?Qui¨¦n le explica al algoritmo que esto no es una pipa?
Estamos m¨¢s o menos de acuerdo en que la inteligencia artificial puede crear arte (o algo parecido), pero le queda mucho para poder interpretarlo. ?Qu¨¦ le falta? Imaginaci¨®n
El algoritmo est¨¢ triste. Ha aprendido a reconocer objetos. No se le da del todo mal identificar expresiones faciales. Est¨¢ empezando a distinguir con acierto contenidos violentos u ofensivos. Extrae textos, detecta logotipos, localiza estructuras famosas, diferencia los colores... Pero la obra de Kandinsky no le dice nada.
En la Mujer con mandolina de Georges Braque, cree ver un sitio arqueol¨®gico. Si le ense?an la pieza de Ren¨¦ Magritte,?Ceci n'est pas une pipe?(esto no es una pipa) ¨¦l no puede hacer otra cosa que ver la maldita cachimba marr¨®n. Eso s¨ª, reconoce con precisi¨®n hexadecimal cada matiz crom¨¢tico: desde el naranja gris¨¢ceo que se extiende por un 13% de la pieza (#B99979), hasta el negro (#1B1007), que ocupa la cuarta parte.
?Qu¨¦ tendr¨¢ el algoritmo? ?Es un zote? La respuesta a esta pregunta ronda el s¨ª pero no. "Hoy en d¨ªa, obras de arte como esta suponen dificultades para el aprendizaje autom¨¢tico convencional. Los sistemas actuales son solo una muestra superficial de la capacidad humana. Con frecuencia son simples filtros conceptuales, expertos en una capacidad, y carecen de la inteligencia integrada para entender los aspectos m¨¢s sutiles del arte", explica Matt Watts, responsable de estrategia de datos y director de tecnolog¨ªa en NetApp.
En mitad del torbellino de inteligencias artificiales capaces de escribir obras literarias, componer piezas musicales, pintar cuadros y hasta defender sus ideas en debates con interlocutores humanos, la interpretaci¨®n de obras de arte abstractas, no figurativas, es una asignatura pendiente. Y todo apunta a que va a seguir si¨¦ndolo.
- Todos los cuadros son iguales
No es que no distinga el arte. Hasta ah¨ª llega en la mayor¨ªa de los casos. Ante una acuarela de Kandinsky, la API Vision de Google Cloud propone etiquetas como "arte", "ilustraci¨®n" y "dise?o gr¨¢fico". Tambi¨¦n reconoce las l¨ªneas y en alg¨²n punto de la imagen afirma ver un ala.
El arte y las redes neuronales no son una gran combinaci¨®n
En la Mujer con mandolina de Braque devuelve incluso las etiquetas "arte moderno" y "pintura". Sabe que es una creaci¨®n art¨ªstica de alg¨²n tipo, pero no llega a identificar la figura femenina de inspiraci¨®n cubista ni el instrumento musical. Sabe lo que est¨¢ viendo, en l¨ªneas generales, pero no termina de entenderlo. Ojo, no consigue etiquetar los elementos que aparecen en la imagen, pero s¨ª puede asociar la imagen a las palabras clave de b¨²squedas que desembocan en la aparici¨®n de esta obra entre los resultados. Podr¨ªa decirse que el cuadro est¨¢ catalogado.
?Qu¨¦ pasa cuando la obra es nueva? ?Y cuando el sistema no cuenta con el poder¨ªo de Google y su API sabelotodo? "El arte y las redes neuronales no son una gran combinaci¨®n", afirma Tanmay Bakshi, experto en inteligencia artificial y consultor para empresas como IBM o Apple. Para ¨¦l, el problema es formal. "Los datos estructurados son la base de los ordenadores comunes. Despu¨¦s tenemos los datos ligeramente desestructurados, como el lenguaje natural, los datos visuales o los de audio".
Y en el ¨²ltimo escal¨®n de complejidad est¨¢n los datos abstractos, como el arte. "No creo que estos sean algo para cuya interpretaci¨®n vayamos a poder utilizar nuestros algoritmos de machine learning actuales", sentencia Bakshi. ?Por qu¨¦? "Porque son algo profunda e instintivamente humano". Watts coincide con ¨¦l en las dificultades que entra?a no ya identificar objetos que no est¨¢n inequ¨ªvocamente retratados, sino extraer un sentido de la obra. Sin embargo, se muestra algo m¨¢s optimista: "Hoy en d¨ªa podr¨ªamos construir un sistema capaz de confirmar que las palabras no corresponden con la imagen -como ocurre con la pipa de Magritte-, pero ciertamente no ser¨ªamos capaces de enlazar esto a significados m¨¢s profundos. Con el tiempo, esto podr¨ªa cambiar, y cuando lo haga, estaremos entrando en el terreno de la inteligencia artificial general".
- ?Algoritmosplaining?
Si los algoritmos las est¨¢n pasando as¨ª de canutas para entender el arte, ?por qu¨¦ estamos tan seguros de que son capaces de engendrarlo? Para empezar, Bakshi no cree que la inteligencia artificial pueda generar obras de arte. Perdi¨® la esperanza despu¨¦s de crear una app que analizaba sonatas compuestas por Mozart y Beethoven para crear nuevas melod¨ªas. "Es simplemente un sistema de reconocimiento y s¨ªntesis de patrones. Aunque lo entrenase con sonatas de piano y montones de g¨¦neros distintos, nunca podr¨¢ concebir una idea nueva", concluye el desarrollador.
No es que los algoritmos tengan que dedicarse a otra cosa. Aunque, se cumplan las predicciones de Bakshi y jam¨¢s alcancemos una inteligencia artificial general capaz de captar la iron¨ªa de la representaci¨®n de la pipa, tiene sentido que sigamos profundizando en este campo. "Recientemente me hablaron de una startup que est¨¢ tratando de autentificar obras de arte reconociendo el estilo, el uso de color y los patrones de las pinceladas. Estos datos se almacenar¨ªan posteriormente en blockchain para asegurar los detalles y dar trazabilidad a la propiedad de la obra con el objetivo de evitar la subasta de piezas robadas o falsificadas", comenta Watts.
?Y si creamos imaginaciones enfermas?
En el Media Lab del Massachussetts Institute of Technology (MIT) parece que ya lo han hecho. Aunque no lo han aplicado al arte, sino al reconocimiento de im¨¢genes del test de Rorsach.
La inteligencia artificial que han bautizado como Norman es la prueba virtualmente viviente de que los recursos empleados para el entrenamiento de los algoritmos de machine learning no son inocuos. "Norman ha sufrido una gran exposici¨®n a los rincones m¨¢s oscuros de Reddit", explica el equipo.
?Y el resultado? El primer psicopata artificial. Donde un sistema normal ve un grupo de p¨¢jaros sentados en lo alto de la rama de un ¨¢rbol, Norman ve un hombre electrocutado.
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