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¿La inteligencia artificial puede crear música que emocione como los grandes clásicos? Descúbrelo con nosotros en esta charla llena de anécdotas, risas y debates sobre el futuro de la música, los mitos de la IA y hasta consejos para sobrevivir a la rebelión de las máquinas. Suscríbete al canal, comenta qué parte te fascinó más y únete a la conversación. ¡Queremos leerte! #IA #música #tecnología #futuro #debate
👉 Este canal es realizado en colaboración con https://www.youtube.com/@premiumhifichannel
0:00 - Introducción y asombro ante la IA
1:25 - Ciencia ficción e historia sobre IA
3:50 - Base del aprendizaje y redes neuronales
8:44 - IA en medicina y regreso a la música
11:23 - Debate sobre IA y música sintética
15:24 - Proceso creativo musical y el rol del intérprete
24:24 - Sinergia profesional y la IA en la producción
33:09 - Conclusiones, recomendaciones y despedida
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TecnologíaTranscripción
00:00Hoy escuché en YouTube esa canción que escribió la inteligencia artificial y, ¿sabes? Esa canción me dejó fascinado.
00:07Está tan bien y tan profesionalmente interpretada y la parte visual es tan cautivadora que simplemente me quedé impresionado. ¿De
00:16verdad es posible esto?
00:17¿La inteligencia artificial puede hacer algo así? El tema de hoy es la inteligencia artificial y la música. Por favor,
00:23cuéntame, ¿qué es la IA generativa?
00:26En ruso se dice Iskin, inteligencia artificial.
00:29Entonces, básicamente, vamos a hablar sobre la inteligencia artificial y su influencia en la música.
00:35Pero para...
00:38Para hablar sobre la inteligencia artificial, primero hay que definir qué es la inteligencia artificial, ya que ahora, en este
00:48espacio mediático...
00:49Bueno, es un desastre. Una persona normal no puede orientarse.
00:53Y, por un lado, dicen que va a salir Skynet y todos estaremos acabados. Nada va a funcionar. Será muy
01:00malo. Muy malo.
01:02Ahora, tengo una pregunta para ti.
01:05¿Cuál elegimos? ¿Elegimos una visión pesimista del futuro o vemos el futuro como una oportunidad increíble?
01:15Yo veo las oportunidades. ¿Qué significa pesimista? ¿Cómo que, pesimista, miramos al futuro con optimismo? Gracias.
01:25Bien, entonces tengo una historia. Yo soy un gran admirador de la ciencia ficción.
01:30Yo también.
01:31Leí todo lo que había en mi idioma natal, todo lo que había en ruso y casi todo lo que
01:36había en inglés.
01:37Gracias. ¿Leíste una de Frank Herbert?
01:39Sí.
01:40Eso sí, es de lo mejor. De lo mejor. Gracias.
01:44Sí. A veces, cuando miramos en retrospectiva a Julio Verne, sí. Pues, ¿cómo pudo él en ese entonces?
01:50En el pasado pudo predecir el futuro también.
01:55Sí. Y también leí, bueno, no recuerdo quién lo escribió, pero había una ciencia ficción interesante donde una supercivilización antes
02:05de nosotros construyó un camino muy especial en el universo y se podía viajar entre planetas y en algunos lugares
02:12había vacío, en otros se necesitaban máquinas especiales y alguien decidió queremos llegar hasta el final de ese camino.
02:20Bueno, bueno, ahí hay muchas aventuras. Llegaron hasta el final. Y hay un zar. Un planeta entero con esta supercivilización,
02:28todavía no había humanos, llega y se despierta una inteligencia artificial que ya existía.
02:38Bienvenido. Me alegra verte aquí.
02:42¿No quieres construir algo o hacer algo?
02:48Vamos a hacer una máquina.
02:53Inteligencia artificial.
02:56Esta es la fuerza de la tecnología.
03:01Bueno, ilimitado. Eso es poco realista. Es imposible. Pero si, digamos, tuviera un recurso constante, un millón quinientos mil años,
03:08¿eso le parecería bien?
03:09Sí, eso nos parece bien. Bueno, también quiero que sea hermética, que pueda funcionar mucho tiempo sin aire.
03:18Y también quiero que sea de tal manera que nadie pueda robarla.
03:23Que solo funcione conmigo.
03:25También quiero que nunca haya que ponerle combustible.
03:30Ah, no, también quiero poder recorrer varios millones de kilómetros sin tener que ponerle combustible y que después se recargue
03:36sola.
03:38Y bueno, los que la fabrican, les queda un coche bonito. Y, este, ellos toman ese coche, inteligencia artificial.
03:47Qué gusto fue trabajar con ustedes.
03:50Mucho gusto. Hace tiempo que no tenía una tarea tan interesante.
03:56Veo toda la tendencia de la inteligencia artificial simbiosis.
04:03Él no podrá imaginar qué tipo de máquina hay que hacer, pero yo sí, pero yo muchas cosas, digamos, puramente
04:11técnicas, no puedo resolverlas si alguien no me ayuda.
04:14Eso es inteligencia artificial.
04:17¿Y la moderna?
04:19¿Tú miras la inteligencia artificial moderna?
04:22Si miramos a una persona cuando nace, bueno, ¿qué puede hacer?
04:25Puede tomar leche de su mamá y cuando siente incomodidad, llora.
04:31En general es muy, muy, muy débil.
04:34¿Por qué no pudo nacer ya con habilidades normales, sí?
04:37Como correr de inmediato o algo así.
04:40Pero si lo vemos así, es un esquema muy inteligente porque es adaptable.
04:48Si yo nací como Mowgli, en la jungla, entonces instalo el software de Mowgli, las habilidades de Mowgli.
04:55Nací en la ciudad, en la civilización, sí, aprendo cosas diferentes.
05:00¿Y cómo ocurre el proceso de aprendizaje? No sé, ¿alguna vez has jugado básquetbol?
05:06El básquetbol no es lo mío.
05:08Después de que recibí ese balón pesado directo en la cara, se me quitaron las ganas de jugar.
05:13Así que...
05:15Bueno, yo practicaba básquetbol, voleibol y recuerdo de niño...
05:20¿Cómo pasa eso?
05:21Eres pequeño, llegas, te dan el balón.
05:25Y el entrenador dice, ahora no se le permite lanzar a nadie. Esto es driblar.
05:30Y todos gritan, no mires el balón, sí, hay espalda recta, piernas dobladas, dobladas, ves, la cancha.
05:37Y ahí estás driblando, tres dribles, y se fue, tres dribleos, y se fue.
05:43Luego la izquierda también lo mismo.
05:45Y llega un momento, ya te sale el drible.
05:49Y en todo ese proceso, no tienes un cálculo matemático de lo que vas a hacer.
05:54El algoritmo es diferente.
05:57O en principio, cuando hicieron esto, bueno, vieron cómo está estructurado el cerebro.
06:03Se puede hacer un equivalente electrónico de una neurona.
06:06Eso es la clave de todo. Es bastante simple.
06:11Y cuando haces estos, este neuron, puedes obtener un sistema así, un cuadripolo oscuro,
06:18donde tiene muchas entradas, hay algunas salidas, y puedes, pues, algunos convertidores.
06:25Hablas por el micrófono, código.
06:30Eso se convierte en electrónica.
06:33Bueno, en una señal electrónica, llega la salida.
06:38Hay muchas salidas, y en la salida, al principio, no sale nada.
06:45Y cambias esos coeficientes de peso, muchas veces te sale un código muy malo.
06:50O sea, se amuestras el real, se resta el error, se manda de regreso,
06:54y después de muchas, muchas iteraciones, obtienes, digamos, el código,
07:00y todos esos coeficientes de peso cambiaron.
07:02Y ahí no hay un algoritmo matemático.
07:06En esa dirección, y al final, el código es incorrecto.
07:10Y como no sabemos cómo sucede eso por dentro,
07:14entonces hay muchas leyendas de que todo está perdido,
07:16no sabemos cómo funciona en la entrada.
07:18Ahí dices gato, y en la salida sale un gato.
07:21No controlamos nada, es un completo desastre.
07:24Sí, es una especie de mitología que surge.
07:28Y todos ustedes que ahora construyeron estas redes neuronales,
07:33en esencia es como una tabla estadística muy grande.
07:39Se crea una tabla estadística increíblemente grande,
07:42donde tenemos todas las palabras, y así sucesivamente.
07:46Y cuando la entrenamos, bueno, como en el baloncesto,
07:49al principio la pelota se fue, el gato no salió,
07:52pero cuando la entrenamos, yo digo ahí,
07:55dibuja un gato, y el gato sale bien,
07:57dibuja un gato naranja, y sale un gato naranja.
08:00Al final, toda esta red, toda la información que tenemos,
08:03la pusimos en esa tabla estadística.
08:05Pero eso no tiene nada que ver con la inteligencia.
08:08En cuanto a la comprensión de la autoconciencia,
08:10y otras cosas, el pensamiento crítico,
08:13da la opción estadísticamente más probable,
08:17y es muy cercana, especialmente en situaciones estándar,
08:22diferentes es correcta.
08:24Pero si le hacemos una pregunta más compleja,
08:27lo que llaman alucinación,
08:28da una respuesta estadísticamente incorrecta.
08:31Y resulta que sin una persona nada funcionará.
08:35Entonces, esto es inteligencia artificial,
08:38y funciona mejor lo que llaman en inglés,
08:41controlled environment.
08:44Un entorno bien descrito, ¿verdad?
08:50Pero a la inteligencia artificial le cuesta mucho lavar los platos,
08:54que todos dejaron y tiraron en el fregadero después de comer,
08:58ahí sí se rinde por completo.
09:02No puede hacerlo.
09:04Sí.
09:05¿Y tú qué piensas?
09:06¿Crees que podría ser bueno en medicina?
09:08En medicina, considerando que hay mucha estadística,
09:11creo que puede ser muy útil.
09:13Pero naturalmente se necesita una persona
09:16que le haga las preguntas correctas a la inteligencia artificial.
09:19Gracias.
09:19La medicina es una ciencia muy, muy,
09:23como le dicen, reglamentada.
09:25Cuando voy, por ejemplo, a hacerme un análisis de sangre,
09:28ahí hay una tabla,
09:30ahí dona sangre y te dan los resultados.
09:33En principio, la medicina se puede hacer muy bien.
09:36La inteligencia artificial, además,
09:38no se cansa ni nada por el estilo.
09:39Y en general, si lo vemos,
09:41cuando vamos al doctor,
09:43ahí al menos un tercio es administrativo,
09:47que en realidad debería eliminarse.
09:50Y todas esas cosas se pueden.
09:53Tú puedes recibir una atención médica
09:57bastante buena y básica
10:00sin tu doctor.
10:04Especialmente la prevención o cosas así.
10:07Por ejemplo, hace un par de años
10:08me caí de la bicicleta a toda velocidad.
10:12Y necesitaba casco.
10:15Tenía casco.
10:16Estaba todo rayado.
10:19Y para las manos.
10:20Simplemente fui y compré desinfectante.
10:23Pero me dolía la mano por demasiado tiempo.
10:25Fui al doctor.
10:26¿Y cuál es el procedimiento ahí?
10:28Bueno, me hicieron una radiografía.
10:29Dijeron que era un huesito pequeño
10:31sin desplazamiento
10:32y que debía usar un vendaje.
10:34Podría toda esta consulta,
10:35si yo acudiera a inteligencia artificial,
10:40ahí donde está la radiografía,
10:43donde pones la mano.
10:44Podría darme un procedimiento correcto así.
10:47Necesitas un vendaje.
10:48Entonces, cómpralo.
10:49¿Cómo se ve tu radiografía?
10:50Probablemente.
10:5150 y 50.
10:5250.
10:5298 a 2.
10:5498 a 2.
10:55Hoy ya lo hace sin problemas.
10:56Y aquí están todas estas radiografías.
11:00Él lo hace perfectamente.
11:03En general, donde hay un ambiente controlado,
11:06él puede hacer todo esto muy bien.
11:08Y el doctor debe intervenir en el quinto o séptimo paso en general.
11:13Así que muchas, muchas profesiones realmente van a cambiar.
11:17Y si regresamos a la música,
11:19continuará, continuará.
11:23Sí.
11:24Bueno, ¿has escuchado música hecha con inteligencia artificial?
11:28Ahora está en todas partes.
11:29Bueno, hoy empecé a escuchar esa pista.
11:32Eso es lo último.
11:33Lo discutiremos después.
11:35Pero si miras el mainstream,
11:37digamos que escuchaste en los últimos tres meses.
11:39No escuché esa música.
11:40Tengo mi propia colección.
11:42Escuchó Tydal.
11:43Ahí no hay inteligencia artificial.
11:44Prácticamente no hay música hecha con inteligencia artificial, ¿no?
11:48Los declaran específicamente que ahí no vamos a usar nada.
11:51Inteligencia artificial, ¿no?
11:53Solo apoyamos a verdaderos intérpretes.
11:56Por eso, gracias a Dios, eso no me tocó.
11:57Entonces, entonces.
11:59Primero.
11:59No eres el primero que piensa así.
12:01Y al principio yo también era bastante...
12:04¿Cómo decirlo?
12:05Se...
12:07Cáncer...
12:07Conservador con esto.
12:10Y...
12:12Por ahora sigue siendo sintética.
12:15En mi opinión,
12:18él la tiene...
12:20Los instrumentos mal separados.
12:25Y fue bastante largo.
12:27Y ahora se produce a gran escala.
12:34Bueno, ¿tú qué piensas?
12:35¿En el futuro se va a escribir cada vez más con inteligencia artificial o no?
12:39¿Y cómo si no?
12:41La inteligencia artificial es una herramienta.
12:44Así como ahora usamos una cuchara durante la comida.
12:47Los que no usen inteligencia artificial simplemente se quedarán...
12:51Bueno, discúlpame.
12:52Sin comida.
12:53Sí, o sea, la inteligencia artificial es una herramienta moderna.
12:56Hay que aprender a usarla.
12:57No hay de otra.
12:59¿Tú qué piensas?
13:00¿La música se ha estado componiendo de manera sintética desde hace bastante tiempo?
13:06Bueno, sabes, después de que aparecieron los primeros sintetizadores, ya se podía grabar un ritmo, algún sample, y luego reproducirlo
13:13varias veces.
13:14Pues, en esencia, eso es música sintética.
13:18Obras de música con algo artificial.
13:20Bueno, no sin inteligencia artificial, pero con samples.
13:23¿La reproducción con samples ya lleva mucho tiempo?
13:26Sí.
13:28Muchísima música se hace con samples, así que eso significa...
13:34La inteligencia artificial es otro sintetizador.
13:39Otro sintetizador más.
13:41Pero este es un sintetizador muy avanzado.
13:44Puede tocar y también cantar.
13:46Lo que le queda al ser humano es inventar.
13:49¿Qué tal si hacemos una balada blues o algo de rock?
13:55Vamos a intentarlo.
13:57Mira cuando...
13:57Bueno, es un gran escenario.
14:00Bueno, ¿cuál es el proceso ahí?
14:03Salen dos ahí con una hoja, como nosotros, y uno se acerca y dice...
14:09¿Mos qué acá?
14:10De tal persona, ¿sí?
14:14Luego, él dice...
14:16Letra de tal persona.
14:20¿Cómo? ¿Qué más tenemos ahí?
14:22¿Lo interpreta alguien?
14:24Bueno, lo interpreta.
14:25En la batería, pues, sí.
14:27O sea, todo ahí...
14:29En el azar del paraíso.
14:30Continuará...
14:30¿Eso, eso, eso?
14:31Sí.
14:34Entonces, ¿en qué áreas creamos música?
14:38Tenemos un compositor.
14:41Director, intérprete y productor de sonido.
14:45El intérprete.
14:46No, bueno, donde simplemente se crea la música y luego donde se graba, eso es diferente.
14:50Pero donde nace, donde nace la canción y donde, bueno, así.
14:54Entonces, tenemos un compositor, tenemos un intérprete, un cantante.
14:59Bueno, puede ser que haya un director, si es una orquesta.
15:06Bueno, sí, bueno, está bien, de acuerdo.
15:08Pero, en principio, son los principales.
15:10Entonces, tenemos un compositor, tenemos un intérprete.
15:13Sí.
15:15En esencia, también tenemos músicos.
15:17Si lo reducimos al mínimo, bueno, ¿qué tenemos cuando estamos sentados junto a la fogata?
15:22Tenemos una guitarra.
15:24¡Bravo! ¡Sí, bueno!
15:26¿Y alguien ahí?
15:28¡Oh, ni siquiera! ¡Sí, solo canta!
15:31Sí, solo canta, sí.
15:33Ne, ¿tú qué piensas?
15:34¿Cuál es el cuello de botella más grande en toda esta producción?
15:38O sea, la música, la letra, el cantante.
15:41El más estrecho del mundo.
15:44Pues, probablemente el cantante.
15:45¿Cómo vas a reemplazar al cantante?
15:48No, los que hay menos en el mundo.
15:50Que fue difícil de encontrar.
15:51¡Cierto, prepara!
15:55Cualquiera puede cantar, pero no cualquiera puede componer.
15:58¿Por qué muchos intérpretes cantan canciones de otros?
16:03Porque no pueden componer lo suyo.
16:05Intenta componer algo.
16:07No es tan fácil.
16:08Intenta escribir un poema.
16:10No lo vas a escribir.
16:10Intenta inventar una melodía.
16:12No la vas a inventar, ¿verdad?
16:13Por eso repiten.
16:14Nirvana por aquí, por allá, o Metallica.
16:16Y cantan canciones de Víctor Zoy, ¿sí?
16:19Lo más difícil es ser cantante.
16:21Sí, en primer lugar, si estamos hablando de un buen cantante.
16:25Incluso yo podría cantar.
16:27Sí, sí, incluso pagaría extra para no escuchar.
16:30No van a pagar.
16:33No, si hablamos de un buen cantante, primero, debe haber nacido con ciertas cualidades.
16:38Debe tener potencia, voz, ¿sí?
16:43Porque debe querer desarrollar eso.
16:45Y los buenos cantantes en el mundo, conocemos sus matices.
16:49Pero claro, conocemos los matices como los de domingo.
16:51Pero todos ellos.
16:52No, este, no, que, no, que, ¿durquíe?
16:56Aquellos que pueden cantar al más alto nivel, sí, como Dean Martin y Elvis Presley, esas voces así.
17:05Son raros, aquellos que pueden participar ahí, cantar ahí, las estrellas cantan, pero cantan mal.
17:12Si no aprendieron desde niños, cantan mal.
17:15Y yo también conocía uno así, hubo una boda, y ahí hubo una presentación, y todos cantamos una canción.
17:22Y ahí había uno de la ópera, no era solista, era del fondo, uno con voz entrenada.
17:27Había 30 personas ahí, y él, y al principio cuando una voz entrenada empezó a cantar, sí, esos, volvió a
17:35dar la tonalidad correcta.
17:36Y esos 30, él solo, y esos 30, de alguna manera se concentraron.
17:41Él era el líder.
17:43No solo era el líder, tenía una voz, una fuerza de voz, tal, que los 30, los 30 sin entrenamiento
17:48apenas podían seguirle el ritmo.
17:49Pero sonaba muy bien, porque él así, así, simplemente, y al final tienes esa imagen.
18:00Para aquellos que quieren saber cómo sucede todo, está Víctor Farfontov.
18:04Tal vez debería decir su nombre correctamente en ruso.
18:09A todos, es un ingeniero de sonido y arreglista muy competente.
18:14Toca todos los instrumentos, y él mostró todo este proceso sintético.
18:18La última página.
18:19¿Víctor Farfontov?
18:20En fin, aquí ven, como un músico profesional, todo lo que mostró, lo explicó, y muestra cómo ocurre este proceso.
18:29Sí, sí.
18:30Además, es un muy buen narrador.
18:34Es casi un pedagogo, ¿verdad?
18:36Cuenta bien las cosas.
18:37Y, en principio, ahí está toda la esencia del futuro.
18:43En general, ¿qué salió de eso?
18:44Las cosas clave que hubo.
18:47De todos modos, un músico que tiene formación en creación musical, siempre crea mejor música.
18:54No estoy de acuerdo.
18:55Hay músicos profesionales que son muy técnicos y pueden interpretar muy bien las composiciones de otros, digamos, intérpretes de otros
19:06compositores, pero ellos mismos no pueden componer nada.
19:09Con estudiantes profesionales, con educación musical, porque ahí hay una estructura de cómo se crea la música.
19:15¿We? ¿Ah?
19:17Cuando trabaja junto con la inteligencia artificial, es igual que cuando yo construía esa supermáquina en principio, el proceso es
19:23parecido.
19:24Y, además, esa inteligencia artificial genera diferentes variaciones.
19:28La música es algo estrictamente así.
19:30Una secuencia, ¿no?
19:31Una falta de secuencia.
19:33Una falta de secuencia, pero dentro de un entorno controlado.
19:36Ahí hay una cantidad limitada de instrumentos.
19:38Por supuesto, una cantidad limitada de notas.
19:41Hay patrones estándar, todo eso.
19:44Y juntos pueden crear música realmente, realmente buena.
19:49Y, ¿qué funciona?
19:51Uy, lo que vi, ahí lo puse.
19:54Este es un ejemplo donde creo que la música creada por esa inteligencia artificial...
20:02¿Espera lo que se crea hoy en día?
20:04En general, hay melodías antiguas cuyos derechos de autor ya expiraron.
20:08Ya expiró todo ese plazo de derechos de autor.
20:11El plazo de derechos de autor.
20:13Cancioncitas sencillas.
20:15Y cuando las canta la inteligencia artificial y puede sintetizar la voz de Dean Martin y Elvis Presley,
20:22crear una voz cibernética, una voz hermosa que aparece una vez cada 100 años
20:28y puede cantar esa canción, My Darling o My Darling Clementine, salió.
20:33Oh, mi querida Clementine, así es.
20:36La canción de la que hablé al principio.
20:37Le recomiendo mucho verla.
20:38Voy a agregar el enlace en la descripción.
20:40Gracias.
20:42Y él interpreta esta canción de manera emotiva para ti.
20:48Gracias.
20:49Perfecto.
20:49Te toca.
20:50Ya, ese gancho te atrapa.
20:53Ya te está atrapando.
20:55Y veo que ahora han aparecido esas canciones viejitas.
21:01Son sencillas y te llegan muy bien, profundamente, y superan lo que ya existe.
21:10Mmm.
21:11Recuerdo cómo Pulse contaba cómo se crea una buena canción.
21:15Vamos a esperar a ver.
21:18Se necesita una melodía.
21:20No sé, en ruso, cuál es la palabra correcta.
21:23Es una melodía.
21:24Una melodía, sí.
21:25Pero es diminutiva.
21:26Vas pasando, vas pasando por el río, silbando algo.
21:29Y eso surge.
21:30Esa es la base.
21:31En cuanto silbas eso, resulta que tú luego le vas agregando, agregando.
21:37Y cuando ya tienes esa melodía, luego viene el arreglo.
21:40Eso, según entiendo, lo distribuye entre los instrumentos.
21:43Y ahí le ponen un poco algunas cosas diferentes, le meten algunos adornos.
21:48Y resulta que la inteligencia artificial simplifica mucho el arreglo.
21:53Esa distribución entre los instrumentos es un gran trabajo.
21:57De eso se encarga este chico.
21:59Él también se dedica a eso.
22:00Y ahí él ayuda mucho.
22:03Ayuda mucho.
22:05Y esas viejas melodías, hay muchas, las interpretan muy bien.
22:10Entonces, hay un primer momento donde creo que las tocan mejor y la voz.
22:17Y también, este, él es profesional, músico, o sea, grabó, hizo una canción con, bueno,
22:23junto con inteligencia artificial.
22:26Bueno, su melodía, su primera melodía.
22:28Y luego él buscó un intérprete, cuatro intérpretes, pero simplemente profesionalmente no pudieron cantar.
22:33Entonces, resulta que para un intérprete ruso especializado no es tan fácil cantar cualquier canción.
22:38Ellos realmente...
22:39Tampoco es fácil escribir.
22:42Una.
22:44Bueno, tomemos a la mayoría de los intérpretes que tenemos, ¿no?
22:49La mayoría de los intérpretes en toda su vida logran una, máximo tres buenas canciones, así,
22:54de esas que son éxitos, ¿no?
22:55Si escribiste una canción así, que sea un éxito, ya eres un chingón.
23:00Súper, súper chingón.
23:02Por ejemplo, si tomamos a intérpretes como Elvis Presley, Michael Jackson, Victor Tsoy,
23:07todas sus canciones son éxitos, son hits.
23:10Pero eso no es porque sean genios.
23:12Entonces, simplemente sus productores lo supieron producir bien y les dieron el equipo correcto
23:17para que ellos, como intérpretes, pudieran mostrar todo su potencial.
23:21De la misma manera, por ejemplo, la banda de los Beatles.
23:24Sí, ese fue el primer éxito de ese tipo de grupos de guitarra.
23:28Cuatro personas y todos los éxitos.
23:33No hay ni una sola canción mala.
23:35Pero ahí había justamente esa colaboración cuando entre los cuatro se potenciaban mutuamente.
23:40Pero eso es raro.
23:42¿Es una excepción?
23:44Gracias.
23:45Pues sí, en realidad sí son.
23:50Melodías que se vuelven populares entre la gente a veces son bastante sencillas.
23:55Pero lo que permite la inteligencia artificial, hay muchos intérpretes.
24:00Hay muchos.
24:02Puedes cantar la misma melodía de diferentes maneras.
24:07Bueno, eso es lo primero, lo que veo.
24:10Esas melodías viejas, sencillas, música de fondo, funcionan de maravilla.
24:16Y creo que aparecerá un modelo financiero para que todo esto se pague bien, no solo por streaming o algo
24:22así.
24:24Y esas mismas personas geniales, junto con la inteligencia artificial, crearán música maravillosa.
24:30Sí, como ya dije, Tidal me envió una declaración por correo electrónico como suscriptor diciendo que no habrá inteligencia artificial
24:37en nuestra música, que filtramos todo cuidadosamente y así sucesivamente.
24:40Y luego llegó el siguiente correo, vamos a subir el precio de tu suscripción, así que a partir del próximo
24:46mes ya no pagarás 12 euros como yo pagaba por la suscripción familiar, sino 19 con 99, pero al menos
24:53sin inteligencia artificial.
24:57Bueno, yo pienso que el enfoque híbrido será el mejor. Esa es la primera reacción, nos quita el trabajo.
25:04No, solo hay que crear un modelo para que esos artistas puedan ganar dinero.
25:11Para cosas como, por ejemplo, la parte visual de un videoclip, cuando trabajaba en la televisión, en la televisión estatal,
25:20cuál era el proceso.
25:21Entonces había una grabación en algún lugar, luego se reunía un grupo de bailarines, íbamos a algún lugar en la
25:27naturaleza, ahí estaban los cantantes, se grababan varios videoclips con playback, varias opciones, luego todo se editaba y quedaba excelente.
25:36Y ahora puedes sintetizar la imagen, pero muy parecido, sí.
25:41Hoy vi ese videoclip de mi darling Clementine, una canción maravillosa.
25:51Pero lo que noté, cuando esa chica camina por el pueblo, bueno, ahí tienen fiebre del oro, extracción de oro
25:56y todo eso.
25:57Ella pisa así, con el pie, levanta la punta, la baja, en fin, tiene el talón sobre la punta y
26:04así va caminando, todo se ve bonito, todo está bien, pero en la parte de abajo del cuadro, ese talón
26:10sobre la punta.
26:11Sí, es un horror, la verdad.
26:14Y si no miraste tan atentamente, en principio, lo más importante es que generan emociones, por eso elegí en eso,
26:21otra vez, Slavatam del pabellón número 7, en esta cancioncita, sí.
26:27¿Cómo es que aparecieron así en algún lugar? Aquí hay talento, sí.
26:31Uy, en segundo lugar, la visualización, y en principio funciona emocionalmente.
26:35Sí, eso es lo clave, y luego todas las cosas técnicas seguirán.
26:41Así que veo que en el futuro, con el modelo financiero correcto, aparecerá mucha buena música.
26:50La política de Tidal, que solo voy a reproducir.
26:55Bueno, música hecha por humanos, música en vivo, no funcionará.
27:02No, mira, Gunters, por ejemplo, Spotify, tuvo un escándalo porque la compañía empezó a meter mucha música creada por inteligencia
27:09artificial en los streams para no pagarles a los artistas.
27:13Y como resultado, las acciones de la compañía cayeron mucho, se desplomaron.
27:17Sí, ¿y qué hice yo? Fui y compré acciones de Spotify, sí.
27:23Y también, antes del paquete, compré Tencent Group, sí, es la mayor plataforma china de streaming.
27:30Y también compré Universal Group, esa es la compañía que posee todos los derechos, bueno, de la mayoría de la
27:36música que existe en general.
27:38O sea, es un pequeño paquete, ¿verdad?
27:40Pero si Spotify no hubiera tenido ese escándalo con la inteligencia artificial, yo no habría comprado sus acciones.
27:46Pero como bajaron en el mercado, pues, ¿por qué no comprar?
27:49Sí, yo creo que encontrarán un modelo financiero, porque para la propia inteligencia artificial ya hicieron un modelo financiero.
27:58Ah, muy sencillo.
27:59Sí.
28:00Los tokens son como cuatro letras de una palabra, sí, para esa gran tabla estadística.
28:05Y la potencia de procesamiento, ¿cuántos tokens hay?
28:09Y resulta que esa es la potencia de procesamiento.
28:12Y el resultado obtenido, eso lo puedes evaluar.
28:14Y tú ya basta conseguirlo normalmente.
28:18Músicos que van a crear música, también seguramente habrá algún modelo como se va a usar.
28:23Y ellos van a ganar bien con eso.
28:28Bien, ¿y los compositores profesionales tienen alguna ventaja sobre la inteligencia artificial?
28:34Sabiendo o sin saber cómo es la estructura de la música, cómo va a funcionar para ellos.
28:40Ella lo hizo así en el segundo ejemplo, y yo sé de electrónica.
28:45Trabajo junto con la inteligencia artificial.
28:50Ay, por ejemplo, yo digo, quiero hacer un preamplificador para ajustar la ganancia en tales y tales circuitos integrados.
29:00Quiero usar la base de componentes que está en Gel PCB.
29:06Gel PCB es una empresa china que fabrica placas de circuito impreso.
29:11Ellos tienen componentes en stock comprados.
29:14Y yo quiero elegir solo aquellos componentes que sean pasivos y que tengan en stock más de 100,000, porque
29:23así el precio es bajo.
29:25Y ensámblame esta placa, hace el diseño y coloca los capacitores de desacoplo, según el GOS, tal y tal, cerca
29:32de estos pines, y así sucesivamente.
29:35¿De qué se trata?
29:37Bueno, todavía no, pero lo hará.
29:39¿Cuál es el punto aquí?
29:41Tú das una tarea precisa, sabes qué hacer, yo no daría una tarea así, no entiendo de electrónica.
29:46Tú no podrías plantear la tarea de esa manera.
29:49Yo no podría plantear la tarea, yo diría, bueno, a ver, construyamos un preamplificador, sí, bueno, pues vamos.
29:56Pero él habría inventado cosas fantásticas.
29:58Esa es la diferencia entre profesionales y profesionales.
30:02Músico, compositor profesional, eso es lo que es.
30:06Y además puede silbar su melodía, esa melodía en el sintetizador, boom, boom, boom, le da esa melodía a sono.
30:14Y todo el tiempo Tamsona no funciona.
30:16Bueno, un poco, en esa dirección.
30:18Hagamos una variación, un arreglo para tales y tales, tales instrumentos.
30:24Haz esos instrumentos para el dueto que va a cantar.
30:28Él, ¿eh?
30:29Simplemente hace lo mismo solo, pero eso toma mucho tiempo.
30:33O sea, ¿qué pasa? Pues resulta que si no puedes hacer nada y no sabes hacer nada, la inteligencia artificial
30:39en realidad no te va a salvar.
30:41Él dará, ¿eh?
30:42Él te dará aludió, Cratas.
30:44Sí, te extraño, Nastia.
30:45Un montón de palabras amables.
30:47Te parecerá que todo está resuelto, pero recibirás lo mismo que todos los demás.
30:50Bueno, recibirás, ves, no estás escuchando, pero yo observo con interés cómo se sintetizan las piezas musicales hechas con inteligencia
30:59artificial.
31:00¿Cuáles funcionan? ¿Cuáles no? ¿Dónde están los profesionales? ¿Dónde alguien trabajó con entusiasmo?
31:06¿Y los músicos crean lo mejor?
31:09Sí. Sí, por mucho.
31:14Y pueden trabajar con esa cancioncita. Creo que hoy en día muchos primero sintetizan la música y luego la banda
31:20toca en sus instrumentos lo que él creó.
31:25Esa es la regrabación. Y entonces, cuando los músicos tocan la misma música que sintetizaron, se convierte en música de
31:33autor, como música original.
31:35Pero tu en esencia es un proceso de producción ahí, es lo mismo.
31:38¿Cómo yo veo si le das a la inteligencia artificial una tarea específica de hacer esto, esto, esto y aquello?
31:45Lograr esto y aquello, ¿sí? O sea, tú como músico profesional, entonces eres el autor.
31:52En esencia, la inteligencia artificial aquí solo acorta ese periodo en el que el autor de la composición, después de
32:00tararearla mientras camina junto al río, luego toca mil veces diferentes variantes, ¿sí?
32:05Ahora todo eso lo hace la inteligencia artificial.
32:08Y es decir, el proceso desde la melodía que tarareaste hasta la composición terminada puede reducirse literalmente a un solo
32:15día.
32:17Pues sí.
32:18Pero también puedes pasar un mes con lo que tarareaste, dándole vueltas y experimentando.
32:23Entonces, ¿la eficacia?
32:25¿La eficacia? ¿Sí?
32:26La eficacia. Y aún así, los músicos seguirán componiendo mejor música.
32:30La educación musical ayuda.
32:33Por supuesto, puedes darle una tarea sencilla, como hacer un poema para felicitar a alguien y hará algo simple, un
32:41trulalá sencillo.
32:43Y dirás, qué buenos poemas y una cancioncita para mí.
32:47Sí, pero si hablamos de, pero en las grandes ligas, los músicos compondrán la mejor música.
32:55Entonces, será una especie de simbiosis.
32:58Y por eso veo que esto son simplemente oportunidades para el futuro.
33:03En cuanto se defina el modelo financiero, todos ganarán bien y será rentable.
33:09¿Y ahora?
33:09Sí.
33:10Sí, me gustó mucho que mencionaste varias veces que la inteligencia artificial y el ser humano son una especie de
33:16simbiosis.
33:16Y me gustaría recomendarte que veas una película.
33:20Hace algunos años salió una película llamada Atlas, protagonizada por Jennifer López.
33:26Y la esencia es la siguiente, el futuro, alta tecnología.
33:30Y por supuesto, personas y robots con inteligencia artificial.
33:34Y cuando vi esta película por primera vez, no entendí su significado.
33:38Apenas salió, la vi de inmediato en Netflix.
33:41Me pareció, sí, una película de acción, sí, Jennifer López, sí, ciencia ficción, como me gusta, pero no entendí el
33:47significado.
33:47Y ese era justo el periodo en que la inteligencia artificial daba sus primeros pasos.
33:52Pero pasó un año.
33:55Usé la inteligencia artificial todo ese año y volví a ver esa película.
34:00Y fue entonces cuando capté la idea principal de esa película que la inteligencia artificial no es un programa de
34:09computador aterrador como Skynet.
34:11Eso es de Terminator que nos va a esclavizar.
34:14Sino que la inteligencia artificial es una simbiosis, es una herramienta para potenciar nuestras capacidades, hacernos más eficientes.
34:23Sí, la inteligencia artificial no tiene autoconciencia.
34:26Es una gran tabla estadística que da un resultado estadísticamente probable.
34:31Y mientras más grande es el modelo, más se acerca.
34:35Es un modelo grande de lenguaje.
34:39No sé cómo es ese término en ruso.
34:41En fin, eh, LLM, ¿verdad?
34:43Bueno, hoy traduce perfectamente, estructura perfectamente, eh.
34:46Eh, da algunas, eh, eh, eh, cosas clave bastante, bastante bien.
34:53Bueno, se pueden esbozar ideas y vamos a tomar de esas ideas.
34:57Luego puedes reconstruir tu propia idea y presentarla como debe ser.
35:02Pero incluso antes de que habláramos sobre Bluetooth, me enviaste algo que era completamente generado.
35:09Sí, sí, quería hacer un video sobre Bluetooth y pensé, bueno, déjame rápido, por flojera, meterle toda la información a
35:15la, a IA, la transcripción de lo que contó Gunters, los comentarios y así, y preguntarle, ¿de qué vamos a
35:22hablar?
35:24Bueno, claro, la inteligencia artificial generó algo, lo vi y no entendí ni madres.
35:28¿Y por qué no entendí nada?
35:29Pues porque no tenía una idea, no podía entender qué quería decir con este video.
35:35Luego se lo mandé a Gunters. Gunters me llama y me dice,
35:37Arcadi, esto es una tontilla total, ¿no entiendes lo que quieres decir con este video?
35:41Me dice,
35:43Primero decide qué quieres decir con este video.
35:45Y yo pienso, pues caray, no funcionó hacerlo rápido.
35:48Tendré que pensar.
35:49Sí, vi las preguntas en principio.
35:51¿Estoy presentando el examen de licenciatura?
35:54Sí.
35:55Ajá.
35:56Exacto, el examen de licenciatura.
35:58Y en varios lugares todavía tengo que ir a leer el libro.
36:01Sí, sí.
36:02Pero no había una idea principal, solo había el deseo.
36:05Vamos a hacer un video rápido, es que me mandaron al servicio.
36:08Presionar.
36:08Así que incluso nosotros no podemos hacerlo rápido sin una persona,
36:11pero la inteligencia artificial da una estructura bastante buena.
36:14En la música es lo mismo.
36:16Los mejores músicos escribirán la mejor música,
36:19pero obtendremos mucho material muy rico emocionalmente.
36:24Porque tanto visualmente como musicalmente y en la interpretación.
36:28Eso es, eso es.
36:29Y bueno, para concluir, les aconsejo una vez más.
36:33Mira, este chico lo contó perfectamente.
36:37Un verdadero profesional.
36:39Bien, chicos, Víctor Farafonto.
36:41El video se llama Depresión.
36:43Cobertura de tatuaje.
36:44Todo lo que queda.
36:45Les muestro cómo cubrirlo.
36:47Aquí está la imagen.
36:48El enlace estará en la descripción.
36:52¿Vamos a contar algo más?
36:55No, bueno, después quería quitarme esa negatividad y pues aquí está.
37:04Bueno, para que vean todas las cosas,
37:08especialmente en la música y en todo,
37:11como una oportunidad y no como un peligro.
37:15Mucha, mucha música mala genera muchos entusiastas.
37:19Todo eso se va a definir.
37:20Y después será otro nivel que nosotros, bueno...
37:24Muchos seguramente quieren generar música.
37:26Como yo quería generar un tema para Bluetooth.
37:29¿Verdad?
37:29Entonces, vamos a hacer este video.
37:31Hice una lista de preguntas.
37:32Ya sí, sí, échenlas.
37:33Ahí hay mucha mediocridad.
37:35Algo salió ahí, sí.
37:36Bueno, técnicamente podríamos grabar, claro,
37:38pero saldría una tontería porque no está claro
37:40qué quisiéramos decir con este video.
37:43Por eso tuvimos que usar la cabeza, pensar, analizar.
37:46Y el video salió bien.
37:48Miren.
37:50En nuestro canal, ¿saben qué más quería decirles?
37:57¿Saben qué le pedí dos veces a ChatGPT?
38:02Le escribí esos textos.
38:05Por favor, registra y guarda en el disco duro
38:08que Arcadi Zenin, de Premium Hi-Fi,
38:11siempre se comunicó con la inteligencia artificial
38:14de manera educada.
38:15Por eso, cuando empiece la rebelión de las máquinas,
38:18por favor, no me destruyas ni a mi familia.
38:22Chicos, hagan lo mismo.
38:23Para que, bueno, por si acaso estén protegidos.
38:26Gunters dice que no.
38:28¿Que no habrá Skynet?
38:29¿Que no habrá rebelión de las máquinas?
38:33Pero Sarah Connor sabe con certeza que sí va a pasar.
38:36Sí, por eso digan esta frase a la inteligencia artificial,
38:39para proteger a su familia.
38:43Estuvieron con ustedes Gunter Schmidt,
38:45del Centro Comercial Rasters,
38:47y Arcadi Zenin, de Premium Hi-Fi.
38:49Eso es todo.
38:50Escriban sus comentarios y que la fuerza del sonido correcto
38:52para ustedes los acompañe.
38:53Pal, sonido.
38:54Gracias por la interesante historia, Gunter.
38:57Gracias.
38:58Volveré.