1
00:00:09,679 --> 00:00:15,660
Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

2
00:00:15,660 --> 00:00:17,719
BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

3
00:00:20,300 --> 00:00:23,480
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

4
00:00:23,480 --> 00:00:26,460
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

5
00:00:26,460 --> 00:00:27,120
construcción.

6
00:00:28,760 --> 00:00:29,440
¡Empezamos!

7
00:00:36,869 --> 00:00:40,009
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

8
00:00:40,009 --> 00:00:40,810
de BIMPRAXIS.

9
00:00:41,289 --> 00:00:43,649
Hoy os traemos Just Chippy Tea.

10
00:00:43,649 --> 00:00:46,469
Sí, cuando la inteligencia artificial aprende a tener

11
00:00:46,469 --> 00:00:48,630
swing y componer como Thelonious Monk.

12
00:00:48,909 --> 00:00:50,090
Hola a todo el mundo.

13
00:00:50,329 --> 00:00:52,549
Y, madre mía, ¿qué tema tenemos hoy para

14
00:00:52,549 --> 00:00:53,429
nuestra audiencia?

15
00:00:53,929 --> 00:00:57,509
Es que, fíjate, quiero que quien nos escucha

16
00:00:57,509 --> 00:00:59,149
se imagine la siguiente escena.

17
00:00:59,329 --> 00:00:59,770
A ver.

18
00:01:00,270 --> 00:01:02,670
Imagina a Thelonious Monk tocando el piano a

19
00:01:02,670 --> 00:01:04,469
las cuatro de la madrugada, en un club

20
00:01:04,469 --> 00:01:05,430
vacío de Nueva York.

21
00:01:05,689 --> 00:01:06,849
Vale, ¿me sitúo?

22
00:01:06,950 --> 00:01:09,689
El humo del tabaco flotando, el sudor, la

23
00:01:09,689 --> 00:01:13,629
improvisación, ese peso de una vida entera concentrado

24
00:01:13,629 --> 00:01:13,629
en la vida.

25
00:01:13,650 --> 00:01:14,989
¿Te has imaginado en cómo sus dedos golpean

26
00:01:14,989 --> 00:01:15,769
las teclas, no?

27
00:01:16,150 --> 00:01:17,689
Totalmente, pura magia humana.

28
00:01:17,769 --> 00:01:19,870
Pues ahora imagina que quien está tocando ese

29
00:01:19,870 --> 00:01:20,670
piano no tiene manos.

30
00:01:20,989 --> 00:01:21,370
Uf.

31
00:01:21,489 --> 00:01:22,430
Ni oídos.

32
00:01:23,129 --> 00:01:26,829
No ha vivido un solo día de existencia

33
00:01:26,829 --> 00:01:27,230
humana.

34
00:01:27,349 --> 00:01:29,489
Y, de hecho, su cerebro es poco más

35
00:01:29,489 --> 00:01:31,909
que una hoja de cálculo gigantesca en unos

36
00:01:31,909 --> 00:01:33,489
servidores enfriados por agua.

37
00:01:33,790 --> 00:01:35,370
Es flipante.

38
00:01:35,730 --> 00:01:38,769
Vamos a ver cómo la inteligencia artificial está

39
00:01:38,769 --> 00:01:41,209
aprendiendo literalmente a tener swing.

40
00:01:41,489 --> 00:01:43,569
Y es una exploración que desafía.

41
00:01:43,650 --> 00:01:45,489
Un prejuicio enorme que tenemos, ¿verdad?

42
00:01:45,790 --> 00:01:47,849
Claro, el de que la máquina no tiene

43
00:01:47,849 --> 00:01:48,109
alma.

44
00:01:48,530 --> 00:01:49,049
Exacto.

45
00:01:49,150 --> 00:01:52,170
Existe un consenso muy, muy arraigado de que

46
00:01:52,170 --> 00:01:55,030
la música hecha por ordenador es fría, que

47
00:01:55,030 --> 00:01:58,250
es estéril o que es pura basura generativa.

48
00:01:58,430 --> 00:01:59,329
Un pastiche, sí.

49
00:01:59,469 --> 00:02:02,010
Pero hoy vamos a diseccionar un experimento que,

50
00:02:02,049 --> 00:02:05,010
bueno, amenace con demoler esa idea por completo.

51
00:02:05,329 --> 00:02:07,170
O sea, vamos a ver cómo un modelo

52
00:02:07,170 --> 00:02:10,189
de texto, puro texto, puede componer jazz con

53
00:02:10,189 --> 00:02:12,409
una profundidad que de verdad asusta.

54
00:02:12,530 --> 00:02:13,629
Asusta y fascina.

55
00:02:13,650 --> 00:02:14,949
Fascina a partes iguales.

56
00:02:15,009 --> 00:02:17,169
Porque, a ver, cuando hablamos de música, de

57
00:02:17,169 --> 00:02:20,669
inteligencia artificial, la gente piensa en el típico

58
00:02:20,669 --> 00:02:22,189
hilo musical de ascensor, ¿no?

59
00:02:22,430 --> 00:02:24,930
Canciones plastificadas, algoritmos puros.

60
00:02:24,949 --> 00:02:25,389
Eso es.

61
00:02:25,689 --> 00:02:29,250
Y es un escepticismo justificado, porque la mayoría

62
00:02:29,250 --> 00:02:31,289
de generadores que hay por ahí suenen así

63
00:02:31,289 --> 00:02:31,870
de planos.

64
00:02:32,009 --> 00:02:34,789
Pero aquí entra nuestro creador de hoy, del

65
00:02:34,789 --> 00:02:37,129
canal de YouTube, Nobody in the Computer.

66
00:02:37,469 --> 00:02:40,689
Sí, que decide enfrentarse a todos los haters

67
00:02:40,689 --> 00:02:43,430
de la IA, pero no con teoría, sino

68
00:02:43,430 --> 00:02:47,430
demostrando que modelos como ChatGPT, Claude, Gemini o

69
00:02:47,430 --> 00:02:49,550
Grok pueden hacer jazz de verdad.

70
00:02:50,110 --> 00:02:52,830
Y aquí tenemos que frenar, porque mi cabeza

71
00:02:52,830 --> 00:02:54,530
ya empieza a hacer cortocircuitos.

72
00:02:54,729 --> 00:02:55,990
Lógico, lógico.

73
00:02:56,150 --> 00:02:58,330
O sea, el problema fundamental que este creador

74
00:02:58,330 --> 00:03:01,990
plantea es que estos modelos no son músicos.

75
00:03:02,189 --> 00:03:02,849
Para nada.

76
00:03:03,030 --> 00:03:04,530
No se despiertan a las tres de la

77
00:03:04,530 --> 00:03:05,909
mañana con una melodía en la cabeza.

78
00:03:06,289 --> 00:03:09,930
Son cerebros diseñados para procesar lenguaje.

79
00:03:10,250 --> 00:03:12,990
Claro, su dieta son libros, Wikipedia.

80
00:03:13,430 --> 00:03:13,849
Código.

81
00:03:13,849 --> 00:03:16,129
El texto es su instrumento nativo.

82
00:03:16,590 --> 00:03:17,110
Literalmente.

83
00:03:17,349 --> 00:03:18,550
Y esa es la clave de todo.

84
00:03:18,810 --> 00:03:21,270
Si vas a ChatGPT y le dices, oye,

85
00:03:21,330 --> 00:03:23,069
compone una canción de jazz triste.

86
00:03:23,509 --> 00:03:25,030
Te va a devolver un cliché.

87
00:03:25,150 --> 00:03:25,669
Exacto.

88
00:03:25,669 --> 00:03:27,530
Va a usar estadística para juntar la palabra

89
00:03:27,530 --> 00:03:29,930
triste con acordes de jazz y sale algo

90
00:03:29,930 --> 00:03:32,750
genérico, porque le pides que haga algo fuera

91
00:03:32,750 --> 00:03:33,590
de su naturaleza.

92
00:03:33,889 --> 00:03:36,650
Es como pedirle a un genio de las

93
00:03:36,650 --> 00:03:39,330
matemáticas que pinte un cuadro abstracto usando solo

94
00:03:39,330 --> 00:03:40,169
una hoja de Excel.

95
00:03:40,550 --> 00:03:42,310
Qué buena analogía, sí.

96
00:03:42,469 --> 00:03:44,710
O sea… ¿Cómo le pides a un ordenador

97
00:03:44,710 --> 00:03:46,550
que sienta el ritmo, que pille el groove,

98
00:03:46,689 --> 00:03:47,610
si no tiene cuerpo?

99
00:03:48,569 --> 00:03:51,270
Pues, la respuesta corta es que no se

100
00:03:51,270 --> 00:03:51,710
lo pides.

101
00:03:52,069 --> 00:03:52,909
Ah, ¿no?

102
00:03:53,050 --> 00:03:55,710
No intentas forzar a la IA a tener

103
00:03:55,710 --> 00:03:56,270
empatía.

104
00:03:56,430 --> 00:03:58,810
Lo que haces es hablarle en su idioma.

105
00:03:58,889 --> 00:04:01,389
Y ahí está la genialidad del experimento.

106
00:04:01,550 --> 00:04:02,810
Vale, háblame en su idioma.

107
00:04:02,870 --> 00:04:03,330
¿Cómo es eso?

108
00:04:04,069 --> 00:04:06,710
Pues, traduciendo la emoción y el ritmo a

109
00:04:06,710 --> 00:04:09,650
sintaxis, a reglas estrictas, a código puro.

110
00:04:09,789 --> 00:04:11,990
Ya, pero, a ver, ¿sigo viendo un muro

111
00:04:11,990 --> 00:04:12,150
aquí?

112
00:04:12,710 --> 00:04:14,830
¿Cómo consigo… ¿Cómo construimos el puente entre código

113
00:04:14,830 --> 00:04:17,110
puro en una pantalla y una melodía de

114
00:04:17,110 --> 00:04:18,649
jazz que te ponga los pelos de punta?

115
00:04:19,069 --> 00:04:21,790
Pues, mediante una sintaxis que se ha inventado

116
00:04:21,790 --> 00:04:23,769
este creador, un corsé de texto.

117
00:04:24,410 --> 00:04:25,449
A ver, cuéntame más.

118
00:04:25,689 --> 00:04:28,370
Él separa la armonía de la melodía.

119
00:04:28,569 --> 00:04:30,990
Para la armonía, le da reglas estrictas.

120
00:04:30,990 --> 00:04:33,850
Le dice, eh, indícame el número de compás

121
00:04:33,850 --> 00:04:34,930
y los acordes.

122
00:04:35,389 --> 00:04:36,370
Matemáticas puras.

123
00:04:36,509 --> 00:04:38,029
Vale, hasta ahí te sigo.

124
00:04:38,290 --> 00:04:39,350
¿Y la melodía?

125
00:04:39,490 --> 00:04:40,949
Ahí es donde entra la magia.

126
00:04:41,250 --> 00:04:43,110
Tiene que definir el compás.

127
00:04:43,430 --> 00:04:46,230
La nota, la duración y la posición exacta

128
00:04:46,230 --> 00:04:46,709
en el tiempo.

129
00:04:46,990 --> 00:04:48,750
Uy, pero si obligas a un programa a

130
00:04:48,750 --> 00:04:52,129
poner notas en una cuadrícula, eh, el resultado

131
00:04:52,129 --> 00:04:53,589
es que suena a metrónomo.

132
00:04:53,730 --> 00:04:55,050
Claro, suena a mecanizado.

133
00:04:55,209 --> 00:04:55,930
Suena a robótico.

134
00:04:56,089 --> 00:04:57,550
Es todo lo contrario al jazz.

135
00:04:57,870 --> 00:05:00,209
Eso, en producción, se llama cuantización.

136
00:05:00,470 --> 00:05:03,029
Y tienes razón, mata el alma de la

137
00:05:03,029 --> 00:05:03,370
música.

138
00:05:03,670 --> 00:05:06,490
Pero aquí viene el hackeo brutal del sistema.

139
00:05:07,009 --> 00:05:07,490
Sorpréndeme.

140
00:05:07,730 --> 00:05:08,949
Los decimales.

141
00:05:09,329 --> 00:05:10,089
¿Los decimales?

142
00:05:10,209 --> 00:05:10,449
Sí.

143
00:05:10,610 --> 00:05:12,589
En lugar de forzar a la IA a

144
00:05:12,589 --> 00:05:14,910
que ponga la nota… …en el segundo exacto

145
00:05:14,910 --> 00:05:18,430
fero, le permite usar decimales, posiciones que van

146
00:05:18,430 --> 00:05:21,730
un poquito antes o un poquito después del

147
00:05:21,730 --> 00:05:22,810
tiempo exacto.

148
00:05:22,889 --> 00:05:25,290
Espera, ¿me estás diciendo que el feeling humano,

149
00:05:25,589 --> 00:05:29,370
el alma, ese swing del jazz, lo ha

150
00:05:29,370 --> 00:05:30,689
codificado usando decimales?

151
00:05:31,470 --> 00:05:32,069
¡Exactamente!

152
00:05:32,490 --> 00:05:34,509
Pero si no deja de ser una contradicción

153
00:05:34,509 --> 00:05:35,290
maravillosa, ¿no?

154
00:05:35,509 --> 00:05:37,750
Fíjate que en la música tocada por humanos,

155
00:05:38,009 --> 00:05:40,470
el swing nace de las imperfecciones.

156
00:05:40,730 --> 00:05:43,329
Un contrabajista a veces toca un milisegundo.

157
00:05:43,430 --> 00:05:44,670
Un milisegundo antes y da urgencia.

158
00:05:44,730 --> 00:05:47,569
O un milisegundo después y da una sensación

159
00:05:47,569 --> 00:05:49,189
más arrastrada, más perezosa.

160
00:05:49,449 --> 00:05:50,649
Ya, ya, el peso humano.

161
00:05:51,009 --> 00:05:53,790
Pues al usar decimales, la IA calcula esas

162
00:05:53,790 --> 00:05:56,290
microvariaciones de forma intencionada.

163
00:05:56,689 --> 00:05:58,550
Es imperfección matemática.

164
00:05:58,750 --> 00:06:01,029
O sea, la matemática deja espacio para que

165
00:06:01,029 --> 00:06:01,889
la canción respire.

166
00:06:02,069 --> 00:06:02,569
Eso es.

167
00:06:02,670 --> 00:06:04,569
Pero claro, para que la máquina haga esto,

168
00:06:04,670 --> 00:06:07,370
tienes que darle unas instrucciones iniciales, un prompt

169
00:06:07,370 --> 00:06:08,870
muy, muy bestia.

170
00:06:08,990 --> 00:06:10,910
Que por lo visto, el prompt que diseñó

171
00:06:10,910 --> 00:06:11,889
este chico tiene tela.

172
00:06:12,149 --> 00:06:12,730
Sí, sí.

173
00:06:13,430 --> 00:06:14,610
Un lavado de celebro a la IA.

174
00:06:14,750 --> 00:06:18,269
La primera regla es, cito, No eres un

175
00:06:18,269 --> 00:06:21,009
asistente virtual, eres un músico de jazz.

176
00:06:21,329 --> 00:06:21,850
Me encanta.

177
00:06:22,250 --> 00:06:23,970
Te prohíbo ser un asistente.

178
00:06:24,529 --> 00:06:25,050
Exacto.

179
00:06:25,129 --> 00:06:28,129
Le instala una gramática rígida, le dice que

180
00:06:28,129 --> 00:06:30,589
no se salga del pentagrama y le da

181
00:06:30,589 --> 00:06:31,670
dos modos de trabajo.

182
00:06:31,949 --> 00:06:32,449
A ver.

183
00:06:32,649 --> 00:06:35,009
El modo simple, donde toca según la vibra

184
00:06:35,009 --> 00:06:37,769
que le pidas, y el modo interactivo, donde

185
00:06:37,769 --> 00:06:40,170
hay un toma y daca constante para ajustar

186
00:06:40,170 --> 00:06:41,990
el tempo, el estilo, el swing.

187
00:06:42,269 --> 00:06:43,410
¿Y cuál es la regla?

188
00:06:43,410 --> 00:06:44,889
La regla de oro, que unifica a esto.

189
00:06:45,029 --> 00:06:47,230
Porque en las fuentes se menciona algo muy

190
00:06:47,230 --> 00:06:49,050
curioso sobre cuando empieza la música.

191
00:06:49,430 --> 00:06:51,410
Ah, sí, la regla del silencio.

192
00:06:51,649 --> 00:06:53,509
Una vez que empieza la generación de la

193
00:06:53,509 --> 00:06:55,750
música, la IA no puede hablar.

194
00:06:56,110 --> 00:06:58,250
Nada de, aquí tienes tu canción de jazz.

195
00:06:59,329 --> 00:06:59,810
Nada.

196
00:06:59,810 --> 00:07:01,129
Prohibido dar explicaciones.

197
00:07:01,389 --> 00:07:02,149
Solo música.

198
00:07:02,589 --> 00:07:04,850
Pues me parece fascinante la teoría, ¿eh?

199
00:07:04,889 --> 00:07:06,870
Pero vamos a ver cómo se sostiene esto

200
00:07:06,870 --> 00:07:07,430
en la práctica.

201
00:07:07,670 --> 00:07:09,089
Vamos con ChatGPT.

202
00:07:09,329 --> 00:07:10,509
Venga, vamos al lío.

203
00:07:10,529 --> 00:07:12,509
Se le pide a ChatGPT, en modo simple,

204
00:07:13,410 --> 00:07:16,329
una parada dulce, hermosa, al estilo del pianista

205
00:07:16,329 --> 00:07:17,069
Bill Evans.

206
00:07:17,410 --> 00:07:18,329
Que no es fácil, ¿eh?

207
00:07:18,410 --> 00:07:21,370
Bill Evans tiene un tacto muy delicado, muy

208
00:07:21,370 --> 00:07:22,569
melancólico.

209
00:07:22,709 --> 00:07:23,089
Total.

210
00:07:23,730 --> 00:07:26,370
Pues ChatGPT escupe un bloque de texto que

211
00:07:26,370 --> 00:07:28,589
titula Sunday Light on Quiet Water.

212
00:07:28,829 --> 00:07:30,949
Luz de domingo sobre aguas tranquilas.

213
00:07:31,009 --> 00:07:32,009
Precioso el título.

214
00:07:32,230 --> 00:07:33,350
Las cosas como son.

215
00:07:33,490 --> 00:07:34,389
Precioso y frágil.

216
00:07:34,529 --> 00:07:36,750
Pero claro, aquí hay un salto técnico.

217
00:07:37,029 --> 00:07:39,329
Porque, a ver, un bloque de texto en

218
00:07:39,329 --> 00:07:40,550
una pantalla no suena a nada.

219
00:07:40,730 --> 00:07:41,029
Claro.

220
00:07:41,189 --> 00:07:44,089
¿Cómo convertimos esas letras y decimales, en audio

221
00:07:44,089 --> 00:07:44,470
real?

222
00:07:44,649 --> 00:07:45,029
Vale.

223
00:07:45,129 --> 00:07:47,970
Aquí el creador usa una aplicación propia que

224
00:07:47,970 --> 00:07:49,750
llamó JazzGPT MIDI.

225
00:07:50,209 --> 00:07:53,490
Pega ese texto de ChatGPT y la aplicación

226
00:07:53,490 --> 00:07:54,889
lo traduce a un archivo MIDI.

227
00:07:55,149 --> 00:07:55,490
Vale.

228
00:07:55,589 --> 00:07:57,410
Y para quien nos escucha y no sea

229
00:07:57,410 --> 00:08:00,509
productor, aclaremos que un MIDI no es un

230
00:08:00,509 --> 00:08:00,970
MP3.

231
00:08:01,149 --> 00:08:01,910
No es audio.

232
00:08:02,449 --> 00:08:02,970
Exacto.

233
00:08:02,970 --> 00:08:03,509
No es audio.

234
00:08:03,629 --> 00:08:05,170
Es una partitura digital.

235
00:08:06,029 --> 00:08:08,550
Instrucciones de toca esta nota con esta duración.

236
00:08:08,769 --> 00:08:09,009
Vale.

237
00:08:09,110 --> 00:08:09,790
¿Y luego qué?

238
00:08:09,930 --> 00:08:11,810
Pues ese MIDI se lleva a un programa

239
00:08:11,810 --> 00:08:12,470
de producción.

240
00:08:12,610 --> 00:08:13,370
Un DAW.

241
00:08:13,370 --> 00:08:14,730
Un DAW como Ableton Live.

242
00:08:15,009 --> 00:08:17,050
Y aquí entra la fase humana.

243
00:08:17,110 --> 00:08:18,810
Ah, el toque humano.

244
00:08:19,350 --> 00:08:19,829
Sí.

245
00:08:19,949 --> 00:08:22,230
Se le asignan instrumentos virtuales.

246
00:08:22,350 --> 00:08:24,290
En este caso, un piano muy cálido.

247
00:08:24,389 --> 00:08:26,709
Y el humano masajea las notas.

248
00:08:26,949 --> 00:08:27,430
Masajea.

249
00:08:27,430 --> 00:08:27,730
Sí.

250
00:08:28,069 --> 00:08:31,170
Edita, empuja una notita un poco, ajusta la

251
00:08:31,170 --> 00:08:31,930
velocidad MIDI.

252
00:08:32,309 --> 00:08:34,389
Que la velocidad es la fuerza con la

253
00:08:34,389 --> 00:08:35,350
que se toca la tecla.

254
00:08:35,549 --> 00:08:37,870
O sea, la IA es como el compositor

255
00:08:37,870 --> 00:08:39,809
que te da la partitura en un papel.

256
00:08:40,029 --> 00:08:40,549
Eso es.

257
00:08:40,690 --> 00:08:42,549
Pero tú eres el director de orquesta.

258
00:08:42,549 --> 00:08:46,690
Eres quien decide si el piano suena en

259
00:08:46,690 --> 00:08:48,789
un club lleno de humo o en una

260
00:08:48,789 --> 00:08:50,070
sala de conciertos, ¿no?

261
00:08:50,289 --> 00:08:50,789
Totalmente.

262
00:08:50,909 --> 00:08:52,429
No es darle a un botón y ya

263
00:08:52,429 --> 00:08:52,629
está.

264
00:08:52,789 --> 00:08:55,590
Es una colaboración entre el archivo MIDI y

265
00:08:55,590 --> 00:08:57,070
la creatividad del productor.

266
00:08:57,269 --> 00:08:59,750
Y la balada, por cierto, suena espectacular.

267
00:09:00,049 --> 00:09:01,029
Suena de locos.

268
00:09:01,309 --> 00:09:04,250
Pero claro, Chad GPT es como muy educado.

269
00:09:04,330 --> 00:09:05,970
Nos dio una balada clásica.

270
00:09:06,169 --> 00:09:07,230
Sí, muy bonito todo.

271
00:09:07,509 --> 00:09:09,190
¿Qué pasa cuando forzamos la máquina?

272
00:09:09,570 --> 00:09:12,529
Cuando metemos prompts extremos en modelos más...

273
00:09:14,029 --> 00:09:15,389
impredecibles, como Cloud.

274
00:09:15,549 --> 00:09:17,450
Uf, lo de Cloud es una pasada.

275
00:09:17,509 --> 00:09:20,889
El creador cambia al modo interactivo y le

276
00:09:20,889 --> 00:09:22,649
pide a Cloud un bebop.

277
00:09:23,230 --> 00:09:24,149
Palabras mayores.

278
00:09:24,389 --> 00:09:28,370
Un bebop ardiente, rápido, pesado, a 160 pulsaciones

279
00:09:28,370 --> 00:09:29,029
por minuto.

280
00:09:29,190 --> 00:09:30,830
A ver, el bebop es Charlie Parker.

281
00:09:31,049 --> 00:09:32,730
Es frenético, pura tensión.

282
00:09:32,909 --> 00:09:34,210
¿Pudo Cloud con eso?

283
00:09:34,429 --> 00:09:37,330
Pues mira, el resultado se llama Inferno at

284
00:09:37,330 --> 00:09:37,730
Burland.

285
00:09:37,929 --> 00:09:40,350
Y la verdad, no suena a bebop en

286
00:09:40,350 --> 00:09:40,950
absoluto.

287
00:09:40,990 --> 00:09:42,029
Vaya, falló la máquina.

288
00:09:42,210 --> 00:09:42,529
Falló.

289
00:09:42,549 --> 00:09:43,509
Falló en el estilo, sí.

290
00:09:44,009 --> 00:09:46,669
Posiblemente no entendió las progresiones rápidas del bebop.

291
00:09:46,750 --> 00:09:50,169
Pero ojo, el fallo técnico fue un acierto

292
00:09:50,169 --> 00:09:51,210
estético brutal.

293
00:09:51,470 --> 00:09:52,230
¿A qué te refieres?

294
00:09:52,629 --> 00:09:56,230
Sonaba tan raro con unas asimetrías tan extrañas

295
00:09:56,230 --> 00:09:57,389
que sonaba bien.

296
00:09:57,789 --> 00:10:00,610
El creador lo bautiza como un nuevo género,

297
00:10:00,610 --> 00:10:01,669
el Cloud Jazz.

298
00:10:01,990 --> 00:10:02,710
Qué bueno.

299
00:10:02,870 --> 00:10:04,870
O sea, un accidente algorítmico feliz.

300
00:10:05,149 --> 00:10:06,409
Y fíjate en lo que hace el humano

301
00:10:06,409 --> 00:10:06,730
ahí.

302
00:10:07,250 --> 00:10:09,909
Para acompañar esa rareza de la IA, le

303
00:10:09,909 --> 00:10:12,529
mete unas baterías sucias sampleadas de un bebop.

304
00:10:12,529 --> 00:10:14,690
Y un contrabajo muy oscuro.

305
00:10:14,830 --> 00:10:18,350
La rareza digital con suciedad analógica.

306
00:10:18,610 --> 00:10:19,509
Me flipa.

307
00:10:20,049 --> 00:10:23,029
Pero, eh, si lo de Cloud es curioso,

308
00:10:23,029 --> 00:10:23,509
¿lo de Gemini?

309
00:10:23,870 --> 00:10:25,190
Madre mía, lo de Gemini.

310
00:10:25,429 --> 00:10:26,809
Lo de Gemini es poesía pura.

311
00:10:27,230 --> 00:10:27,730
Literalmente.

312
00:10:28,289 --> 00:10:30,149
El prompt que le mete es increíble.

313
00:10:30,289 --> 00:10:31,190
Léelo, por favor.

314
00:10:31,429 --> 00:10:34,389
Le dice, a ver, Telonius Monk a las

315
00:10:34,389 --> 00:10:35,049
4 a .m.

316
00:10:35,049 --> 00:10:36,190
en un club vacío.

317
00:10:36,950 --> 00:10:41,509
Romance torcido, disonancias tercas, el silencio humeante entre

318
00:10:41,509 --> 00:10:41,950
frases.

319
00:10:42,529 --> 00:10:42,809
Guau.

320
00:10:42,950 --> 00:10:45,009
O sea, le está pidiendo a una máquina,

321
00:10:45,129 --> 00:10:48,389
a un código frío, que imagine el silencio

322
00:10:48,389 --> 00:10:49,529
humeante entre frases.

323
00:10:49,750 --> 00:10:50,789
Eso es literatura.

324
00:10:51,029 --> 00:10:52,429
Es que es poético total.

325
00:10:52,789 --> 00:10:55,250
Y lo fuerte es que la calidad de

326
00:10:55,250 --> 00:10:57,769
lo que te devuelve la IA es proporcionar

327
00:10:57,769 --> 00:10:59,490
a la poesía de tus instrucciones.

328
00:10:59,830 --> 00:11:01,490
Ya, pero ¿cómo traduce un servidor en la

329
00:11:01,490 --> 00:11:03,870
nube la idea de un romance torcido?

330
00:11:04,029 --> 00:11:06,529
Pues mira, Gemini le devuelve The Crooked Hour,

331
00:11:06,769 --> 00:11:07,669
la hora torcida.

332
00:11:07,769 --> 00:11:08,190
¿Qué título?

333
00:11:08,409 --> 00:11:10,509
Empieza con dos notas a la vez, creando

334
00:11:10,509 --> 00:11:12,230
una fricción súper extraña.

335
00:11:12,529 --> 00:11:13,350
Casi embrujada.

336
00:11:13,529 --> 00:11:15,389
Sí, sí, en las notas dice que la

337
00:11:15,389 --> 00:11:16,350
canción cojea.

338
00:11:17,289 --> 00:11:17,710
Exacto.

339
00:11:17,710 --> 00:11:19,950
El creador dice que es la canción más

340
00:11:19,950 --> 00:11:21,789
extraña y hermosa que ha escuchado de una

341
00:11:21,789 --> 00:11:22,049
IA.

342
00:11:22,250 --> 00:11:24,269
Y para rematar, le pone un sonido de

343
00:11:24,269 --> 00:11:25,590
piano de cola íntimo.

344
00:11:25,870 --> 00:11:27,330
Hay una frase en las fuentes que me

345
00:11:27,330 --> 00:11:28,110
encantó sobre esto.

346
00:11:28,149 --> 00:11:30,470
Dice, como poner la oreja en el piano

347
00:11:30,470 --> 00:11:32,269
viejo de una abuela millonaria.

348
00:11:32,490 --> 00:11:33,850
Qué maravilla de descripción.

349
00:11:33,850 --> 00:11:35,129
Es que ese nivel de detalle lo es

350
00:11:35,129 --> 00:11:35,350
todo.

351
00:11:35,970 --> 00:11:38,169
Ah, y también se menciona brevemente a Grog

352
00:11:38,169 --> 00:11:40,590
y al Novodis Collective, que son los mecenas

353
00:11:40,590 --> 00:11:42,350
de Patreon que tienen acceso a la app.

354
00:11:42,529 --> 00:11:44,649
Hay una comunidad entera empujando esto, sí.

355
00:11:45,009 --> 00:11:47,309
Y bueno, todo este análisis a fondo nos

356
00:11:47,309 --> 00:11:49,190
lleva, digamos, a la gran pregunta, ¿no?

357
00:11:49,330 --> 00:11:50,649
A la conclusión final.

358
00:11:50,850 --> 00:11:52,570
¿Qué significa esto para el futuro de la

359
00:11:52,570 --> 00:11:55,610
música y para quienes nos escuchan?

360
00:11:55,789 --> 00:11:57,210
¿Sean músicos o no?

361
00:11:57,429 --> 00:11:59,149
Pues que la IA no es una caja

362
00:11:59,149 --> 00:12:01,710
negra que te escupe cosas mediocres para robarte

363
00:12:01,710 --> 00:12:02,090
el trabajo.

364
00:12:02,289 --> 00:12:04,789
Es una herramienta de colaboración, puramente.

365
00:12:05,049 --> 00:12:07,309
O sea, desmitifica eso de que la IA

366
00:12:07,309 --> 00:12:08,789
va a sustituir al artista.

367
00:12:09,190 --> 00:12:09,629
Exacto.

368
00:12:09,629 --> 00:12:11,830
La máquina te da patrones que a ti

369
00:12:11,830 --> 00:12:14,690
nunca se te ocurrirían, como esa simetría rara

370
00:12:14,690 --> 00:12:15,129
de Gemini.

371
00:12:15,350 --> 00:12:17,830
Ya, que saca de tus vicios estilísticos.

372
00:12:18,269 --> 00:12:18,929
Eso es.

373
00:12:19,090 --> 00:12:21,009
Pero el humano es el que edita, el

374
00:12:21,009 --> 00:12:23,029
que le da el contexto, el que dice,

375
00:12:23,110 --> 00:12:25,690
ah, esto necesita sonar a vinilo sucio.

376
00:12:25,909 --> 00:12:27,389
Al final, fíjate qué ironía.

377
00:12:27,809 --> 00:12:29,590
Resulta que para ser que una IA tenga

378
00:12:29,590 --> 00:12:33,610
alma, necesita irremediablemente que un humano le preste

379
00:12:33,610 --> 00:12:34,070
la suya.

380
00:12:34,250 --> 00:12:36,389
Me parece una forma preciosa de verlo.

381
00:12:36,470 --> 00:12:38,929
Y es una metodología aplicable a cualquier campo

382
00:12:38,929 --> 00:12:39,370
profesional.

383
00:12:39,629 --> 00:12:40,049
¿Cómo?

384
00:12:40,250 --> 00:12:41,009
Piensa en ello.

385
00:12:41,490 --> 00:12:44,230
Entender el idioma nativo de la herramienta, darle

386
00:12:44,230 --> 00:12:46,909
un sistema de reglas claras y dejar margen

387
00:12:46,909 --> 00:12:48,710
para la intuición y la edición humana.

388
00:12:48,830 --> 00:12:51,450
Vale para la música, el diseño, la programación,

389
00:12:51,549 --> 00:12:52,210
para todo.

390
00:12:52,470 --> 00:12:53,169
Qué pasada.

391
00:12:53,269 --> 00:12:56,450
Pues, antes de irnos, dejad que esta idea

392
00:12:56,450 --> 00:12:58,169
os dé vueltas en la cabeza hoy.

393
00:12:58,350 --> 00:12:59,370
A ver con qué nos dejas.

394
00:12:59,610 --> 00:13:02,309
Si una máquina que solo procesa texto, que

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00:13:02,309 --> 00:13:04,889
no ha vivido ni sentido nunca, puede componer

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00:13:04,889 --> 00:13:07,250
una melodía que nos emociona hasta las lágrimas.

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00:13:07,809 --> 00:13:10,450
¿Es la música un misterio inescrutable del alma

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00:13:10,450 --> 00:13:11,029
humana?

399
00:13:11,070 --> 00:13:13,789
¿O es simplemente un lenguaje universal de patrones

400
00:13:13,789 --> 00:13:15,830
que por fin hemos enseñado a hablar a

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00:13:15,830 --> 00:13:16,450
los ordenadores?

402
00:13:17,049 --> 00:13:17,409
¡Uf!

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00:13:17,549 --> 00:13:18,610
Ahí lo dejamos.

404
00:13:19,029 --> 00:13:20,149
Ahí lo dejamos.

405
00:13:20,269 --> 00:13:23,169
Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

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00:13:23,169 --> 00:13:25,009
informamos de que las voces que oyes han

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00:13:25,009 --> 00:13:27,210
sido generadas por la IA de Notebook LM

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00:13:27,210 --> 00:13:30,309
y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

409
00:13:30,309 --> 00:13:33,009
Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

410
00:13:33,070 --> 00:13:35,970
En caso de error, probablemente sean errores humanos.

411
00:13:36,269 --> 00:13:37,149
¡Nos escuchamos!

412
00:13:48,259 --> 00:13:50,259
Y hasta aquí el episodio de hoy.

413
00:13:50,360 --> 00:13:52,200
Muchas gracias por tu atención.

414
00:14:01,580 --> 00:14:03,639
Esto es BIMPRAXIS.

415
00:14:03,879 --> 00:14:06,419
Nos escuchamos en el próximo episodio.