La inteligencia artificial llega a las industrias creativas y culturales
En Creabinars, estamos ensayando con la inteligencia artificial, y hemos entrado a formar parte de un grupo beta para su desarrollo, comprometidos con la transformación digital de las industrias creativas.
por Xavier Ferrer, Director de Creabinars.org
Esta es una pequeña muestra, una presentadora virtual que genera contenidos preestablecidos por la inteligencia humana, expandiendo los límites de la creatividad en las presentaciones, la formación o los contenidos lúdicos.
La inteligencia artificial (IA) se está incorporando cada vez más a aspectos de nuestra vida diaria, y muchos procesos que involucran tareas simples y repetitivas ya se han automatizado por completo. Las áreas artísticas, sin embargo, se han considerado durante mucho tiempo el dominio exclusivo de la creatividad humana. Pero resulta que las máquinas pueden hacer mucho más en las industrias creativas de lo que pensábamos antes, e incluso en el ámbito artístico, los seres humanos ahora están siendo desafiados por sus propias creaciones. Pero, ¿hasta dónde puede llegar y cuál es el futuro del arte y la IA?.
Tendemos a pensar en el arte como algo inherentemente humano, ya que requiere imaginación, creatividad natural e inspiración. Entonces, ¿cómo es que estamos hablando de IA en un área como las industrias creativas?.
En primer lugar, hay que decir que tenemos dos formas de emplear la IA en las industrias creativas.
La primera consiste en ayudar en la automatización de tareas repetitivas (por ejemplo, escribir palabras clave o taxonomizar) para permitir que los artistas dediquen más tiempo al proceso de creación. La segunda implica el uso de IA para crear el producto artístico. Al hacerlo, los creadores escriben programas de software que generan producción y otorgan a estos programas un cierto grado de autonomía.
Algunos algoritmos de IA siguen el patrón exacto del proceso de creación y producen el resultado visual deseado por el artista, mientras que otros pueden analizar miles de inputs y generar otras nuevas de acuerdo con lo que han aprendido. El concepto general es bastante simple: enseñar a los sistemas de IA a comprender y reproducir las obras de arte creadas por humanos. Independientemente de la industria creativa (pintura, escultura, fotografía, música, videos, etc.), el enfoque es el mismo: previamente debe alimentarse el algoritmo con un conjunto de datos lo suficientemente grande, y la IA se encargará de producir la obra de arte con diferentes estilos combinatorios.
Fruto de esta situación, en los últimos años, hemos sido testigos del surgimiento de cientos de artistas que usan la inteligencia artificial y lo que es más sorprendente aún , algoritmos complejos que crean obras de arte únicas que incluyen poesía conceptual, imágenes asombrosas, música trascendente e incluso guiones de películas realistas. Un episodio singular en esta historia es que en octubre de 2018, una pintura generada por IA “Retrato de Edmond Belamy” se vendió por $ 432,500 en la sala Christie´s (casi 45 veces su estimación más alta).
La imagen, con aspecto de la pintura del siglo XVIII, se creó en una computadora, no es una pintura sino el resultado de una impresión en tinta y colocada en un marco dorado. La firma de su “creador” está abajo a la derecha y se trata de la fórmula de álgebra que sirvió para su creación:
Min (G) max (D) Ex [log (D (x))] + Ez [log (1-D (G (z)))]
La obra es fruto de una idea concebida por un ingeniero, un empresario y un artista, todos menores de 30 años. Ellos conforman el colectivo francés Obvious que llevó a cabo este proyecto. El programa utilizado se inspira del algoritmo de nombre GAN (generative adversarial network), creado por Ian Goodfellow, a quien el colectivo agradeció en un comunicado.
Especialmente, En los campos relacionados con la música (y el audio) se vislumbran grandes cambios debido a la intervención del aprendizaje automático y la tecnología de inteligencia artificial en el procesamiento de contenido.
Los primeros avances en el aprendizaje automático para la música, se realizaron inicialmente en el campo del procesamiento del habla o del lenguaje. En la actualidad, la investigación en este campo ,se ha vuelto más especializada y se ha disparado, gracias a la creación de conjuntos de datos masivos de producción musical.
En este momento, la tecnología basada en IA aplicada a la música se centra en el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones diseñadas para su creación, producción y consumo.
Un ejemplo de ellas, es el proyecto Magenta de Google, Un proyecto de investigación de código abierto que explora el papel del aprendizaje automático como herramienta en el proceso creativo.
Con el software de Magenta se puede experimentar con los sonidos de muestra o grabar con nuevos instrumentos musicales, interpretaciones vocales o efectos de sonido . Por ejemplo, se puede convertir un sonido “a capella ” en un solo de saxofón o el ladrido de un perro en una interpretación de trompeta y A continuación, puede mezclarse la grabación original con el output aprendido por la máquina.
Hay una cuestión importante además, Magenta está desarrollada para que las tecnologías musicales que genera sean más inclusivas. La mayoría de modelos de aprendizaje automático heredan sesgos de los conjuntos de datos en los que se entrenan, y los modelos musicales no son muy diferentes entre sí. Muchos están entrenados en la estructura de las partituras musicales occidentales, lo que excluye gran parte de las tradiciones músicales del resto del mundo. En lugar de seguir las reglas formales de la música occidental, como las 12 notas de un piano, DDSP transforma el sonido modelando frecuencias en el propio audio. Esto abre las tecnologías de aprendizaje automático a una gama más amplia de culturas musicales.
Otro campo es el de contar historias. Gran parte de la industria creativa se basa en gran medida en la narración , especialmente en áreas como el cine, la televisión, los juegos, los medios y las noticias. Contar una historia, tal como la conocemos, sigue siendo la columna vertebral de una experiencia.
Las narrativas tienen una función crucial para ayudar a las personas y las sociedades a dar sentido al mundo. Sin embargo, cuanto más complejo se ha vuelto nuestro mundo, menos efectivo es el lineal y estático estilo tradicional.
Sin embargo, cuanto más complejo se ha vuelto nuestro mundo, menos efectivo es el lineal y estático estilo tradicional.
La narración digital está en el corazón de los nuevos medios digitales en las industrias creativas actuales y la capacidad contar historias en varios formatos para múltiples plataformas es cada vez más importante. El impulso hoy es hacia la creación de historias digitales inmersivas e interactivas para una diversidad de servicios y aplicaciones, que van desde el entretenimiento puro hasta la publicidad, formación e información.
De hecho, el uso de la IA en la narración inmersiva interactiva se concibe para aumentar el poder expresivo y persuasivo de la narrativa Un ejemplo actual del uso de la IA en una herramienta de narración es Cinemachine.
de Unity junto con el Cinecast. Cinemachine y Cinecast permiten que su máquina actúe como cineasta y editor de narraciones multicámara. Especialmente útil en eSports, donde tantos jugadores actúan de manera síncrona. A veces, se utilizan 5000 pantallas en una historia de modo que no sabemos adónde mirar.
El componente AI edita la entrada de los jugadores y produce una historia para los espectadores. Lo mismo se puede usar en IA en cinematografía, donde se puede crear contenido en tiempo real a partir de datos simbólicos visuales. El proceso de IA ayuda a combinar los flujos de trabajo tradicionalmente separados de postproducción y producción.