Redacción NM
Desde obras maestras expresionistas abstractas hasta representaciones perfectas del mundo real, la inteligencia artificial (IA) puede crear obras de arte que son indistinguibles de las piezas pintadas por humanos, revela un nuevo estudio.
En encuestas en línea, alrededor de 200 humanos no pudieron detectar las obras de arte hechas por humanos a partir del arte artificial, informa el autor estadounidense.
El arte de la IA se crea mediante algoritmos de aprendizaje automático que se entrenan con miles de imágenes de pinturas reales.
Cuantas más imágenes de un estilo o estética en particular analice el algoritmo, más parecidos a los humanos pueden ser los resultados, hasta detalles finos como pinceladas.
A pesar de que las pinturas de IA ya se venden por cientos de miles de libras, replicar las emociones humanas artísticas parece ser la última frontera de la tecnología.
¿Puedes notar la diferencia entre una obra de arte hecha por humanos y una hecha por IA? Hay seis pinturas incluidas en el trabajo de investigación, etiquetadas de la A a la F (la E y la F están a continuación). Descubra las respuestas al final de este artículo
Sin embargo, el autor del estudio cree que no pasará mucho tiempo hasta que las computadoras puedan producir piezas aleatorias e impredecibles que emocionen a las personas.
« La creatividad y el proceso creativo es la última frontera restante donde los humanos todavía tienen la ventaja », dijo el autor del estudio Harsha Gangadharbatla, profesor de la Universidad de Colorado Boulder. los tiempos.
«Si las computadoras están produciendo algo que los humanos consideran implícitamente humano, como la quintaesencia de lo que es ser humano, entonces ¿qué significa ser nosotros?»
«La gran pregunta es ¿podemos» algoritmosizar «la emoción?
Los datos del estudio, que se publica en Estudios empíricos de las artes, se recopiló utilizando una muestra de Amazon Turk de dos experimentos de encuestas.
En la foto se muestran intentos de arte representativo. ¿Pero son hechos por humanos o hechos a máquina? Descubra las respuestas al final de este artículo
Los resultados también mostraron que los voluntarios solían asociar el arte representativo con humanos y el arte abstracto con máquinas.
El arte representativo se deriva claramente de fuentes de la vida real y, por lo tanto, tiende a representar algo del mundo real, como personas, un campo o un edificio.
El arte abstracto, por su parte, no intenta reflejar la realidad, por lo que los voluntarios tienden a asociarlo más con las máquinas.
Esto a pesar de que el mejor arte abstracto puede provenir de intensas emociones humanas, en el caso de artistas como Pablo Picasso y Mark Rothko.
«Las obras de arte están siendo creadas cada vez más por máquinas a través de algoritmos con poca o ninguna participación de los humanos». dijo el profesor Gangadharbatla.
«Sin embargo, se sabe muy poco sobre las actitudes y evaluaciones de las personas sobre las obras de arte generadas por máquinas».
El profesor Gangadharbatla también descubrió que el conocimiento de atribución de los voluntarios, saber si un humano o una IA creó cada pieza, influyó en su evaluación y recepción de la misma.
Como era de esperar, las pinturas tienden a valorarse menos si fueron creadas por una computadora, pero las piezas hechas por IA todavía se están vendiendo por cantidades impresionantes.
En un caso muy publicitado en 2018, Christie’s vendió un retrato pintado por una IA por $ 432,500 (£ 337,000).
Con el título ‘Retrato de Edmond Belamy’, la obra de arte de la IA representa a un hombre regordete ligeramente borroso con una levita oscura y cuello blanco.
Christie’s dijo que el postor ganador quería permanecer en el anonimato, pero confirmó que el precio se disparó desde su valoración inicial de $ 10,000 después de una batalla de licitación a cinco bandas.
Pierre Fautrel, miembro del colectivo de arte francés Obvious, posa frente a ‘Portrait d’Edmond Belamy’, una imagen creada con inteligencia artificial que se vendió por la friolera de £ 337,000 en 2018.
El sujeto ficticio, Edmond de Belamy, es descrito por Christie’s como un ‘caballero corpulento, posiblemente francés y, a juzgar por su levita oscura y su sencillo cuello blanco, un hombre de la iglesia’.
La pintura de IA incluso lleva la firma del algoritmo real que se usó para crearla.
Fue creado por un trío con sede en París que utilizó una ‘red generativa de adversarios’ para almacenar 15.000 retratos pintados entre los siglos XIV y XV en su algoritmo.
Las redes generativas de confrontación (o GAN) funcionan enfrentando dos algoritmos entre sí, en un intento de crear representaciones convincentes del mundo real.
Otro algoritmo llamado PaintBot, creado por investigadores de la Universidad de Maryland, ByteDance AI Lab y Adobe Research, estudia meticulosamente el trabajo de pintores virtuosos como Vermeer y Van Gogh y aprende a reproducir sus obras.
PaintBot utiliza técnicas de aprendizaje profundo para dominar la forma en que cada artista coloca sus pinceladas en el lienzo, imitando el color, la densidad y el tamaño del trazo.
Una vez que se ha acostumbrado a un enfoque determinado, la IA puede crear nuevas obras de arte con el estilo aprendido basándose en las fotografías que se le hayan dado.
El algoritmo, denominado ‘PaintBot’, es la creación de un equipo de investigadores de la Universidad de Maryland, ByteDance AI Lab y Adobe Research.
PaintBot no solo puede reproducir el trabajo de diferentes artistas, sino que también puede crear nuevos trabajos basados en fotografías en el estilo característico del pintor elegido.
Respuestas: una computadora; B humano; C humano; D computadora; E computadora; F computadora
CÓMO APRENDEN LAS INTELIGENCIAS ARTIFICIALES UTILIZANDO LAS REDES NEURALES
Los sistemas de inteligencia artificial se basan en redes neuronales artificiales (ANN), que intentan simular la forma en que funciona el cerebro para aprender.
Se puede entrenar a las ANN para que reconozcan patrones en la información, incluidos el habla, los datos de texto o las imágenes visuales, y son la base de una gran cantidad de desarrollos en IA en los últimos años.
La IA convencional utiliza información para «enseñar» un algoritmo sobre un tema en particular al alimentarlo con grandes cantidades de información.
Los sistemas de inteligencia artificial se basan en redes neuronales artificiales (ANN), que intentan simular la forma en que funciona el cerebro para aprender. Se puede entrenar a las RNA para que reconozcan patrones en la información, incluyendo voz, datos de texto o imágenes visuales.
Las aplicaciones prácticas incluyen los servicios de traducción de idiomas de Google, el software de reconocimiento facial de Facebook y los filtros en vivo que alteran la imagen de Snapchat.
El proceso de ingresar estos datos puede llevar mucho tiempo y está limitado a un tipo de conocimiento.
Una nueva generación de RNA llamada Redes neuronales adversas enfrenta el ingenio de dos robots de IA entre sí, lo que les permite aprender unos de otros.
Este enfoque está diseñado para acelerar el proceso de aprendizaje, así como para refinar el resultado creado por los sistemas de IA.
