L 'Intelligenza Artificiale continua a conquistare spazi che prima apparivano esclusivo dominio dell'ingegno umano. Non contente di averci battuto a scacchi e a poker, le macchine ora si mettono anche a comporre dischi rock.
E non di un genere qualsiasi ma di un filone tra i più intransigenti e incompromissori della musica dura: il black metal, il "metallo nero" portato al successo nei primi anni '90 da band norvegesi oggi leggendarie quali Mayhem, Burzum e Darkthrone.
All'epoca alcuni musicisti si vantavano di registrare gli album nella foresta, con mezzi di fortuna, per ottenere un suono più autentico e suggestivo. Oggi basta caricare su un circuito neurale un disco ("Diotima", pubblicato nel 2011 dai newyorchesi Krallice) per ottenere "Coditany of Timeness", un ep di cinque tracce con tanto di titoli generati automaticamente quali "Timension" ed "Energiveness".
I ricercatori Cj Carr e Zack Zukowski hanno diviso i brani originali dei Krallice in brevi frammenti e il sistema è stato incaricato di prevedere come la sezione successiva del brano avrebbe dovuto suonare, per poi ricevere istruzioni sulla correttezza o meno della risposta, ovvero una delle procedure di machine learning più comuni.
Un apprendimento che, dopo cinque milioni di tentativi in tre giorni, ha consentito all'algoritmo di comprendere come un brano black metal funzioni in termini di sound e struttura. All'inizio i risultati erano "cacofonici" e "grotteschi", spiegano Carr e Zukowski a The Outline. Il prodotto finale, caricato su bandcamp, non è però disprezzabile.
I pezzi contengono tutti i cliché giusti, dalle intro d'atmosfera alle accelerazioni con doppia cassa e chitarre a "zanzara". Ovviamente ricordano i Krallice, ma in campo musicale, si sa, i plagi sono già da sempre appannaggio anche degli esecutori umani. Certo, a voler muovere una critica, "Coditany of Timeness" suona un po' troppo freddo ma, quando si tratta di black metal, questo aggettivo ha connotazioni tutt'altro che negative.