Trasformare la musica in immagini capaci di muoversi in totale autonomia in base alle
note eseguite: questo è ARTificial, un insieme di tecniche di intelligenza artificiale,
machine learning e grafica che è in grado di far dialogare pittura e musica in un modo
unico al mondo estendendo le potenzialità dei due linguaggi.
Lo spettatore viene proiettato in uno spazio latente, nascosto, di forme, colori e
pattern sconosciuti che in nessun altro modo potrebbero essere percepiti. Un
universo governato dai numeri, in cui la matematica, razionalità per eccellenza, perde
la sua rigidità, fredda e distaccata, rivelando un insospettabile lato umano: la capacità
di emozionare.
Ad ispirarmi è stata la bellezza della mia terra, il Salento, durante l’osservazione dei suoi
panorami,soffermandomi nell’ascoltare musica e immaginare un modo per dare
forma a ciò che percepivo.
Purtroppo la digital art deve ancora guadagnarsi l’accettazione e il riguardo concessi
a forme d’arte storicamente consolidate come scultura, pittura e disegno, forse a
causa dell’erronea impressione da parte di molti che "a farla è il computer".
Ad ogni modo, gli artisti digitali dispongono di un’ampia gamma di tecniche per
esprimere creativamente loro stessi. È possibile che l’accettazione generale del
valore della digital art aumenterà allo stesso modo in cui è aumentata
l’accettazione della musica prodotta con l’elettronica durante gli ultimi tre
decenni.
Arte digitale è un termine che fa immaginare qualcosa a metà tra il fisico e l’etereo,
tra il realizzato e il non realizzato, tra l’antico e il nuovo, è una vasta gamma di
lavori e pratiche artistiche che utilizzano la tecnologia digitale, in parte o in toto,
nel loro processo di creazione.
Nell’era dell’automazione si suppone ci sia un solo lavoro che algoritmi e macchine
non siano in grado di fare: l’artista.
Ma negli ultimi anni questa idea è stata stravolta e si è cominciato ad usare
tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per creare qualsiasi tipo di
opera d’arte: musica, film, sculture, dipinti ecc, con una possibilità infinita e
ancora inesplorata di combinazioni.
Infatti chi crea l’algoritmo non ha alcun controllo su ciò che la macchina genererà. E’ lei
a scegliere lo stile, il soggetto, la composizione, i colori e la texture. Il programmatore
imposta la struttura, ma l’algoritmo è completamente al timone quando si tratta di
elementi e principi dell’arte che genera.
Potremmo paragonare l’arte dell’intelligenza artificiale alla fotografia. Quando la
fotografia fu inventata all’inizio del ventesimo secolo, non era considerata arte,
dopo tutto, una macchina stava facendo gran parte del lavoro. Gli scettici resistettero,
ma alla fine cedettero: un secolo dopo, la fotografia divenne un genere artistico
consolidato.
Oggi le fotografie sono esposte nei musei e messe all’asta a prezzi astronomici. Non ho
dubbi che l’arte prodotta dall’intelligenza artificiale seguirà la stessa strada.
Per far si che, una volta generata l’immagine, si muovesse come se fosse dotata di vita
propria si è ricorsi all’uso di più modelli neurali.
Una volta addestrati, per quanto possano essere corretti dal punto di vista
matematico non è detto che siano visivamente suggestivi: gli unici a poter dare un
significato al prodotto finale sono i nostri sensi, vista, udito, e se vogliamo anche
una nostra parte latente intrinseca all’essere umano che associa il movimento
delle immagini alla musica, anche in modo non consapevole, cogliendone così la
bellezza.
Utilizzando diversi modelli si sono ottenuti effetti inaspettati.
Sostituendo la rete neurale generativa con un video si è avuto un bel salto di qualità
nella resa grafica. Il risultato finale auspicabile sarebbe simile a quello in figura sottostante.
In conclusione possiamo affermare che in questo lavoro si è visto come sia possibile
trovare un punto di collegamento, una connessione, tra arte e sviluppo di un
software, mettendo in relazione due linguaggi, apparentemente separati, che l’essere
umano utilizza per comunicare stati d’animo.
Soprattutto si è andati oltre la semplice analisi matematica dei dati fornendo una
rappresentazione degli stessi in modo innovativo, che non si limita a razionalizzare ogni
singolo comportamento del codice implementato, ma che consente di stupirci ad
ogni sua esecuzione. Questo perchè per quanto l’uomo si sforzi di voler
comprendere ogni singola cosa e volerla controllare in modo deterministico e
razionale, finisce per meravigliarsi quando compare l’inaspettato, il nuovo.
L’uso di questi modelli neurali ha permesso di ignorare completamente la natura
del fenomeno che si voleva manipolare: varianza, frequenza,ritmo, intenzione.
L’algoritmo non sa assolutamente niente di musica, di immagini né di emozioni
umane; riesce però a codificarne i pattern presenti attraverso l’uso di funzioni
matematiche: una volta decisa la codifica dei parametri e delle prestazioni da
controllare, sono utilizzabili per qualunque insieme di musiche o immagini.
Essendo questa una versione base del software, alcune funzionalità sono limitate ma la
fantasia umana non ha limiti, quindi in futuro potremmo permettere l’esecuzione del
software dal vivo con un musicista, band o addirittura, perchè no, orchestre. E’ solo
l’inizio di un viaggio alla scoperta di un universo tutto da esplorare.
Vi lascio degli estratti di alcune simulazioni generati dal mio algoritmo qui sotto
se qui sotto non vedi i video clicca qui
Fatemi sapere nei commenti quale vi piace di più, e magari possibili idee per estendere le funzionalità di questo progetto. Grazie per la lettura.
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