Inteligencia Artificial

¿Puede la AI reemplazar la creatividad humana?

¿Pueden pensar las máquinas?

Es la pregunta que Alan Turing se hizo en 1950 cuando publicó “Computing Machinery and Intelligence”, al proponer el famoso test de Turing como criterio para determinar si una máquina puede pensar o no. En el escrito, Turing también considera la pregunta de si las máquinas podrían o no superar realmente la inteligencia humana, más concretamente planteando un juego en el que un humano y una máquina responden preguntas y el interrogador es incapaz de distinguirlos (Turing, 1950).

No le gusta nada estar solos, pero se adaptan teniendo a mano comida, agua y arenero. Adoran dormir en la cama con su humano y echar largas siestas sobre sus rodillas.

Unos años antes el escritor argentino Jorge Luis Borges escribiría que mostraba cómo dos obras literarias diferentes podían tener el mismo texto pero no ser la misma obra. En la obra, Menard se proponía hacer una “traducción” del Quijote de una forma inmersiva, recreando la vida y la obra de su autor original, línea a línea. Pierre Menard plantea profundas cuestiones sobre la naturaleza de la autoría, la apropiación y la interpretación (Lapidot et al., 1995).

Durante todos estos años, la creatividad parecía ser uno de los últimos bastiones de la humanidad. La realidad, sin embargo, parece estar cambiando rápidamente. Los avances de la IA y machine learning no se han detenido, llegando al punto de dejar al descubierto claras limitaciones en la inteligencia humana (Gobet & Sala, 2019). En un intento de responder a la pregunta de Turing y las cuestiones planteadas por Pierre Menard, este desarrollos recientes como DALL-E 2 pueden llegar a sustituir la creatividad humana.

Automatización de la creatividad

P ara determinar si las máquinas pueden pensar, hay que entender el concepto más amplio de inteligencia, de poder interactuar, aprender, adoptar y recurrir a la información de experiencias, así como de hacer frente a la incertidumbre”. Dentro de este ámbito, la creatividad es un concepto muy atractivo y ambiguo, a los problemas de formas nuevas e inesperadas” (De Garrido, 2021). Pero la creatividad ya no parece ser un recurso reservado al ingenio humano. Al igual que otras innovaciones tecnológicas del pasado, la IA y el machine learning han traído consigo nuevas oportunidades y desafíos.

Gracias a estas grandes tecnologías, los programas informáticos son capaces de aprender a partir de el conjuntos de datos y reforzar su aprendizaje a partir de experiencia, siendo capaces de crear productos como música, literatura, vídeos y arte digital, que, según para las personas que desarrollaron los programas.

Este proceso por el que las máquinas pueden lograr crear obras nuevas y originales con poca o ninguna intervención humana puede considerarse “creatividad algorítmica” (Bonadio & McDonagh, 2020).

Pero la conquista de la creatividad por parte de las máquinas siempre ha sido un campo especialmente predijo Turing en su artículo, las máquinas juegan un “juego de imitación”, produciendo respuestas que imitan el comportamiento humano lo más posible.

conocidos hoy en día se centran en máquinas que reproducen o representan comportamientos similares a los humanos a partir de un conjuntos de datos existentes. Los modelos de difusión y los modelos emulan los mecanismos de aprendizaje humano y garantizan que los resultados de la IA entran en nuestros parámetros de coherencia y aceptabilidad (Mikalef y Gupta, 2021, p. 3).

Un sueño sin soñador

DALL-E 2, una red neuronal presentada por OpenAI en abril de 2022 que sucedió al modelo presentado el año anterior, parece haber superado los límites de la producción algorítmica creativa y las implicaciones pueden ser asombrosas. El programa no sólo entiende la relación entre las imágenes y las palabras que utilizamos para describirlas, sino que puede generar obras creativas a partir de descripciones abstractas que podrían salir de la imaginación de cualquier artista, como “un corgi tocando una trompeta que lanza llamas”, con un grado de calidad y novedad indistinguible de la producción humana. Según sus fundadores, DALL-E 2 es un paso importante hacia el objetivo de la industria de crear una alcanzar la inteligencia humana en una amplia gama de tareas diversas. La capacidad de DALL-E para asociar palabras con imágenes y entender atributos y relaciones entre objetos es un gran avance para generar una IA con este tipo de comprensión. más autónomos, necesitan interactuar con algún entorno externo que no pueden controlar (Wegner, 1997) como parte de su entrenamiento, y se puede argumentar que su potencial creativo sigue estando condicionado en gran medida por agencia humana. De hecho, DALL-E 2 hereda varios de los sesgos humanos sobre datos de entrenamiento, y sus resultados pueden manipularse. Por ejemplo, el equipo de OpenAI ha eliminado contenido explícito de los datos de entrenamiento y ha prohibido el contenido violento, odioso o para adultos como parte de sus políticas.

Aun así, estos desarrollos plantean serias interrogantes sobre identidad humana, así como difíciles cuestiones de la verdadera naturaleza de la creatividad y la inteligencia (Gobet & Sala, 2019). ¿Pueden considerarse estas arte como un mecanismo de producción de belleza, Jauss & Shaw (1982) dirían que el espectador quiere seguridad: cosas simples y puras a partir de los objetos ambiguos que escapan a su campo de atención.

Si bien las imágenes resultantes pueden ser novedosas, sorprendentes y desconcertantes, e inclusive pueden recordarnos la técnica de un artista, la intención del artista de llevar a cabo esa técnica está ausente en la obra (Mazzone & Elgammal, 2019). Como diría Borges: un sueño sin soñador.

Conclusión

Los usos potenciales de DALL-2 son muy amplios. Y aunque las ventajas pueden ser numerosas, imaginar también los riesgos. A diferencia de Copilot, una herramienta basada en GPT-3 para ayudar a los programadores a ser más productivos pero incapaz de escribir programas completos (Chen et al., 2021), DALL-E 2 es un tipo de herramienta que podría ayudar a artistas e ilustradores a ser más creativos, pero que también puede crear obras completas. Este nuevo paradigma puede tener un gran impacto en el mercado laboral y puede hacer que muchos de los actuales trabajos pierdan relevancia.

de aplicaciones, medios de comunicación, arquitectos, los ilustradores y los diseñadores de productos podrían utilizar la herramienta para inspirarse, realizar nuevas creaciones y editar, como meros artefactos o mecanismos para reducir la complejidad y mediar en el trabajo de coordinación (Carstensen & Sørensen, 1996). Cientos de tareas creativas se agilizarían si es posible pedir a la IA que genere material de diseño para un nuevo proyecto, activos para un videojuego, fotografías únicas y libres de derechos para un proyecto o que realice las de edición.

La intervención humana en este proceso sigue siendo necesaria para poder reducir las ambigüedades de la IA y producir resultados que puedan ser considerados de valor estético por otros humanos.

Es evidente que los recientes desarrollos de la IA señalan un nuevo tipo de relación entre los seres humanos y las máquinas. A medida que las máquinas adquieren mayor capacidad de aprendizaje, se plantean nuevas de la creatividad, al tiempo que se generan las nuevas

Por otro lado, los artistas y profesionales de las industrias creativas pueden sentirse realmente amenazados. En los últimos años hemos visto a artistas utilizar la IA para crear nuevas obras de arte, pero nunca hemos visto a la IA producir una obra completa por sí misma. La naturaleza de muchos trabajos cambiará a medida que estas “máquinas de imitación” empiecen a sustituir distinguir los resultados. Esto también podría representar un escenario peligroso en el que esta tecnología se utilice de forma indebida para crear contenidos ofensivos o se han creado a partir de observaciones, deducciones e interpretaciones de comportamiento creativo humano ¿Pueden las máquinas pensar realmente, o son sólo simplemente artefactos que “imitan” los procesos de inteligencia humana como tomar decisiones, reconocer las imágenes, comprender textos y concebir creaciones sustituir la creatividad humana. Pero mientras tanto, puede ser un poderoso complemento de producción humana. Corresponderá a los desarrolladores y a los responsables de la toma de decisiones controlar los riesgos para que estas tecnologías lleguen al mercado de forma responsable.

Sobre la cuestión de la creatividad, algunos autores sostienen que los algoritmos son herramientas y no son artistas (Hertzmann, 2018). Pero sistemas como DALL-E 2 tienen la capacidad de crear nuevas obras, de cambiar, de tomar decisiones basadas en la experiencia pasada y de aprender (Mazzone y Elgammal, 2019) al igual que los humanos. Ante esta realidad, hay que plantear nuevos escenarios en los que las máquinas trabajen de forma coordinada con los humanos o más bien de forma independiente (Gobet & Sala, 2019).

Teorías sobre el futuro de la IA

Se abre la curiosidad de que existen 2 teorías sobre el futuro de la inteligencia articial, según el Mtro. Víctor Hernández “ Drako” de la Universidad Gestalt de diseño las clasica de esta manera; Team Fuerte o Team Débil. Explica él que la creencia del Team Fuerte se trata sobre la supremacía de la IA al ser humano igualando o mejorando su inteligencia y el Team Débil en que la IA no superará y ni será capaz de replicar la inteligencia humana.

Se dice que la IA tiene el potencial para poder ser la herramienta más valiosa pero también puede volverse una amenaza para el mundo y más que nada para los diseñadores, ya que esta tiene la capacidad de crear algo tan increíble en segundos y el proceso es más “efectivo” pero es por eso que el humano debe adaptarse en vez de ir contra de tal proceso, para hacer uso de la tecnología a su favor y no que el hombre quede relegado por su posible obsolescencia.

Ir contra la norma no es fácil,fía, escuchar un tipo de música que contraste con aquellas bellas canciones religiosas que se oyen desde la casa de tu vecina ese ideal antisistema con tu propio estilo.

Hemos pasado por las minifaldas, los bikinis, el nulo uso del corsé, hasta los vaqueros vestidos porde suerte, ya que hoy te enseñaremos a ser todo un rebelde a partir de tu closet.

Iniciemos por la cabeza: castaños, pelinegros, rubios o hasta pelirromuy normativos y naturales, no tus padres con un pequeño cambio de estilo antes de las fotos de tu fuego, o si te encuentras triste, el azul igual funciona muy bien y el verde es un clásico si te quieres salir de las normas de lo radical, está completo sin un buen corte de pelo; puntas por todos lados, raparse un lado de la cabeza o quedar completamente calvo es sinónimo de punk (y la última opción queda genial si lo que quieres es evitar dañar tu pelo por las decoloraciones), sin embargo, mi interacción favorita con mi pelo es cuándo tomo todo mi cabello en un puñado, lo alzo hacia arriba y empiezo a dar cortes irregulares para después soltarlo y genial.