El arte explora la inteligencia artificial
Los creadores exploran el potencial de la inteligencia artificial para innovar
Con programas de inteligencia artificial se han creado cuadros que, incluso para expertos en arte barroco, son indistinguibles de un Rembrandt auténtico. Se ha compuesto la canción Daddy’s car, que suena a los Beatles de la época de Revolver. Es cuestión de tiempo que se escriba un cuento o una novela convincentes. Y está abierto el debate de si algún día se conseguirá escribir poesía decente. Pero lo que ningún programa de inteligencia artificial ha sido capaz de hacer es romper reglas, crear algo nuevo y saber que lo que ha creado tiene sentido, que es precisamente lo que hicieron Rembrandt, los Beatles o Cervantes.
Miles de personas que trabajan en el campo emergente de la creatividad computacional tienen el objetivo de construir programas capaces de una creatividad equivalente a la humana. El historiador Yuval Noah Harari predice, en el best seller 21 lecciones para el siglo XXI (Debate/Edicions 62, 2018), que “a largo plazo, los algoritmos pueden aprender a componer canciones enteras jugando con las emociones humanas. (…) Si el arte consiste en inspirar (o manipular) emociones, pocos o ningún músico humanos podrán competir con un algoritmo así”. Para Harari, “a la larga ningún puesto de trabajo estará a salvo de la automatización; incluso los artistas deben estar prevenidos”.
En cambio, el astrofísico Martin Rees predice, en el no menos recomendable On the future (Princeton University Press, 2018), que con la automatización “habrá una erosión del trabajo rutinario […] y un resurgimiento de las artes y la artesanía. Hemos visto aparecer chefs célebres. Habrá más posibilidades para otras artes y más respeto por sus exponentes de más talento”.
Por ahora, uno de los ejemplos más emblemáticos de creatividad computacional es el proyecto The Next Rembrandt, realizado entre el 2015 y el 2016 por encargo de ING y con apoyo de Microsoft. Se instruyó a un programa de inteligencia artificial con múltiples variables de los cuadros de Rembrandt: colores empleados, porcentaje de hombres y mujeres, proporciones faciales, direcciones de las miradas, incluso grosores de pintura en las distintas zonas de cada cuadro… Tras la fase de aprendizaje, el programa creó su propio Rembrandt, que se pintó con una impresora 3D y se presentó en el Festival Internacional de
Cannes Lions, donde fue premiado.
“¡El resultado es espectacular!”, explica con entusiasmo Ramon López de Mántaras, director del Institut d’Investigació en Intel·ligència Artificial (IIIA) del CSIC y uno de los pioneros en la aplicación de la IA a la música. La clave está en que “los sistemas de deep learning [aprendizaje profundo] funcionan siempre que haya patrones que detectar”. Las artes plásticas se prestan especialmente a la identificación de patrones, que es lo que permite reconocer al primer vistazo si un cuadro es (o parece) un Rembrandt.
También se presta la música, porque todos los componentes de ritmo, armonía, melodía y timbre se pueden describir matemáticamente para alimentar algoritmos. Esto es lo que permitió a François Pachet crear las primeras canciones íntegramente compuestas con IA cuando trabajaba en el Laboratorio de Ciencias de la Computación de Sony en París –en el 2017 se incorporó a Spotify–. La más conocida de estas canciones es Daddy’s car, que imita el estilo de los Beatles, aunque el aficionado experto advertirá que es un fake, porque no se puede reconocer ningún rastro de Lennon ni de McCartney en la composición; suena vagamente a Harrison, pero tampoco de manera convincente.
También David Cope con su proyecto EMI (iniciales en inglés de Experimentos en Inteligencia Musical) ha creado composiciones que imitan el estilo de compositores como Bach, Mozart o Vivaldi a partir del reconocimiento de patrones. Por el contrario, la literatura se resiste a la inteligencia artificial porque todo texto se basa en sobreentendidos que escapan a la programación. Y dentro de la literatura, la poesía es especialmente refractaria porque “se pueden imitar la rima y el ritmo, pero se pierde todo lo que apela a la imaginación. Sale una poesía muy mala”, explica López de Mántaras.
Aun así, la limitación principal de la creación a partir del reconocimiento de patrones es que imita, no innova. O, más exactamente, innova en el apartado de la inteligencia artificial, no en el de la expresión artística. El cuadro de Rembrandt, pese a ser un hito técnico, no aporta nada nuevo a la obra del pintor, ya que está implícito en su obra anterior. Por lo tanto, es prescindible. Tampoco aportan nada Daddy’s car al legado de los Beatles ni el proyecto EMI a la música clásica.
Para ir un paso más allá del reconocimiento de patrones, el artista gráfico Karl Sims ha optado por generar imágenes abstractas al azar a partir de fórmulas matemáticas y solicitar a los espectadores que las evalúen. Esto permite a un sistema de inteligencia artificial hacer evolucionar las imágenes de acuerdo con las valoraciones expresadas por los observadores. De manera similar a un artista humano, el sistema progresa en sus creaciones.
Pero tampoco en este caso el proceso de creación de la máquina es equivalente al de una persona. Para que un sistema de aprendizaje basado en la inteligencia artificial progrese, se le deben programar instrucciones clade ras los objetivos que conseDe guir. este modo puede evaluar sus resultados y corregirse. No es que no pueda ser creativo, pero la suya es una creatividad funcional, rientada a objetivos.
Lo demuestra el ejemplo de AlphaGo, el programa de inteligenCreatividad
SU PUNTO FUERTE
Los sistemas de ‘deep learning’ crean obras convincentes si hallan patrones reconocibles
SUS LIMITACIONES
Son incapaces de inventar nuevos estilos porque no saben si lo que hacen está bien
INNOVADORAS A SU MANERA
Encuentran soluciones ingeniosas si tienen instrucciones claras de cuál es su objetivo
cia artificial desarrollado por Google Deep Mind para jugar al go, que demostró su ingenio derrotando a Lee Sedol, el mejor jugador humano del mundo. Después AlphaGo fue derrotado por AlphaGo Zero, otro programa de aprendizaje profundo capaz de jugadas aún más ingeniosas. Pero para los programas aplicados a juegos el objetivo es obvio. Se trata simplemente de ganar partidas.
Para los programas aplicados a la creación artística, el objetivo es más etéreo. Con las imágenes de Karl Sims, la retroalimentación que indica a la máquina si va por buen camino se basa en el comportamiento de la audiencia. Así, lo que hace progresar sus creaciones es la evaluación externa, como la del intérprete que toca para agradar, más que un impulso interno, como el del artista que innova sin hacer concesiones.
“El problema esencial es que el programa de inteligencia artificial es incapaz de validar por sí mismo lo que genera”, explica López de Mántaras. A diferencia de Picasso o Miles Davis, que sabían que sus innovaciones eran diferentes a cualquier obra anterior y que además eran trascendentes, la inteligencia artificial no tiene modo de saber si sus creaciones son avances rupturistas o azares irrelevantes.
Al final, la respuesta a la pregunta de si las máquinas pueden ser artistas depende de cómo cada cuál defina el arte. Si se define desde la perspectiva de los espectadores, lectores u oyentes, la inteligencia artificial puede ser artística en la medida en que puede generar emociones y sensaciones estéticas.
Si se define desde la perspectiva de los creadores que están en la frontera de la innovación, experimentando con sonidos, colores, palabras y texturas, y expandiendo el patrimonio sensorial y emocional de la humanidad, la inteligencia artificial no llega a la categoría de artista, porque es incapaz de romper reglas y crear un nuevo estilo.
“Aun así, ¿cuántos artistas son realmente capaces de inventar nuevos estilos? Y no decimos que los otros no sean creativos, ¿verdad?”, observa López de Mántaras. “La creatividad es una cuestión de grado, de más o menos. Yo no diría que la inteligencia artificial no sea creativa. Lo que pasa es que no es creativa de la misma manera que lo es una persona. Pero no está mal adonde ha llegado hasta ahora”.
VEA EN UN VÍDEO CÓMO SE CREÓ EL CUADRO ‘THE NEXT REMBRANDT’
En artes plásticas y sonoras se han conseguido resultados estéticos plausibles
Las experiencias en narrativa y en poesía han sido hasta ahora decepcionantes