Descifrando el código de la innovación
Descifrando el código de la innovación
Creatividad en la era digital, tecnología y arte en el siglo XXI
Cada semana vemos nuevos anuncios y noticias sobre el auge de la inteligencia artificial generativa. El creciente uso de esta tecnología en áreas como la generación de textos, imágenes y música es imparable. Ante esto, me surge una pregunta: ¿podría la creatividad humana ser superada por la IA? La respuesta es sí, y la tienes en la edición de la semana pasada.
¿Llegaremos a ver artistas virtuales, avatares basados en inteligencias artificiales o máquinas capaces de crear su propio estilo en campos como la literatura, música y arte?
El arte y su intersección con la IA es un tema candente, quizás porque la creatividad es una de las características más distintivas de nuestra especie. De hecho, la necesidad humana de expresarse a través del arte puede ser más antigua que nosotros mismos. Por ejemplo, los arqueólogos han encontrado conchas talladas en Java datadas hace más de 500.000 años que se cree que son obra del Homo erectus, el antepasado tanto de los neandertales como de nosotros.
Es posible que nuestra existencia como especie esté llegando a su fin y que la proliferación de la IA esté allanando el camino para el siguiente paso de la evolución, dando lugar a artistas inteligentes de máquinas que creen pinturas, música y literatura propia. Si consideramos que la creatividad es anterior a nuestra especie, como seres humanos (Homo Sapiens Sapiens), la pregunta es sencilla: ¿es posible que esta nos trascienda?
Si podemos pensar que la creatividad es anterior a nuestra especie, como seres humanos (Homo Sapiens Sapiens), la prefgunta es sencilla, ¿es posible que nos trascienda?
Para responder a estas y otras preguntas sobre la IA y su relación con nuestra especie, esta semana nos apoyaremos en el libro "The Creativity Code" de Marcus du Sautoy, quien explora los principios básicos de la computación y las matemáticas detrás de la música y el arte.
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Research: Asynchronous Work Can Fuel Creativity
Creatividad: exploración, combinación y transformación
Hace menos de un año, cualquier debate relativo a la inteligencia artificial estaba circunscrito a la especialización de las máquinas y su capacidad para realizar tareas repetitivas mucho mejor que los humanos. Pero gracias a modelos como los transformadores y los algoritmos de entrenamiento no supervisados, todo cambió.
Pensábamos que los primeros trabajos en riesgo una vez que la IA hubiera explotado definitivamente serían los vinculados a tareas de bajo valor, los famosos "trabajos manuales", y que aquellos más relacionados con tareas cognitivas, los exclusivos "trabajos de oficina" como los relacionados con la generación de código, diseño o creatividad, serían un reducto del intelecto humano, inaccesibles para las máquinas. Pero por suerte o desgracia, esta premisa no se cumplió.
Cuando pensamos en el término "ser creativo", en nuestra mente hacemos una imagen mental similar a la de crear algo nuevo, sorprendente y valioso. Si pensamos en el pintor francés Claude Monet, famoso por sus bellas pinturas de lirios de agua, podemos apreciar algo más que belleza en sus obras. En lugar de usar pinceladas tradicionales, Monet mostró al mundo una nueva manera de apreciar la interacción de la luz y el color. Este estilo de pintura novedoso, llamado impresionismo, inspiró a generaciones de artistas y ayudó a allanar el camino del arte figurativo al abstracto.
Por lo tanto, la pregunta en estos momentos es si las máquinas podrían llegar a ser creativas, desde un punto de vista de la inspiración. Ya vimos la semana pasada que son capaces de generar más ideas; también pueden ganarnos en cantidad y calidad de esos pensamientos creativos. Sabemos que son capaces de arrasar como un incendio todo un bosque, pero la duda que enfrentamos ahora es si son capaces de llegar a ser esa chispa que inicie el proceso.
Así como nuestras ideas sobre el arte han cambiado a lo largo de los siglos, también nuestras ideas sobre la creatividad han evolucionado constantemente. A menudo medimos un acto creativo por cuánto difiere de los que han llegado antes. Considere el compositor Arnold Schönberg de principios del siglo XX. Los compositores antes de Schönberg daban por sentado que una clave central, o tono, era la base para cualquier composición. Schönberg ignoró audazmente esta regla para inventar la atonalidad, trayendo al mundo placeres auditivos inesperados.
La científica cognitiva Margaret Boden llama a este tipo de creatividad "transformadora", que rompe reglas. La creatividad transformadora puede revocar completamente lo que creemos que es posible en una disciplina determinada.
Además, Boden identificó otros dos tipos de creatividad. Ella dice que el trabajo de Monet exhibe creatividad exploratoria, que explora lo que es posible dentro de las reglas de la disciplina. Monet todavía representó lirios de agua de una manera figurativa, pero lo hizo de una manera completamente nueva, impresionista.
La creatividad no es exclusiva de los artistas
La creatividad combinada es la capacidad de fusionar estructuras que, en un primer momento, podrían no parecer complementarias. El arquitecto contemporáneo Zaha Hadid traslada su pasión por el arte abstracto a la creación de edificios impensables y curvados. El Centro Heydar Aliyev que diseñó en Azerbaiyán, por ejemplo, parece menos un edificio y más una marquesina de gran tamaño. Sus obras arquitectónicas son un excelente ejemplo de las aplicaciones prácticas de la creatividad. Esto demuestra que la creatividad no es exclusiva de los artistas.
Si te gusta lo que estas leyendo, no olvides que también tienes la versión audio en mi podcast.
La creatividad humana impulsa el arte, pero también las matemáticas.
La creatividad humana impulsa el arte, pero también las matemáticas. Ser creativo significa romper las reglas para crear algo nuevo. Pero esta habilidad no se limita al arte, la música y la literatura. Podemos encontrar creatividad en lugares insospechados, como por ejemplo en las matemáticas.
¿Pero qué hacen los matemáticos para ser creativos? Un matemático utiliza argumentos lógicos para demostrar teoremas a partir de axiomas. Los axiomas son enunciados matemáticos que asumimos como verdades universales. Un teorema es el nuevo enunciado matemático que el matemático necesita demostrar a partir de varios axiomas.
El último teorema de Fermat, por ejemplo, fue la famosa idea matemática de que en la ecuación x^n + y^n = z^n, x, y y z no pueden ser números enteros positivos si n es mayor que 2. El matemático francés Pierre Fermat ideó este teorema en el siglo XVII, pero no fue hasta 1994 cuando un matemático llamado Andrew Wiles lo demostró. Para ello, tuvo que encontrar los pasos lógicos adecuados que conectaran los axiomas existentes de la matemática moderna con el teorema de Fermat. Pero las matemáticas avanzadas, como la demostración de Wiles, requieren algo más que seguir unas reglas y aplicar una lógica fría.
Grigori Perelman hizo gala de ambas cualidades cuando demostró la conjetura de Poincaré, un teorema ahora famoso que describe todas las formas geométricas de nuestro universo. Para demostrarlo, aplicó las reglas de un área completamente distinta de las matemáticas. Utilizando la forma en que el líquido fluye sobre una superficie, Perelman fue capaz de describir toda la gama de formas que pueden existir. Su creatividad combinatoria aportó nuevos y sorprendentes conocimientos sobre nuestro universo.
Pero ni siquiera un genio como Perelman puede hacer su trabajo solo. Ya hemos comentado en otros episodios sobre la idea del genio solitario y cómo el nivel de complejidad de los problemas a los que nos enfrentamos actualmente requiere de nuevas herramientas y equipos de investigación multidisciplinares.
Los matemáticos de hoy necesitan también una fuerte base de computación y programación para procesar la masa de números con la que tratan.
De hecho, el matemático israelí Doron Zeilberger insiste en incluir a su ordenador, al que llama Shalosh B. Ekhad, como coautor de sus trabajos matemáticos.
Al liberarlos de cálculos tediosos y disminuir el margen de error humano, los ordenadores permiten a los matemáticos pensar de forma más creativa que nunca.
Incluso con la llegada de ChatGPT, hemos empezado a ver papers donde aparece citado en el listado de autores al famoso chatbot conversacional.
Los algoritmos y la vida moderna
Una de las palabras más utilizadas en la última década, seguramente, podría ser "algoritmo". Estos están en todas partes, escondidos, pasando inadvertidos para nuestra condición humana. Desde el filtro de correo electrónico, el motor de recomendación del servicio de streaming, aquel que mejora el feed de tu red social. Ya ves, los algoritmos están detrás de muchas de nuestras acciones diarias.
Pero, ¿qué son los algoritmos exactamente? En términos simples, son un conjunto de reglas lógicas que se codifican en una computadora y se utilizan para alcanzar un resultado deseado.
Este proceso de programación se ha convertido en una disciplina donde las empresas más grandes del mundo, como Amazon, Netflix y Spotify, lo han perfeccionado para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus clientes. A través del análisis de los datos de tus opciones anteriores, estos servicios pueden predecir qué música, películas o productos te gustarán.
Incluso las aplicaciones de citas están utilizando algoritmos para elegir a nuestros posibles socios románticos. La verdad es que no deja de ser como el amigo celestino que todos hemos tenido, conoce los rasgos de tu personalidad y los de otra persona, y cuando hace el match, la magia sucede.
Pero, ¿cómo funcionan exactamente estos algoritmos? En muchos casos, han de alimentarse con grandes cantidades de datos para llegar a conclusiones precisas. Por ejemplo, el algoritmo de búsqueda de Google mide el valor de un sitio web según el número de enlaces que tiene de otros sitios web, y luego evalúa la calidad de esos sitios web para determinar el valor general del sitio en cuestión. Esta disciplina conocida como SEO hace que dominar al algoritmo por parte de los humanos haya desembocado en un nuevo tipo de profesional de internet.
Además, muchos algoritmos están diseñados para aprender y mejorar con el tiempo. Por ejemplo, cuanto más uses Netflix, más aprenderá sobre tus preferencias y te ofrecerá recomendaciones aún más precisas en el futuro. Inclusive hoy en día la precisión de tu algoritmo puede llegar a ser una ventaja competitiva, como ha pasado en los últimos años con TikTok y su motor de recomendación, mucho más preciso y adictivo que el del resto de RR.SS.
La enésima innovación en el campo de la IA
En los últimos años, tras varios inviernos, la tecnología relacionada con la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento sin precedentes en los campos asociados a esta área.
El aprendizaje automático ha revolucionado la inteligencia artificial al permitir que los modelos de entrenamiento de los algoritmos mejoren a través de la experiencia e iteración del modelo, en lugar de estar limitado por el conocimiento previo del juego de datos que servia para el entrenamiento.
Seguramente ya conozcas la historia de AlphaGo, y su famoso paper, donde se relata como DeepMind fue capaz de desarrollar un modelo capaz de batir al campeón “humano” de Go, que fue posible gracias a la capacidad de la máquina para escribir sus propias reglas y mejorar con cada movimiento. Pero lo sorprendente no es el heco de que ganase al más listo de los humanos, lo realmente espeluznante es que su nueva versión fue capaz de entrenarse a sí misma con los modelos de la anterior y ganar a esta en cuentión de minutos.
Hace años que hemos estado hablando de mejoras en la capacidad de procesamiento a través de High Performance Computing (HPC). Esto ha ocurrido hace décadas, pero la explosión de los datos disponibles desde principios de siglo y las técnicas de Big Data han sido el comienzo del tsunami tecnológico que estamos actualmente enfrentando.
Una cosa está clara: cuantos más datos tenga una IA para entrenar, más "inteligente" será. La gran cantidad de datos disponibles en la actualidad ha abierto la posibilidad de que las máquinas se vuelvan más inteligentes que los humanos. ChatGPT es capaz de superar las pruebas de acceso a las universidades más prestigiosas del planeta, lo cual probablemente está restringido a un selecto grupo de humanos, que estimo no es mayor al 0,1% de la población mundial.
El último terreno conquistado por la IA ha sido el de la creatividad artística, tanto para crear música como para producir textos originales. La creación de dibujos por computadora se remonta a 1965, desde entonces las redes GAN (Redes Generativa Adversarias) y el modelo Transformer han conseguido que la onda expansiva de estos avances hayan llegado a los lugares más recónditos de nuestro planeta.
Lo más sorprendente de todo este análisis es que, según el libro de Marcus du Sautoy, en el momento de su redacción (anterior a 2019), la creación de imágenes y la narración de historias por parte de la IA era una tarea difícil desde el punto de vista tecnológico. Es interesante destacar que, a pesar de que hoy en día la IA ha avanzado significativamente en estas áreas, el libro proporciona una perspectiva valiosa sobre el estado del arte de la IA en ese momento y nos deja entender mucho mejor todos los avances logrados en los últimos meses.
Los algoritmos llevan siglos entre nosotros trabajando en silencio
En 1993, el compositor clásico David Cope lanzó Bach by Design, un álbum de piezas originales de piano típico del compositor del siglo XVII Johann Sebastian Bach. Pero las piezas no fueron escritas por Bach, ni fueron escritas por Cope. Fueron escritos por Emmy, un software musical creado por Cope para simular el estilo de composición de Bach.
La IA hizo un trabajo tan bueno que engañó incluso a los amantes de Bach experimentados. En un concierto en la Universidad de Oregon, la audiencia confundió una de sus composiciones para el Bach original - juzgando que una pieza menos conocida por el Bach real es una falsificación.
¿Cómo puede un programa informático componer música que suena más como Bach que el propio Bach?
Los compositores clásicos utilizan algoritmos para crear complejidad musical. Comienzan con una melodía simple, o tema, y luego transforman este tema según reglas matemáticas. Usando matemáticas, crean variaciones y voces adicionales para construir la composición.
Los compositores con un estilo de de composición muy marcado dibujan ciertos patrones matemáticos frente a otros. Mozart, por ejemplo, a menudo usó el patrón de bajo Alberti. Este patrón consta de tres notas reproducidas en una secuencia de 13231323. Emmy fue entrenado para recoger los patrones matemáticos típicos de Bach, y luego podría usarlos para construir composiciones que sonaban como él.
Otra IA musical, un instrumento llamado Continuador, puede elegir y replicar los patrones musicales de la música de jazz. Analizando miles de piezas de jazz, su software aprendió que algunas notas y secuencias tienen más probabilidades de seguir a otros. Usando las probabilidades calculadas a partir de estos datos de entrenamiento, el Continuador ha aprendido a improvisar. Si tocas un riff de jazz en él, puede continuar ese riff como un músico de jazz humano podría hacer.
Incluso la música pop está explorando las posibilidades de los algoritmos musicales. El álbum de Massive Attack 2016 Heligoland se lanzó junto con una aplicación llamada Fantom que utiliza su ubicación, zona horaria y fuente de Twitter para crear una mezcla perfecta y personalizada de las pistas para usted. De una manera más democrática, el músico experimental Brian Eno ha desarrollado sus propias aplicaciones musicales que le permiten interactuar y modificar sus composiciones ambientales.
Ahora que sabes que la música y las computadoras están vinculadas a través del lenguaje matemático de los algoritmos, quizás sea más fácil ver cómo un programa de computadora puede escribir una canción. Pero la música no es la única disciplina artística que las máquinas han dominado.
Food for thought
Los talentos de la IA moderna superan muchas de nuestras expectativas históricas en cuanto a lo que podría hacer o dejar de hacer una máquina.
Una de las principales conclusiones del episodio de hoy son los tipos de creatividad que nos podemos encontrar:
La creatividad transformadora que rompe reglas y puede revocar completamente lo que se creía posible en una disciplina.
La creatividad exploratoria explora lo que es posible dentro de las reglas de la disciplina.
La creatividad combinada fusiona estructuras que en un primer momento no parecen complementarias.
Como también hemos visto la creatividad no es exclusiva de los artistas, y para ello tenemos ejemplos en la arquitectura o las matemáticas.
Para terminar seamos conscientes que los algoritmos llevan siglos entre nosotros trabajando en silencio, mucho antes de que la informatica empezase a existir, y la música es un buen exponente de este fenómeno.