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Por $432,500 dólares y con la caída del martillo sobre el podio, la casa de subastas Christie’s vendió una obra el 25 de octubre de 2018, en Nueva York, y la historia de las subastas de arte se partió en dos. Durante la subasta Impresiones y Múltiples se vendió por primera vez una obra realizada por una inteligencia artificial. Es ‘El retrato de Edmond Belamy’, en el que se puede ver un lienzo blanco a medio pintar y se puede distinguir vagamente la figura de un hombre blanco y bien vestido que parece venir de una familia burguesa del siglo XVIII. Sus rasgos faciales no se pueden distinguir del todo y el fondo parece como si el artista hubiera decidido no terminarlo.
El colectivo francés, Obvious es el responsable de esta obra. Compuesto por Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel y Gauthier Vernier, este colectivo logró crear, como este retrato, otros tantos de la familia Belamy y así construyeron la historia de una familia francesa ficticia cuya imagen nace solo gracias a la Red Generativa de Confrontación (GAN por sus siglas en inglés) que ellos desarrollaron.
Para crear a la Familia Belamy, el algoritmo que utilizó Obvious “se compone de dos partes. Por un lado está el Generador, y por el otro el Discriminador. Le dimos al sistema un set de datos de 15,000 retratos pintados entre el siglo XIV y el siglo XX. El Generador hace una nueva imagen basada en los datos, luego el Discriminador intenta identificar la diferencia entre una imagen hecha por humanos y una creada por el Generador. El objetivo es engañar al Discriminador para que piense que las nuevas imágenes son retratos reales. Ahí tenemos un resultado.”, le dijo Caselles-Dupré a Christie’s al momento de la venta.
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El arte contemporáneo ha mostrado la relación entre arte y tecnologías que se viene dando desde hace más de cincuenta años. Actualmente hay una gran cantidad de artistas que se enfocan en esta rama de la inteligencia artificial y el arte alrededor del mundo. Entre ellos, están Tom White, Sofía Crespo, Ahmed Elgammal y muchos otros. Para Myriam Luisa Díaz, ingeniera de sistemas y profesora de la Universidad de los Andes, esta tendencia hacia la inteligencia artificial se debe a que “no todos, pero unos siempre están ahí mirando qué hay nuevo”, como explicaba en 2019. Díaz sostenía que esta intersección del arte con las tecnologías no es nueva porque las técnicas van avanzando y el arte siempre ha estado ligado a ellas. Al hablar de la relación que tiene el arte con las máquinas, Díaz encontraba un conflicto entre hacer arte y los artistas utilizando máquinas para hacer arte debido a que en un principio los resultados de ese uso no eran considerados como arte, pero luego fueron aceptados como tal, como sucedió con la fotografía artística y ahora con la Inteligencia Artificial.
“Arte generado con la asistencia de AI”, así define AIArtists.org las obras de Inteligencia Artificial. Este es el centro de información y socialización más grande de arte e inteligencia artificial. De acuerdo con ellos, la Inteligencia Artificial es “un campo de la informática enfocado en crear máquinas que simulen la cognición y aprendizaje humano”.
Olga Mariño Drews, ingeniera de sistemas y experta en inteligencia artificial, afirmó en 2019 que esta rama de la ingeniería de sistemas, que nació alrededor de 1950, se compone de dos enfoques según el ingeniero estadounidense Peter Norvig, “una es un sistema que piensa como un humano, que dio origen a la informática cognitiva y la otra es un sistema que piensa racionalmente, al que le importa hacer las cosas bien”. Mariño afirmó que los enfoques funcionan como péndulos en los se mueve el interés de la comunidad. De acuerdo con ella, el furor ahora es el Machine Learning (ML) o aprendizaje de máquinas. Por ejemplo, los artistas Tom White y Sofía Crespo utilizan dos de las divisiones de Machine Learning, las redes generativas de confrontación (GAN) y las redes neuronales convolucionales (CNN).
El orden o las categorías bajo las que se inscriben estos conceptos podría ser el siguiente: las GAN y CNN pertenecen al grupo de Machine Learning, el cual a su vez toma herramientas del grupo de las redes neuronales y que hacen parte de lo que se conoce como inteligencia artificial.
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Para Mariño, el Machine Learning sale de la existencia de las redes neuronales. Estas “simulan el comportamiento real del cerebro. Es modelar en el computador únicamente una gran cantidad de nodos, a lo que llaman neuronas, que están hiperconectados, como cuando eres un bebé todo está conectado, y se entrena. Entonces un bebé, antes de los dos años, en teoría podría aprender cualquier idioma como su lengua materna porque todos los fonemas están conectados, pero a medida que tú le hablas únicamente en un idioma refuerza ciertas conexiones y las otras se debilitan”.
Ahora, Machine Learning se basa en el concepto de las redes neuronales pero usa algoritmos mucho más sofisticados. Para que un modelo de Machine Learning funcione “tienes que tener un modelo de Machine Learning, entonces tienes que decir esto va a tener tantas neuronas de entrada y tantas de salida, dependiendo de lo que se quiera. De entrada son las características que se quiere registrar de lo que se va a estudiar, entonces tú haces el modelo y luego lo entrenas. Entrenarlo es darle muchos datos para que aprenda y luego sepa hacer lo que necesita hacer. Por eso se llama Machine Learning, porque es la primera vez que una máquina aprende”.
Tom White es un artista neozelandés que se enfoca en explorar la percepción de los computadores. Utiliza redes neuronales convolucionales para su trabajo. Este artista crea arte hecho por inteligencias artificiales para inteligencias artificiales, “yo uso algoritmos de redes neuronales para crear tinta física en lienzos que no solamente son significativas para las personas, pero también para algoritmos de visión por computadora”, comentó hace tres años. Por lo tanto, su sistema de dibujo crea obras abstractas que pueden ser reconocidas por clasificadores de redes neuronales.
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Una red convolucional funciona de manera similar a las neuronas en la corteza visual primaria del cerebro de los humanos. Este tipo de red se utiliza principalmente en reconocimiento de imágenes, reconocimiento facial y de objetos en escenas. Estas redes son parecidas a las que se usan en las aplicaciones de fotos de los celulares para detectar caras similares.
La obra de White, Cello, muestra una figura ovalada café atravesada por una serie de líneas que en el servicio de Google Vision es reconocida como instrumento musical, cello y arte. White lo que hizo fue nutrir este algoritmo con una serie de imágenes que mostraran este instrumento, en muchas de ellas mostraba no solo el objeto sino a una persona haciendo uso de él. El resultante fue que el algoritmo identificó esos pixeles como el objeto en particular e hizo la impresión de su interpretación.
La manera en la que se dio esta interpretación resulta curiosa para White debido a que “una cosa de la que uno se puede dar cuenta después de ver los datos de entrenamiento es que hay formas en las que el dibujo difiere de lo que se le enseña al algoritmo. En este caso es que parece que los datos de entrenamiento muestran a personas diestras tocando el cello pero el dibujo resulta improbablemente como un cellista zurdo. Esto no es sorprendente para quienes practican Machine Learning, porque la práctica común es no ser consciente de las simetrías izquierda-derecha como estas”.
Sofía Crespo también utiliza este tipo de red pero hace uso de los GAN para producir sus obras. Ella es una artista argentina radicada en Alemania y llegó a esta intersección entre el arte y la inteligencia artificial luego de haber asistido a un seminario de Gene Kogan. Los algoritmos que ella utiliza funcionan al “obtener información por medio de valores que corresponden a los pixeles de cada imagen. Basado en esos valores, obtienen contornos y a partir de esos contornos pueden extraer patrones que se repiten a lo largo de un set de datos de imágenes. Luego generan una imagen usando un promedio de los patrones que se repiten más”. Este es el concepto bajo el cual se pueden entender los CNN. Los GAN, por su lado, tienen una capa más de complejidad y es que se enfrentan a si mismos para intentar determinar si el producto fue hecho o no por un humano.
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Crespo utiliza algoritmos que ya fueron creados por expertos en Machine Learning, “están basados en fórmulas matemáticas que después son implementadas en código para entrenar un tipo determinado de modelo”. De acuerdo con Mariño, “existen ya muchos modelos de inteligencia artificial creados, entonces crear uno nuevo tal vez lo puedes hacer. Pero básicamente es un sistema de capas con neuronas y conexiones, si esta se activa, activo esta con un cierto nivel de probabilidad. Es como corrientes, es como que tú pusieras electrodos en el pixel, entonces si esta se activa muchas veces se va reforzando y si la otra se activa cinco veces no importa porque ya llegó al umbral y se abre la puerta para la otra, que es exactamente como funcionan las redes neuronales humanas.”
Estas tecnologías las están desarrollando los grandes laboratorios, como Google y Amazon. Se les pueden dar mil usos, desde crear robots humanoides con inteligencia como Sofía hasta crear obras de arte complejas y diferentes a todo lo que se ha visto, dado que los conceptos de cada artista y su aproximación a este medio varían de muchas formas. Aquí la pregunta principal no está en intentar discernir si las inteligencias artificiales y los robots nos reemplazarán algún día, sino como dijo Myriam Díaz, “cuestionar ¿quién lo hizo? ¿la máquina? ¿el hombre?”, y este es un debate difícil de resolver. Sin embargo, Díaz considera que “siempre hay una creación humana, pero hoy en día se le da a la máquina cierta autonomía”.
Por Andrea Jaramillo Caro
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