para ese estilo de música
01:26
for that style of music
22
74046
1166
y crear sus propias
composiciones originales.
composiciones originales.
01:27
in order to create
its own original compositions.
its own original compositions.
23
75236
2788
01:30
And in a way, this is kind of
how we, humans, compose music, too.
how we, humans, compose music, too.
24
78490
3709
En cierto modo, así es como los humanos
componemos música también.
componemos música también.
Es un proceso de ensayo y error,
01:34
It's a trial-and-error process,
25
82561
1492
donde no necesariamente
encontramos la nota correcta cada vez.
encontramos la nota correcta cada vez.
01:36
during which we may not
get the right notes all the time.
get the right notes all the time.
26
84077
3008
Pero nos podemos autocorregir,
01:39
But we can correct ourselves,
27
87109
1389
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
or our musical knowledge.
28
88522
3293
ya sea con nuestro oído musical
o nuestro conocimiento musical.
o nuestro conocimiento musical.
01:45
But for AIVA, this process
is taken from years and years of learning,
is taken from years and years of learning,
29
93495
4143
Pero para AIVA, este proceso
que lleva años y años de aprendizaje,
que lleva años y años de aprendizaje,
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
as a musician and a composer,
30
97662
3262
décadas de dedicación
para un artista, músico y compositor,
para un artista, músico y compositor,
se reduce a tan solo un par de horas.
01:52
down to a couple of hours.
31
100948
1733
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
103030
2880
Pero la música también
es un arte muy subjetivo
es un arte muy subjetivo
01:57
And we needed to teach AIVA
33
105934
1564
y necesitábamos enseñarle a AIVA
a componer la música correcta
para la persona indicada,
para la persona indicada,
01:59
how to compose the right music
for the right person,
for the right person,
34
107522
2445
02:01
because people have different preferences.
35
109991
2141
porque los gustos son distintos.
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
over 30 different category labels
36
112156
4190
Así que le mostramos al algoritmo
más de 30 etiquetas de categoría distintas
más de 30 etiquetas de categoría distintas
02:08
for each score in our database.
37
116370
1945
para cada partitura en la base de datos.
02:10
So those category labels are like mood
38
118339
2516
Esas categoría son,
por ejemplo, el estado de ánimo,
por ejemplo, el estado de ánimo,
02:12
or note density or composer
style of a piece
style of a piece
39
120879
2920
la densidad de las notas o el estilo
de composición de la pieza,
de composición de la pieza,
02:15
or the epoch during which it was written.
40
123823
2524
o la época en que fue escrita.
02:18
And by seeing all this data,
41
126371
1935
Con todos estos datos,
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
to very precise requirements.
42
128330
3056
AIVA puede responder
a requerimientos muy precisos.
a requerimientos muy precisos.
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
we had for a project recently,
43
131966
3103
Como los que tuvimos
hace poco en un proyecto
hace poco en un proyecto
02:27
where we were commissioned
to create a piece
to create a piece
44
135093
3035
donde nos encargaron crear una pieza
que evocara la banda sonora
de una película de ciencia ficción.
de una película de ciencia ficción.
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
of a science-fiction film soundtrack.
45
138152
3027
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
is called "Among the Stars"
46
141839
4500
La pieza que se creó
se titula "Entre las estrellas"
se titula "Entre las estrellas"
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
146363
3317
y fue grabada con la Orquesta
CMG de Hollywood,
CMG de Hollywood,
02:41
under great conductor John Beal,
48
149704
1714
bajo la dirección del gran John Beal,
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
recorded, made by AIVA.
49
151442
3067
y esta es la grabación,
con música creada por AIVA.
con música creada por AIVA.
02:47
(Music)
50
155657
7000
(Música)
03:30
(Music ends)
51
198196
2190
(Música finaliza)
03:34
What do you think?
52
202719
1207
¿Qué les parece?
(Aplausos)
03:35
(Applause)
53
203950
4380
03:40
Thank you.
54
208354
1150
Gracias.
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
beautiful pieces of music,
55
210001
4055
Como ven, la IA puede crear
piezas de música preciosas,
piezas de música preciosas,
03:46
and the best part of it
56
214080
1803
y lo mejor es que los humanos
podemos darles vida.
podemos darles vida.
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
bring them to life.
57
215907
2581
03:51
And it's not the first time in history
58
219506
1838
No es la primera vez en la historia
03:53
that technology has augmented
human creativity.
human creativity.
59
221368
3344
que la tecnología potencia
la creatividad humana.
la creatividad humana.
03:56
Live music was almost always
used in silent films
used in silent films
60
224736
3072
Las películas mudas casi siempre
utilizaban música en vivo
utilizaban música en vivo
03:59
to augment the experience.
61
227832
1666
para mejorar la experiencia.
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
is that it didn't scale.
62
229522
3182
Pero el problema con la música en vivo
es que no se podía recrear.
es que no se podía recrear.
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
into a small theater,
63
232728
3429
Es muy difícil tocar una sinfonía
completa en un teatro pequeño,
completa en un teatro pequeño,
04:08
and it's really hard to do that
for every theater in the world.
for every theater in the world.
64
236181
2991
y es muy difícil hacerlo
en todos los teatros del mundo.
en todos los teatros del mundo.
04:11
So when music recording
was actually invented,
was actually invented,
65
239196
2849
Así que cuando se inventó
la grabación musical,
la grabación musical,
los creadores de contenido y cineastas,
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
like film creators,
66
242069
2349
04:16
to have prerecorded and original music
67
244442
2786
pudieron tener música
pregrabada y original
pregrabada y original
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
of their stories.
68
247252
2873
hecha a la medida de cada
escena de sus historias.
escena de sus historias.
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
an enhancer of creativity.
69
250149
2626
Y eso potenció
notablemente la creatividad.
notablemente la creatividad.
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
when I watched this movie "Her,"
70
254617
3286
Hace dos años y medio,
cuando vi la película "Her",
cuando vi la película "Her",
04:29
I thought to myself
that personalized music
that personalized music
71
257927
2907
pensé que la música personalizada
04:32
would be the next single biggest change
in how we consume and create music.
in how we consume and create music.
72
260858
4417
sería el siguiente gran cambio en el modo
en que creamos y consumimos música.
en que creamos y consumimos música.
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
interactive content, like video games,
73
266187
4222
Porque hoy en día tenemos contenido
interactivo, como los videojuegos,
interactivo, como los videojuegos,
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
of interactive game plays,
74
270433
3015
que tienen cientos de horas
de partidas de juego interactivas,
de partidas de juego interactivas,
pero tan solo dos horas
de música, en promedio.
de música, en promedio.
04:45
but only two hours of music, on average.
75
273472
2113
04:47
And it means that the music
loops and loops and loops
loops and loops and loops
76
275609
2492
Esto que significa que la música se repite
una y otra y no es muy envolvente.
una y otra y no es muy envolvente.
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
and it's not very immersive.
77
278125
2332
04:52
So what we're working on
is to make sure that AI can compose
is to make sure that AI can compose
78
280467
3951
Estamos trabajando
para que la IA pueda componer
para que la IA pueda componer
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
284442
2302
cientos de horas de música personalizada
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
where human creativity doesn't scale.
80
286768
3866
para esos casos en que la creatividad
humana no se puede llevar a gran escala.
humana no se puede llevar a gran escala.
05:03
And we don't just want
to do that for games.
to do that for games.
81
291363
2206
Y no queremos esto solo para los juegos.
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
for his beloved, called "Für Elise,"
82
294657
4428
Beethoven compuso la pieza
"Para Elisa" en honor a su amada.
"Para Elisa" en honor a su amada.
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
bring back Beethoven to life.
83
299109
3651
Imaginen si pudiéramos
revivir a Beethoven,
revivir a Beethoven,
05:14
And if he was sitting next to you,
composing a music for your personality
composing a music for your personality
84
302784
5230
si estuviese sentado a nuestro lado,
componiendo una pieza
componiendo una pieza
para nuestra personalidad
y nuestra historia de vida.
y nuestra historia de vida.
05:20
and your life story.
85
308038
1333
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
Martin Luther King, for example,
86
310632
2779
O imaginen si Martin Luther King
hubiese tenido un compositor con IA.
hubiese tenido un compositor con IA.
05:25
had a personalized AI composer.
87
313435
2039
Entonces recordaríamos
05:27
Maybe then we would remember
88
315498
1373
"Tengo un sueño" no sólo
como un gran discurso
como un gran discurso
05:28
"I Have a Dream" not only
as a great speech,
as a great speech,
89
316895
2056
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
part of our history,
90
318975
2626
sino como una pieza musical,
parte de nuestra historia,
parte de nuestra historia,
que plasma los ideales del Dr. King.
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
321625
2133
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
324069
1889
Y esta es nuestra expectativa con AIVA:
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
so that each and every one of you
93
325982
2578
personalizar la música
para que cada uno de Uds.
para que cada uno de Uds.
05:40
and every individual in the world
94
328584
1649
y cada persona en el mundo
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
live soundtrack,
95
330257
3074
tenga acceso a una banda
sonora personalizada,
sonora personalizada,
05:45
based on their story
and their personality.
and their personality.
96
333355
2505
basada en sus historias
y sus personalidades.
y sus personalidades.
05:49
So this moment here together at TED
is now part of our life story.
is now part of our life story.
97
337915
4079
Este momento que compartimos en TED
es ahora parte de nuestra historia.
es ahora parte de nuestra historia.
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
would compose music for this moment.
98
342018
4169
Y nos pareció apropiado que AIVA
compusiera una pieza para este momento.
compusiera una pieza para este momento.
05:58
And that's exactly what we did.
99
346674
2444
Y eso fue exactamente lo que hicimos.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA
on the style of the TED jingle,
on the style of the TED jingle,
100
349436
5022
Con mi equipo programamos a AIVA
con el estilo de la melodía de TED,
con el estilo de la melodía de TED,
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
a sense of awe and wonder.
101
354482
3444
y con música que nos hace sentir
admiración y asombro.
admiración y asombro.
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
"The Age of Amazement."
102
357950
3913
El resultado es una pieza
que llamamos "La era del asombro".
que llamamos "La era del asombro".
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
361887
2396
No necesitamos IA para elegirla.
06:16
(Laughter)
104
364307
1150
(Risas)
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
to show it to you,
105
366152
2402
Y no podría estar más
orgulloso de mostrársela,
orgulloso de mostrársela,
así que, si es posible,
cierren los ojos y disfruten.
cierren los ojos y disfruten.
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
and enjoy the music.
106
368578
2428
06:23
Thank you very much.
107
371030
1333
Muchas gracias.
06:25
(Music)
108
373537
4195
(Música)
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
Composed by AIVA]
109
383176
2667
[La era del asombro,
compuesta por AIVA]
compuesta por AIVA]
(Fin de la música)
08:19
(Music ends)
110
487649
1151
Esto ha sido para Uds.
08:20
This was for all of you.
111
488824
1373
Gracias.
08:22
Thank you.
112
490221
1166
(Aplausos)
08:23
(Applause)
113
491411
4573
ABOUT THE SPEAKER
Pierre Barreau - AI and music entrepreneurPierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things.
Why you should listen
Pierre Barreau is the CEO of AIVA, an artificial intelligence that composes music. As Barreau writes: "Ever since I was a child, I was always passionate about building things. This drive to make the imaginary real is what pushed me to create a company as soon as I got out of university. The seed of the idea for AIVA was planted once I saw the science fiction movie Her, where an AI composes a beautiful piece of piano that captures the essence of the moment she is currently living. This simple concept of creating an artificial intelligence capable of composing personalized music is how I believe that I can make the world a slightly more magical place and meaningfully support the storytelling of content creators through music."
Pierre was nominated for a Gold Panda Award in the "Best Director" category when he was 15 years old for a four-film documentary series, One Night in the Cosmos.
Pierre Barreau | Speaker | TED.com