Читать книгу La propiedad intelectual de las obras creadas por inteligencia artificial - Pablo Fernández Carballo-Calero - Страница 16

Encuadrado el tema objeto de análisis, es preciso señalar desde un principio que el binomio “IA” y “Arte” no se agota –y ni siquiera se inicia– con las obras referidas en el epígrafe anterior. En efecto, sistemas como “AARON” (Harold Cohen, 1973)54, “The painting fool” (Simon Colton, 2001), “PAUL” (Patrick Tresset, 2010) o “Interactive Robotic Painting Machine” (Benjamin Grosser, 2011), constituyen una muestra de las inquietudes de los seres humanos por involucrar a las máquinas en el proceso creativo.

Es más, si tuviésemos que destacar una obra reciente creada por IA que agitó las conciencias y planteó la posibilidad de un nuevo escenario, esa es “The Next Rembrandt”, presentada al mundo en Amsterdam el 5 de abril de 2016. Se trata de un retrato creado por ordenador que reproduce a la perfección los trazos y el estilo del maestro barroco. Un proyecto conjunto entre “ING”, la agencia “Walter J. Thompson”, “Microsoft”, la “Universidad Técnica de Delft” y los museos “Mauritshuis” y “Rembrandthuis”, en el marco del cual historiadores del arte, científicos e ingenieros, dedicaron 18 meses a enseñar a un ordenador a ser “El Próximo Rembrandt”.

Tal y como se explica en la página web dedicada al proyecto, la creación se gestó en cuatro fases55. En una primera fase se recopilaron los datos necesarios. A tal efecto, la obra se basa en 168.263 fragmentos pictóricos de 346 pinturas realizadas por Rembrandt, estudiando su contenido píxel a píxel. Para obtener estos datos, se analizó una amplia gama de materiales como escaneados 3D en alta resolución y archivos digitales, que fueron ampliados por algoritmos de aprendizaje profundo para maximizar la resolución y la calidad. Esta extensa base de datos se utilizó entonces como fundamento para crear “El próximo Rembrandt”.

Ya en una segunda fase, había que elegir el motivo del cuadro o, dicho de otra forma, qué es lo que la máquina iba a “crear”. Pues bien, en la medida en que era imprescindible maximizar el grupo de datos del que extraer información, y teniendo en cuenta que Rembrandt pintó en su mayoría retratos, la investigación se centró en estos últimos. A continuación se seleccionó el período en el que la mayor parte de esos retratos fueron pintados (entre 1632 y 1642); posteriormente se analizó qué elementos concurrían en la mayor muestra de pinturas, comenzando por el género y descendiendo a otros aspectos como la edad, la dirección de la cabeza y hasta la cantidad de vello facial presente. El resultado del análisis dictaminó que el cuadro debía ser un retrato de un hombre caucásico, de entre 30 y 40 años, con vello facial, ropa oscura, cuello blanco, sombrero y el rostro ligeramente ladeado a la derecha.

Una vez recopilados los datos y elegido el motivo de la obra, era el momento de generar las características necesarias para su consecución. Con la finalidad de dominar el estilo “Rembrandt”56, se diseñó un sistema de software que pudiera entender al pintor basándose en su uso de la geometría, composición y materiales de pintura. Un algoritmo de reconocimiento facial identificó y clasificó los patrones geométricos más típicos utilizados por Rembrandt para pintar rasgos humanos. Luego utilizó los principios aprendidos para replicar el estilo y generar nuevas características faciales para la nueva pintura. Una vez forjadas las características individuales, hubo que ensamblarlas en una cara y busto completamente formado según el uso de proporciones de Rembrandt. Un algoritmo midió las distancias entre los rasgos faciales de sus pinturas y las calculó en función de los porcentajes. A continuación, las características fueron manipuladas con el objeto de colocarlas con precisión dentro del marco de la cara. Finalmente, se representó la luz según los datos recopilados con el fin de proyectar sombras auténticas en cada entidad.

La última fase de la creación consistió, básicamente, en convertir todo este trabajo en una realidad. Hasta el momento se había conseguido crear un archivo digital fiel al estilo de Rembrandt en contenido, formas e iluminación. Pero las pinturas no son sólo 2D, sino que poseen una notable tridimensionalidad que proviene de pinceladas y capas de pintura. Para recrear esta textura, hubo que estudiar escaneos 3D de las pinturas de Rembrandt y analizar las intrincadas capas en la parte superior del lienzo. Para ello se creó un mapa de altura utilizando dos algoritmos diferentes que encontraron patrones de textura de superficies de lienzo y capas de pintura. Esa información se transformó en datos de altura, lo que permitió imitar las pinceladas utilizadas por Rembrandt. Después se empleó una técnica de impresión elevada en una impresora 3D que generó múltiples capas de tinta UV basada en pintura. El mapa de altura final determinó la cantidad de tinta utilizada en el lienzo durante cada capa del proceso de impresión. Por último, se imprimieron trece capas de tinta, una encima de la otra, para crear una textura de pintura fiel al estilo de Rembrandt.

Se ha señalado que “el resultado es escalofriante, y no porque sea malo, sino porque es terriblemente preciso”57. El historiador del arte Gary Schwartz se refiere a la obra como “un ejercicio fascinante de pericia”58. Sin embargo, para Peter Schjeldahl, “The New Yorker”, “en verdad, el retrato se tambalea en un segundo vistazo y se estrella en un tercero”59. Más duro aún se mostró Jonathan Jones, que escribió en “The Guardian”: “qué horrible, sin gusto, insensible, y sin alma parodia de todo aquello que es creativo en la naturaleza humana […] No se puede, repito, replicar el genio de Rembrandt van Rijn. Su arte no es un conjunto de algoritmos o tics estilísticos que puedan ser recreados por un imitador humano o mecánico”60. En cualquier caso, como señala Bas Korsten socio de “J. Walter Thompson Amsterdam”, agencia publicitaria a cargo del proyecto, “el objetivo no era intentar crear un nuevo Rembrandt, sino crear algo nuevo a partir de su trabajo. Solo Rembrandt –concluye– podría crear un Rembrandt”61.

The Next REMBRANDT (https://www.nextrembrandt.com)

Las consideraciones efectuadas hasta el momento ponen de manifiesto no sólo la irrupción de la IA en el mundo del arte, sino también la polémica que dicha asociación genera. “El próximo Rembrandt” constituye un extraordinario ejemplo en el ámbito de la pintura, pero la IA también ha extendido sus redes a otras artes consideradas “clásicas”.

Así, en el terreno de la literatura, la obra “El día en que una computadora escribe una novela” fue el resultado de una “colaboración” entre Hitoshi Matsubara de la “Future University Hakodate” y un ordenador. Matsubara y su equipo eligieron palabras y frases provenientes de una novela ya existente creada por ellos mismos y a su vez suministraron a la computadora ideas para la trama y los personajes; a partir de ahí, fue la máquina la que con estos datos escribió el texto. La novela superó sorprendentemente la primera fase del premio nacional de literatura japonesa “Nikkei Hoshi Shinichi” (2016) al cual se habían presentado 1450 obras, 11 de ellas aparentemente escritas por sistemas de IA62.

En el ámbito musical, y también en 2016, “Magenta”, un proyecto de IA de Google, compuso una melodía de 90 segundos gracias una red neuronal integrada por neuronas artificiales o nodos63. A partir de cuatro notas, “Magenta” creó la pieza, si bien la batería y los ritmos orquestales no fueron ideados por el algoritmo, sino que se agregaron posteriormente para dar más énfasis al sonido64. Por lo demás, también en el terreno musical cabe citar a “Flow Machines”, un sistema de IA desarrollado por Sony CSL que alumbró la canción “Daddy’s Car”65, o a “Bot Dylan”, un sistema de IA creado por investigadores de la Universidad de Kingston, capaz de componer nuevas canciones a partir del manejo de los datos de más de 23.000 piezas de música folk irlandesa. En el año 2020 Dadabots, el nombre bajo el que se conoce a CJ Carr y Zack Zukowski, recurrió a Jukebox, una red neuronal desarrollada por OpenAI, para crear una versión de la canción Toxic, de Britney Spears, pero interpretada con la voz de Frank Sinatra. Más de seis décadas han pasado desde que en 1957 “ILLIAC I” creaba para un cuarteto de cuerda Illiac Suite, la primera partitura generada por una computadora. Finalmente, y para concluir una lista de ejemplos que podría ser mucho más extensa, Beyond the Fence, estrenado en Londres en febrero de 2016, se erigió en el primer musical creado por IA representado públicamente.