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¿Podrán los robots crear?

Dos investigadores, uno de ellos catalán, desarrollan una inteligencia artificial capaz de idear creaciones originales. El resultado es el proyecto 'My Artificial Muse'

Puede un robot tener inspiración? Dos científicos y a la vez artistas se han propuesto comprobar si es posible. Para ello, han desarrollado una inteligencia artificial capaz de generar formas y hasta composiciones completas originales. Mostraron el resultado de su trabajo en junio de 2017 en el Sónar de Barcelona con el proyecto My Artificial Muse. Albert Barqué-Duran, artista e investigador pos­doctoral en el departamento de Ciencia Cognitiva de City, University of London, se pasó tres días ejecutando en un lienzo una imagen pensada por una máquina.

Su colega Mario Klingemann, un artista alemán especializado en redes neu­ronales, código y algoritmos, fue quien desarrolló el software capaz de imaginar arte. El sistema, eso sí, solo puede generar imágenes de poca resolución: de ahí que haga falta alguien que las reproduzca a una escala mayor.

El software ideado por Kinglemann aprendió a extraer monigotes humanos a partir de cuadros para, posteriormente, hacer el proceso inverso.

“La máquina se ocupó de la parte creativa, fue ella quien diseñó la obra de arte: yo solo fui su herramienta”, explica Barqué-Duran. Lo más interesante es que no está programado para dibujar, sino que ha aprendido a hacerlo. “Nuestra intención era explorar la capacidad de la inteligencia artificial en los procesos artísticos. ¿Puede un robot crear arte por sí mismo? Todavía no, pero subrayaría ese todavía”, sentencia.

  • Redes neuronales multicapa

Fijándote en un monigote con aspecto humano —basta con una bola y unos palos— puedes reproducir algo que se parezca a una pintura. Barqué-Duran y Klingemann se basaron en esta idea para construir su software. “Empleamos varias redes neuronales”, explica el alemán. “La primera de ellas se ocupa de que la máquina sea capaz de entender las poses humanas”. Para ello procesaron unas 300.000 fotografías, principalmente de desnudos.

El sistema idea poses humanas y añade luego capas de complejidad, hasta producir algo parecido a una imagen o una pintura.

El siguiente paso es usar las llamadas generative adversarial neural networks (GAN), unos sistemas que enfrentan dos algoritmos. A uno de ellos se le dan imá­genes de monigotes y de las fotografías en las que están inspirados. Con el tiempo es capaz de aprender a generar imágenes basándose en esas figuras. “La máquina tiene que inventarse información, y eso lo logra tras estudiar muchísimos ejemplos”, indica Klingemann. El segundo algoritmo se encarga de criticar esas creaciones: juzga si la obra es lo suficientemente bue­na o no. Su criterio se basa en las miles de imágenes que se le han mostrado (y valo­rado) previamente.

Ambas redes aprenden la una de la otra y se van sofisticando, hasta que el sistema es capaz de generar algo que parece fotográfico. Una tercera capa neu­ronal se encarga de añadir extras, como texturas y colores, para que cada píxel se convierta en 60x60 píxeles.

  • Un exigente comisario

Llegados a este punto hace falta un filtro. “Diseñé una herramienta parecida a la de Tinder, con la que puedes examinar 2.000 imágenes generadas por nuestra máquina en una hora e ir desechando las que no te gusten. Tras hacer eso varias veces, el sistema aprende qué nos gusta y qué no”, ilustra Klingemann.

Si Barqué-Duran es el ejecutor de la obra de la máquina, ¿Klingemann es su padre? “Me considero más una especie de domador o entrenador de la red neuronal. Selecciono los datos con los que trabaja el sistema, superviso la forma en que el modelo aprende… Pero ha sido él solo el que ha llegado hasta aquí”.

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