Yazar, Lilypond adlı nota yazım dilini kullanarak yapay zekanın (Grok ve ChatGPT) nota yazımındaki yeteneklerini test etti. Daha önce müzik teorisiyle ilgili gönderiler için Lilypond kodu oluşturmada yapay zekadan iyi sonuçlar aldığını belirtiyor. Ancak asıl merak ettiği, bir nota görseli yüklendiğinde yapay zekanın bu görselden doğru Lilypond kodu üretip üretemeyeceğiydi. Deney için klasik müzik ve caz türünde iki farklı nota görseli kullanıldı.
Sonuçlar, üretilen notalar açısından "komik derecede kötü" çıktı. Grok, klasik müzik örneğinde orijinal Bach eserini sekiz ölçüye dönüştürürken, ChatGPT iki sesli armoniyle tamamen farklı bir parça üretti. Caz örneğinde ise Grok notaları orijinalden bağımsız üretse de akorları ve şarkının adını doğru tahmin etti. ChatGPT de caz örneğinde akorları doğru bilirken, notalarda anahtar ve zaman işaretini değiştirerek orijinalden farklı bir çıktı verdi.
Genel olarak, yapay zeka modelleri notaların içeriğini doğru bir şekilde dönüştürmekte zorlanırken, müziğin bağlamını (besteci, şarkı adı) şaşırtıcı derecede iyi tanıyabildi. Bu durum, yapay zekanın görselden metne dönüşümde henüz karmaşık ve spesifik alanlarda (nota yazımı gibi) tam doğruluk sağlayamadığını, ancak genel bilgi ve stil tanıma konusunda ilerlediğini gösteriyor.
Yapay zeka, nota görsellerinden Lilypond kodu üretmede notaları doğru bir şekilde dönüştürmekte zorlanırken, müziğin bağlamını ve bestecisini şaşırtıcı derecede iyi tanıyabiliyor.