Dentro del arte Coder en el Instituto Cultural de Google

¿Puede una máquina ser creativa? Google cree que sí y tiene un equipo completo dedicado a enseñar a las máquinas cómo ver el mundo un poco más como nosotros, los humanos emocionales.

Piense en las computadoras como si fueran niños y será sencillo comprender cómo los programadores pueden enseñarles a aprender. La inteligencia artificial es, al principio, muy básica y sencilla. Los moderadores humanos instruyen a las computadoras, les muestran cómo pensar y así aprender por sí mismos. Sin embargo, una vez que los programadores les dan los conceptos básicos, pueden ampliar ese conocimiento rápidamente.

En el Instituto Cultural de Google En París, Francia, el gigante de las búsquedas está enseñando a las máquinas cómo clasificar 7 millones de imágenes de logros artísticos humanos a lo largo de los siglos. El Instituto incluso tiene un sitio web, así como aplicaciones para iOS y Androide

donde podrás buscar entre obras de arte de diferentes museos de todo el mundo. Para crear su catálogo de arte, los artistas de códigos residentes en el Instituto tuvieron que enseñar a las computadoras a Vea imágenes como lo harían los humanos para crear un archivo digital preciso de arte a lo largo de la historia de la humanidad.

Catalogar la historia está muy bien, pero algunas de las habilidades que las computadoras están aprendiendo al clasificar y archivar en realidad las hacen más creativas. Los artistas residentes ahora están experimentando con computadoras para crear nuevas obras de arte utilizando la inteligencia artificial y el catálogo de 7 millones de imágenes que han reunido. Durante Google I/O 2016, Cyril Diagne y Mario Klingemann Explicaron cómo han enseñado a las máquinas a ver el arte como los humanos y cómo han entrenado a las máquinas para que sean creativas.

Enseñarle a las computadoras su ABC

Una de las primeras cosas que le enseñas a un niño es el lenguaje. En la cultura occidental, eso significa aprender el ABC. Mario Klingemann, un artista de códigos de Alemania que se describe a sí mismo, comenzó a enseñar a las máquinas a Identificar letras estilizadas de textos antiguos para descubrir si podría enseñarle a una computadora a reconocer miles de A, B, C, etc. de diferentes apariencias. en. Fue un curso intensivo para enseñar a las máquinas a clasificar imágenes como lo harían los humanos.

Si bien una computadora puede mirar una letra B estilizada cubierta de enredaderas y flores y ver algún tipo de planta, incluso un niño de 5 años podría identificar inmediatamente la imagen como una letra B, no una planta. Para enseñarle a su computadora a reconocer el ABC, Klingemann le proporcionó miles de imágenes de letras estilizadas. Creó una interfaz similar a Tinder en la que deslizar el dedo hacia la derecha o hacia la izquierda para decirle a sus máquinas si adivinaron la letra bien o mal.

Resulta que las máquinas aprenden el ABC con bastante rapidez; Empezaron a ver letras en todo. Así como los humanos ven caras en las nubes e imágenes en obras de arte abstractas, sus computadoras veían letras en imágenes sin ninguna relación. Klingemann mostró a su computadora un dibujo o grabado de un edificio en ruinas y en su lugar vieron una letra B.

Klingemann explicó que cuando entrenas a una computadora con un solo conjunto de imágenes, comienza a ver solo ese tipo de imagen en todo. Por eso sus máquinas vieron una carta en ruinas.

Enseñar a las computadoras a categorizar 7 millones de imágenes

Cuando el artista de interacción digital Cyril Diagne se unió al Instituto Cultural, Google le planteó una pregunta bastante desalentadora: "¿Qué se puede hacer con 7 millones de artefactos digitales?"

Diagne quedó abrumado por la pregunta, por lo que trazó cada imagen en un gloriosamente masivo onda sinusoidal, que puedes ver a continuación. Más tarde, esa ola terminó convirtiéndose en una hermosa representación de todo lo que el proyecto espera lograr con el aprendizaje automático. En realidad, se puede buscar la onda sinusoidal de Diagne, por lo que puedes navegar por un mar de todas las imágenes en el archivo digital creado por el Instituto Cultural de Google. Las imágenes se agrupan en categorías y, a vista de pájaro, solo se ve un mar de puntos. A medida que avanzas, puedes ver imágenes específicas, todas con un tema común, ya sean cachorros, granjas o personas.

También puede buscar en él y encontrar las imágenes que desee. Si miras con atención, es posible que incluso te topes con lo que Diagne llama la Costa de los Retratos. Ahí es donde se agrupan todas las imágenes de rostros de personas.

Para crear el mapa de búsqueda de cada imagen del archivo, Diagne y su equipo tuvieron que crear una categoría para todo para enseñarle a la máquina qué era qué.

Categorizar siete millones de artefactos, muchos de los cuales pueden tener múltiples categorías, no es una tarea fácil. El equipo tuvo que pensar en algunos que estuvieran fuera de lo común. No basta con categorizar las cosas según lo que son. También tuvieron que crear categorías para las emociones que evocan las imágenes.

De esa manera, puede buscar una imagen de "calma" y la computadora le mostrará imágenes que evocan una sensación de calma, como puestas de sol, lagos serenos, etc. Sorprendentemente, las máquinas aprendieron a identificar las emociones humanas con tal habilidad que pueden ponerse en nuestro lugar para considerar cómo una determinada imagen haría sentir a un humano.

Enseñar a las máquinas las emociones humanas es un paso importante para hacerlas más creativas. Después de todo, gran parte del arte moderno son representaciones visuales de emociones humanas.

¿Pero puede una máquina ser creativa?

La creatividad y el arte son dos cosas que a los humanos nos gusta considerar como nuestras únicamente. Los animales no hacen arte, ni las máquinas... todavía. El proyecto Deep Dream de Google Intentó darle la vuelta a la idea de que las máquinas no pueden crear arte. El gigante de las búsquedas entrenó computadoras para manipular imágenes y crear extrañas obras de arte psicodélicas. Las imágenes creadas por Google Motor de sueño profundo Puede que no sean bonitos, pero ciertamente son únicos y tremendamente creativos. Las creaciones de máquinas contienen colores psicodélicos, babosas, ojos extraños y animales incorpóreos que se arremolinan en espacios indefinidos.

Algunos pueden argumentar que no es realmente arte si las máquinas simplemente combinan imágenes existentes, las retuercen y las sumergen en colores extremos; Google discreparía, al igual que el artista de códigos Klingemann.

"Los humanos son incapaces de tener ideas originales", explicó.

Incluso las pinturas famosas contienen elementos de obras de arte anteriores, señaló. La obra maestra de Picasso de 1907 Las señoritas de Aviñón, por ejemplo, tiene influencias de arte africano y precursores de los cubistas como Paul Cezanne. De hecho, los collages, que combinan imágenes existentes de manera artística, son otra forma de arte bien establecida. Picasso, Andy Warhol, Man Ray y otros son conocidos por sus excéntricos collages, entonces, ¿por qué los collages hechos con máquinas no pueden considerarse también arte?

Klingemann quería traspasar los límites del arte digital y ver cómo las máquinas creativas podían llegar a ser mucho antes de comenzar su residencia en el Instituto Cultural de Google. Utilizando sus propias máquinas menos potentes, Klingemann empezó a jugar con Internet Archives y Google's TensorFlow Software de aprendizaje automático para hacer collages digitales.

Creó una herramienta de aprendizaje automático llamada Ernst, que lleva el nombre del artista surrealista y collage. Max Ernst. Klingemann identificó una serie de objetos de la obra de Ernst y le dijo a su computadora que hiciera diferentes collages con los mismos elementos. Los resultados fueron a menudo surrealistas, a veces divertidos y, en otras ocasiones, absolutamente terribles.

Klingemann quería tener más control sobre las imágenes caóticas que producían sus máquinas, así que empezó a enseñarles cosas nuevas. Se preguntó: "¿Qué es interesante para los humanos?" Klingemann sabía que tenía que enseñarle al sistema qué buscar, enseñarle cómo ver todos esos elementos como lo haría un artista humano.

La obra de arte resultante es preciosa y totalmente única. Aunque Klingemann obviamente utilizó imágenes antiguas para crear su trabajo, se muestran en un contexto nuevo, y eso marca la diferencia.

En este momento, la creatividad informática se limita a collages interesantes y a comprender qué imágenes combinan bien. Las máquinas aún no están creando su propio arte, pero los artistas de códigos que las impulsan se están volviendo más curadores que creadores durante el proceso.

Queda por ver hasta qué punto el hombre puede expandir las mentes creativas de las máquinas, pero ciertamente es fascinante observarlo.

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