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El corazón de la inteligencia artificial de Google quiere crear arte

Esa nueva generación de herramientas son las redes neuronales artificiales, o "deep learning", un tipo de sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender a entender realidades complejas para, a partir de ahí, solucionar problemas puntuales.

/ 23 de septiembre de 2016 / 15:26

¿Puede una máquina crear arte de forma autónoma? ¿Es la inteligencia artificial capaz de generar nuevos géneros artísticos? ¿Puede existir un arte no humano? En el corazón de Google Brain un equipo de artistas e ingenieros intenta responder a estas cuestiones.

«Tenemos la oportunidad de gestar una nueva generación de herramientas para los artistas que podría derivar en el descubrimiento y la generación de un nuevo tipo de arte, en algo nunca visto», explica en una entrevista con Efe Douglas Eck, músico y responsable de Magenta, el proyecto de Google que investiga si la inteligencia artificial puede ser una aliada del arte.

Esa nueva generación de herramientas son las redes neuronales artificiales, o «deep learning», un tipo de sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender a entender realidades complejas para, a partir de ahí, solucionar problemas puntuales.

Artistas, ingenieros e investigadores trabajan juntos en el proyecto Magenta -un grupo dependiente de Google Brain, la división de inteligencia artificial de la compañía tecnológica estadounidense- para implicar a su corazón de redes neuronales, TensorFlow, con música y arte visual.

Se imponen las preguntas y se prevé un largo camino hasta las respuestas. De hecho, el proyecto nació de los siguientes interrogantes: » ¿Podemos utilizar el «machine learning» para crear arte y música cautivadores? Si la respuesta es sí, ¿cómo lo hacemos? Si es negativa, ¿por qué no?».

De momento, mucha experimentación. Los primeros modelos de inteligencia artificial de Magenta están ideados para la interacción en tiempo real con músicos electrónicos. El artista compone e interpreta y la máquina responde a esa actividad con propuestas propias complementarias.

«Es como un instrumento más, de software, pero más grande y más inteligente. Pero tendremos que andar un buen trecho para movernos desde ahí hasta lograr que la inteligencia artificial interactúe con una orquesta sinfónica o con un solo de guitarra. (…) Y no tengo nada claro que podamos generar un modelo para el flamenco», aclara.

Magenta ha empezado por la música porque las redes neuronales pueden aprender de su estructura temporal. Para entrenar a la máquina y conseguir que componga de forma autónoma con un estilo determinado, la música clásica es ideal por su estructura y regularidad.

Sin embargo, el objetivo no es «crear un millón de composiciones de Bach», sino dar con fórmulas y estilos inéditos.

«Consigamos lo que consigamos con las redes neuronales, que aún están en un punto muy primitivo, Magenta ofrecerá una tecnología para que los artistas intenten desbaratarla, romperla, ponerla del revés para llegar con ella a un sitio inesperado. (…) A los artistas les encanta romper cosas. Y ese efecto sorpresa es una de las claves del arte», continúa.

El equipo pretende que los «modelos generadores» de la inteligencia artificial sean tanto «aliados rompedores» de los artistas como creadores autónomos. Eso sí, su actividad artística siempre estará influida por su contexto social y cultural.

«Visto desde las matemáticas, las máquinas podrán crear por sí mismas. Pero dudo que vayan a dar un salto brutal hacia algo totalmente nuevo que seamos incapaces de comprender. Porque si no lo podemos comprender, no nos interesará».

¿Y llegará un momento en el que consideremos arte una obra gestada por un ordenador?  Eck cree que hoy sería impensable, pero que a medida que las futuras generaciones se adapten a la convivencia con la inteligencia artificial no es un escenario descabellado.

«Puedes imaginar una situación en la que, en un concierto de jazz, el modelo Magenta improvise por su cuenta y lleve la interpretación hacia una dirección imprevista y que el público pueda decir ‘qué hermoso’. Poco a poco asumiremos que los ordenadores pueden crear cosas bellas. Incluso entonces surgirán debates sobre la creatividad y la belleza», piensa el responsable.

«La tecnología siempre ha despertado preguntas acerca de qué es el arte, hasta lo ha desafiado en varias ocasiones. Incluso algo tan simple como que los pigmentos al óleo se introdujeran ya mezclados en tubos asustó a algunos en su momento», alega.

Eck está convencido de que las redes neuronales tendrán un impacto en el ejercicio artístico al igual que la aparición de la cámara fotográfica lo tuvo en el arte visual y la guitarra eléctrica en la música. Y de que serán los artistas quienes descubran sus utilidades.

«Rickenbacker y Gibson crearon la guitarra eléctrica para competir con el ruido y la multitud, no querían distorsionar la guitarra tradicional. No esperaban que apareciera alguien como Jimmy Hendrix», ejemplifica.

En los próximos meses, se publicarán algunos estudios académicos acerca de Magenta -un proyecto en código abierto- y el equipo ya empieza a trabajar en el campo del arte visual. El abordaje de la literatura, a día de hoy, no entra en sus planes.

«Hemos puesto los cimientos de la infraestructura. Creo que Magenta aún no ha creado nada que sea tan hermoso y perfecto como para levantar de la silla y arrancar aplausos. Pero ya hemos dado con los primeros ingredientes de la receta», subraya.

Hoy es imposible prever el papel que tendrá la inteligencia artificial la creación, si es que termina teniendo alguno, pero Magenta es una excusa ideal para reflexionar, una vez más, sobre qué es eso que llamamos arte. (23/09/2016)

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Google se conforma, por ahora, con hacer ‘máquinas un poco menos tontas’

El concepto de inteligencia artificial se acuñó hace décadas, pero ha experimentado un "boom" en los últimos cinco años gracias a tres factores: la potencia de computación, la ingente cantidad de datos disponibles y los nuevos algoritmos.

/ 6 de abril de 2017 / 14:12

La inteligencia artificial empieza a demostrar su vasto potencial, pero el escenario en el que las máquinas superen al ser humano es lejano, ya que la tecnología está en una fase aún primitiva, es falible y su funcionamiento resulta un misterio incluso para propios creadores.

A veces nos conformamos con «poder hacer a las máquinas un poco menos tontas. Porque Alpha Go -la máquina de Google que ganó al campeón mundial de go- es muy buena jugando al go, pero si juegas a la brisca le das una paliza. ¿Cómo puede ser tan lista para una cosa y tan tonta para otra?», explica a Efe el ingeniero de aprendizaje profundo de Google, Sergio Guadarrama.

El experto destaca que la inteligencia artificial ya ofrece «mejoras sustanciales» de procesos, productos y servicios de áreas tan diversas como el arte, la medicina, la justicia o el medio ambiente, pero insiste en que solo ha dado «pasos iniciales» y necesita evolución.

¿Significa eso que la inteligencia artificial está en su prehistoria? «Probablemente sí. (…) Es muy incipiente», sostiene.

Guadarrama trabaja en aprendizaje profundo («deep learning»), una rama de inteligencia artificial en el que la máquina aprende a partir de ejemplos (un caso: detecta cuándo en una imagen aparece un perro, tras analizar millones de fotos de perros) y elabora por sí sola patrones cada vez más complejos.

Es el ámbito más prometedor -aunque durante años sus investigadores estuvieron «marginados- y sus resultados están presentes en nuestra vida (los servicios de traducción, correo electrónico o reconocimiento de voz lo utilizan), pero su estadio de investigación es tan primitivo que los creadores, pese a lograr resultados efectivos, desconocen cómo las máquinas llegan a ellos.

  • El robot humanoide Pepper. Foto: YouTube

«A veces tiene un comportamiento que nos sorprende. Pero eso también pasó con la aviación, aprendimos a volar antes de entender todas las leyes de la aerodinámica», concede.

Preguntado por la posibilidad de que esos sistemas autónomos puedan llegar a tomar decisiones que afecten al ser humano, Guadarrama es más que escéptico: «Si eso pasa, básicamente le das al botón y la apagas, desenfuchas y ya está», bromea.

Pero después matiza: «Google está siempre preocupada, en cierto sentido, de que las técnicas y algoritmos que desarrolla mejoren la vida de la gente, siempre tiene salvaguardas para corregir sus errores».

Guadarrama no quiere ni oír hablar de una superinteligencia artificial superior al hombre.

«En algunos aspectos las máquinas ya nos superan. No es tanto superarnos o no, en sumas y multiplicaciones hace ya años que nos superaron. La pregunta es: ‘¿tú quieres hacer más sumas que una máquina?’ La respuesta probablemente es no, tú lo que quieres es que ella te ayude a solucionar problemas».

El concepto de inteligencia artificial se acuñó hace décadas y ha vivido diversos parones, pero ha experimentado un «boom» en los últimos cinco años gracias a tres factores: la potencia de computación, la ingente cantidad de datos disponibles y los nuevos algoritmos.

«De repente hubo un descubrimiento: ‘oye, esto parece que funciona y se puede aplicar a productos’. Se empiezan a aplicar estas técnicas a problemas antiguos y se obtienen resultados muchísimo mejores que antes», manifiesta el ingeniero.

Google ha dejado atrás su enfoque móvil por una apuesta absolutamente dirigida por la inteligencia artificial: «Pero no solo Google, todas las compañías, Facebook, Microsoft, Amazon, están dando un giro porque se están viendo las aplicaciones y el impacto que tiene en el día a día».

Según el ingeniero, la tecnológica estadounidense la utiliza ya en todos sus servicios y con ella ha logrado, por ejemplo, reducir en un 99,9 % el «spam» en Gmail, mejorar en un 25 % el reconocimiento del habla y revolucionar la traducción. La gente no es consciente, pero recurre a la inteligencia artificial a diario.

Dentro de Google, el ingeniero trabaja en el desarrollo de Tensorflow, un repositorio de «deep learning» de código abierto que cualquiera puede utilizar.

Una científica australiana lo emplea para hacer un censo de las amenazadas vaquitas marinas y un ingeniero japonés para catalogar los pepinos de la granja de sus padres, pero también se está usando en la detección de la diabetes mediante el análisis de fondo de retina o en la creación de música en directo.

«El límite de su uso es la imaginación», presume Guadarrama. (06/04/2017)

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