Tecnología y creatividad: ¿Últimas fronteras de la robótica?

Puede que los modernos sistemas de inteligencia artificial no sueñen con ovejas mecánicas, pero sí son perfectamente capaces de bromear, escribir poemas, pintar cuadros e incluso seducir a interlocutores humanos en conversaciones informales. Los progresos registrados en este campo en los últimos años hacen que ya no estemos muy lejos de materializar algo parecido a HAL 9000, el computador algorítmico de 2001: una odisea del espacio. Una criatura híbrida capaz de emular el comportamiento humano: excepcional, gran conversadora, dueña de un sentido del humor exquisito, empática y ocurrente. Y, además, creativa.

Tal y como se explica en la novela de Arthur C. Clarke que inspiró la película de Stanley Kubrick, HAL había sido creado siguiendo una técnica de programación heurística, es decir, basada en dotar a la máquina de herramientas complejas de autoaprendizaje. Ya en la década de 1950, el gran pionero de la informática Alan Turing teorizó sobre la posibilidad de enseñar a las máquinas a pensar por sí mismas, realizando una emulación eficaz de las pautas de pensamiento humanas. La última frontera parecía la creatividad, esa extraña encrucijada en que conviven talento, sensibilidad, intuición y experiencia. Para dotarse de esta serie de cualidades cognitivas tan escurridizas, el superordenador de Clarke debía desarrollar primero algo similar a los sentimientos humanos. De ahí el exacerbado instinto de conservación, el miedo, la ira y la suspicacia que convertían a HAL en un peligro para los tripulantes humanos de la nave Discovery. De ahí también la violencia apasionada de los replicantes de Blade Runner, máquinas dotadas incluso de recuerdos, aunque fuesen artificialmente inducidos.

La escuela de creatividad en que las inteligencias artificiales de nuevo cuño están haciendo espectaculares progresos se llama deep learning (en castellano, aprendizaje profundo). Se trata de una evolución contemporánea del machine learning que parte de un principio revolucionario: en lugar de enseñar a una inteligencia artificial una lista de reglas a aplicar cada vez que deba resolver un problema, se hace uso del big data para mostrarle millones ejemplos de concretos y se le dota de un modelo algorítmico para evaluarlos. De esta manera, el programa puede reconocer y aplicar sus propios patrones, eligiendo por sí mismo las soluciones más adecuadas y eficaces. La principal técnica para implementar el deep learning consiste en la creación de redes artificiales de neuronas, que vienen a ser algoritmos que imitan el funcionamiento del cerebro humano.

Los primeros en pulverizar el techo de cristal haciendo uso de este nuevo paradigma de autoaprendizaje fueron los programas de ajedrez. Hasta bien entrada la década de 1990, estos computadores hacían uso exclusivo de la llamada fuerza bruta, una capacidad de cálculo sin apenas precedentes basada en el uso en paralelo de varios nodos o conjuntos de microprocesadores. En torno a 1996, Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM, era capaz de procesar más de 200 millones de posiciones por segundo. Tan abrumadora fuerza de cálculo permitió a la máquina derrotar al campeón del mundo, Garri Kaspárov, en un histórico match disputado en mayo de 1997. Hoy en día, el legendario ajedrecista de silicio que destronó a Kaspárov sería presa fácil para programas como Alpha Zero, que ya no dependen de la fuerza bruta, sino de sofisticados sistemas de redes neuronales, esas emulaciones del cerebro humano que, partiendo de millones de ejemplos prácticos, les permiten tomar decisiones no solo precisas, sino también creativas.

El cambio de paradigma ha hecho que lo que resultaba asombroso en 1997, derrotar al campeón del mundo en partida oficial a ritmo lento, hoy resulte cotidiano: el noruego Magnus Carlsen, actual campeón, utiliza Alpha Zero como herramienta de análisis y aprendizaje, dado que como rival resulta invencible.

Para el programador, divulgador y tecnófilo entusiasta Xavier Reyes Ochoa, algo parecido podría ocurrirles muy pronto a “diseñadores gráficos, ilustradores, pintores y demás artistas plásticos”, que tendrán que acostumbrarse a la idea de que las máquinas son capaces de emular e incluso superar sus creaciones. Reyes ha estudiado en profundidad DALL-E 2, el programa de creación artística desarrollado por OpenAI, una de las compañías de Elon Musk. Este sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje profundo fue presentado en las redes sociales el pasado mes de abril y causó auténtica sensación. DALL-E 2 crea imágenes a través de instrucciones en lenguaje natural (por ahora, solo en inglés).

El ejemplo presentado por OpenAI ya resulta bastante elocuente: a la orden de crear un astronauta a caballo en estilo fotorrealista, el programa responde con una pulcra ilustración que combina de manera creativa detalles de cientos de imágenes archivadas en su base de datos y seleccionadas por su red neuronal. Una vez obtenido ese primer resultado, es posible introducir todo tipo de variaciones ajustando parámetros concretos, como el estilo, los colores, el tamaño relativo de cada uno de los elementos, los fondos, las texturas…En cuestión de horas, redes como Twitter se llenaron de ejercicios prácticos en que miles de usuarios interactuaban con DALL-E 2 para explorar los límites de su creatividad.

En palabras del programador canadiense Ilya Sutskever, uno de los creadores de DALL-E 2, “se trata de los primeros resultados de una tecnología en desarrollo y aún muy escalable y perfectible”. Resultan “asombrosos” pero no pretenden “por el momento” estar a la altura de las obras maestras de la creación artística humana, una tradición de la que se nutren en gran medida, aunque sí pueden considerarse “ejemplos de diseño gráfico funcional y de un nivel francamente digno”. Reyes Ochoa considera que “con toda probabilidad, el programa hace uso del mismo sistema de reconocimiento de entornos que los vehículos autónomos de Tesla”. Para ilustrar su carácter de tecnología basada en la emulación y la combinación, DALL-E 2 ha sido bautizada fusionando dos nombres, el de WALL-E, el robot basurero de Disney, uno de los mejores ejemplos de androide dotado de sentido y sensibilidad que nos ha dejado la ficción reciente, y el del artista ampurdanés Salvador Dalí.

También resultan desconcertantes los resultados obtenidos por el sistema de autoaprendizaje profundo GPT-3, también desarrollado por OpenAI, que produce textos que emulan la redacción humana. En octubre de 2020, uno de sus desarrolladores, Gwern Branwen, empezó a divulgar en las redes los textos elaborados por GPT-3 a partir de instrucciones básicas. Así, salieron a la luz poemas como Universe is a Glitch (El universo es un error informático), una oda inflamada a la tecnología que consta de 46 versos y que arranca así, en tono doliente y confesional: “11.000 Kilobytes de RAM es todo lo que mi existencia requiere”.

Para Branwen, “es muy revelador que la inteligencia artificial sea capaz de producir poesía de apariencia humana, ya que el uso creativo del lenguaje, basado en una cierta apreciación intuitiva de la magia de las palabras, parecía terreno vedado para las máquinas”. Sin embargo, GPT-3 ha demostrado que incluso esa última frontera puede franquearse, con dignidad notable, haciendo uso del deep learning, pese a que, tal y como reconoce Branwen, “ningún ejercicio de inteligencia artificial aplicada podrá nunca sustituir por completo el acto de comunicación entre sensibilidades que es un poema humano para cualquier que sepa apreciarlo”.

Las potenciales aplicaciones de cambio de paradigma en la creación de sistemas de inteligencia artificial son inmensas. Tal y como destacaba el propio Elon Musk cuando lanzó OpenAI, “la idea de que los ordenadores nunca podrían emular nuestra capacidad de decisión ha resultado ser un tanto ingenua: los extraordinarios avances en este campo tienden a demostrar que son perfectamente capaces de ejecutar de manera precisa cualquier tarea que les enseñemos”.

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