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Investigador alemán encuentra en el concepto de "entropía de Shannon" el fundamento para el algoritmo que quizá reemplace al ser humano por una máquina en una habilidad que creía talento exclusivo: la afinación de instrumentos musicales.

Si algo nos ha enseñado la computación y la informática es que todo es susceptible de reducirse a un algoritmo, una serie ordenada de pasos que al completarse deviene un resultado conocido: un comportamiento, una decisión, una respuesta, cualquier cosa.

En este sentido había hasta ahora una habilidad que parecía inasequible aun para las más avanzadas máquinas de procesamiento de datos, una en apariencia bastante sencilla que sin embargo los dispositivos computacionales habían encontrado indescifrable: la afinación de un instrumento musical.

La sensibilidad auditiva y el entrenamiento adecuado se han conjugado casi desde el descubrimiento mismo de la música (actividad humana donde las haya) para dictaminar el tono adecuado en que un instrumento musical sonaría bien afinado.

Ahora dicho cálculo que parecería manado de un talento especial (como en parte lo es), parece que ha sido decodificado por una secuencia que remplaza la habilidad auditiva para determinar lo adecuado de un sonido con un algoritmo que minimiza la “entropía de Shannon” que el sonido de un instrumento emite (la “entropía de Shannon” se refiere a la cantidad de información que se pierde antes de la recepción). Para llegar a esto Haye Hinrichsen, de la Universidad Wurzburg en Alemania, encontró que la energía es mayor cuando las notas están desentonadas y, por el contrario, se reduce cuando entran en tono. El algoritmo aplica pequeños cambios azarosos a la frecuencia de una nota hasta que llega al nivel mínimo de entropía que es, en otras palabras, la frecuencia óptima de la nota.

En esta gráfica se comparan una persona con una máquina en su habilidad para afinar un instrumento. Y si bien el ser humano todavía sale avante de la prueba, quizá pronto no podrá decir lo mismo.

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