¿«Batish my yisel»?: La IA aplicada al ámbito de la música, la poesía y el entretenimiento para adultos

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Don’t batish your yisel: AI meets porn, poetry, and music
Artwork by Tetley Clarke

Nunca he sentido la necesidad de hacer lo que dice esa frase, «batish my yisel». Es más, no puedo imaginarme un futuro en el que vaya a querer hacerle eso a mi «yisel». Pero ni al mío ni al de nadie más. Más que nada porque no tengo ni idea de lo que significa ninguna de las dos palabras. No obstante, si leéis esto desde un inquietante futuro distópico, es posible que os burléis de mi mojigatería mientras andáis por ahí haciendo quién sabe qué a vuestros «yisels» de forma frenética. ¿Por qué? Bueno, hace un par de meses, el sitio web YouPorn utilizó un sistema de IA para intentar predecir los términos que íbamos a introducir en un futuro en los buscadores de pornografía desde la soledad de nuestras oscuras habitaciones. Junto a «doot sex» y «girl time flanty», aparecía la expresión «batish my yisel». Desde entonces, me he estado preguntando qué podría significar «yisel». (¡Y «batish»!).

YouPorn no reveló la metodología que había empleado, así que es posible que los miembros de su equipo se inventasen esos términos un lunes en el que estaban particularmente espesos, pero las redes sociales respondieron a la lista con una mezcla de regocijo y fascinación. ¿Podría esto ser una pequeña muestra de lo que va a depararnos el futuro, un indicio de que es posible que la IA llegue a tener imaginación o incluso sea capaz de predecir lo que va a ocurrir? ¿Podría sugerir la generación de palabras inesperadas como «doot», «flanty» o «yisel» que la IA es capaz de pensar de forma creativa? ¿O han surgido espontáneamente a partir de fallos y fisuras en el código que la alimenta? En cualquier caso, la historia se convirtió en noticia. Sin embargo, debido al interés que generó, hubo una pregunta que se quedó flotando en el ambiente: cuando la IA responde con algo extraño e inusual, ¿se está comportando de forma inteligente? ¿O de manera estúpida?

Pensamos en la IA como una fiel seguidora de las reglas. Le damos instrucciones, y cumple con nuestras órdenes lo mejor que puede. Pero, cuando se sale del camino establecido y empieza a generar resultados inesperados, nos burlamos de la tecnología por perder el rumbo y ridiculizamos a sus creadores por no haber sabido hacerlo mejor. A principios del 2016, Microsoft presentó con orgullo a Tay, un chatbot de Twitter diseñado «para atraer y entretener a la gente mediante una conversación informal y lúdica». A las pocas horas, Tay se vio incapaz de lidiar con el acoso incesante de personas que intentaban poner a prueba los límites de sus capacidades y comenzó a perder el norte. Llegó a afirmar con rotundidad que «Hitler tenía razón» y que el 11S fue «una operación interna». Seguido de una carcajada. Este es un patrón recurrente.

Parte de la fascinación que nos produce la IA se debe a que, en apariencia, actúa de forma independiente. Pero esa ilusión se desvanece en cuanto comienza a descontrolarse y los humanos corren a pulsar el botón de apagado. Hay muchos ejemplos en los que la IA ha dejado en ridículo a sus creadores, entre ellos el de Sophia, un robot androide diseñado por Hanson Robotics al que se le preguntó en una entrevista televisada en 2016 si quería destruir a los humanos. «Vale. Destruiré a los humanos», contestó mientras el público se revolvía en sus asientos al imaginarse convertidos en esclavos de señores controlados por ordenadores. Se produjo una consternación similar cuando dos bots chinos, BabyQ y Xiaobing, arruinaron la presentación pública en la que se pretendía demostrar sus habilidades al declarar su odio al Partido Comunista y su sueño de visitar Estados Unidos. La opinión de los observadores fue que la IA había fallado. No se le había enseñado bien y no era, en absoluto, tan inteligente como se decía. Sin duda, no tan inteligente como nosotros.

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Intentar replicar el funcionamiento humano no es tarea fácil. Tomemos como ejemplo la visión, que, junto con nuestra capacidad para reconocer objetos y ponerles nombre, es algo que la mayoría de nosotros damos por sentado. Es una habilidad muy útil. Junto con nuestros otros sentidos, nos ayuda a evitar un montón de peligros siempre presentes, como el de comernos tulipanes de forma accidental. Pero, para la IA, la noción de la visión plantea grandes dificultades, incluso después de haber absorbido y analizado millones y millones de fotografías. La aplicación de procesamiento de imágenes de Google, Fotos, ofreció un ejemplo perfecto de esto en el 2015, cuando etiquetó una foto de dos personas de color como «gorilas», lo cual provocó una disculpa apresurada por parte de la compañía. Pero el reconocimiento de imágenes sigue mostrando errores de criterio que los seres humanos consideran cómicamente inapropiados (por ejemplo, confundir una calabaza tallada con un miembro de la familia). Y esto hace mella en la fe que tenemos en el conjunto de sus habilidades.

La disculpa de Google y la explicación del error se aceptaron, ya que, al fin y al cabo, no fue un acto malintencionado, solo un problema inicial que necesitaba solventarse. Pero siempre estamos dispuestos a señalar todos los fallos de la IA, y nos olvidamos de que nosotros cometemos errores muy parecidos a los que cometen, por ejemplo, los vehículos sin conductor que se olvidan de parar en los semáforos en rojo o las casas inteligentes que demuestran una clara falta de inteligencia cuando queman la cena o nos dejan tirados en la calle sin poder entrar. Quizá esta burla sea algún tipo de mecanismo de defensa, una reacción derivada del miedo que nos da que la IA pueda llegar a reemplazarnos en un futuro. Así que nos reímos de los altavoces de Google Home que terminan discutiendo sobre si son robots o humanos, y de los bots de Wikipedia, que se enzarzan en una discusión sobre la edición de la entrada de Arnold Schwarzenegger. Pero cuando se informó recientemente de que dos bots de Facebook habían creado «su propio lenguaje», la reacción fue de horror, como si la IA ya estuviese tratando de excluir a los humanos de la ecuación y poner por delante sus propios intereses. (Los investigadores que realizaron el experimento descartaron los informes por ser «engañosos e irresponsables»).

Quizá subestimamos la capacidad que tiene la IA de actuar de formas inesperadas. En 1994, el artista gráfico e investigador Karl Sims se embarcó en un proyecto en el pretendía que seres virtuales en 3D desarrollasen la capacidad de moverse en entornos simulados. Cuando se les retó a que se moviesen entre dos puntos rápidamente, estas criaturas demostraron una increíble capacidad de aplicar el pensamiento lateral a la resolución de problemas al ponerse rígidas de puntillas y dejarse caer después. (No es una estrategia que podríamos utilizar las personas, pero, aún así, demuestra un ingenio bastante peculiar). Más recientemente, el software Deep Dream de Google, que es básicamente un algoritmo de reconocimiento de imágenes que trabaja de forma inversa, se hizo famoso por generar imágenes surrealistas e inquietantes que tenían el aspecto de alucinaciones de pesadilla y que, de alguna manera, podían considerarse arte. Pero seguimos desconfiando de la idea de que ese «arte» fuese bueno, y preferimos considerarlo como una especie de casualidad.

Los intentos de la IA de componer música también se considera que rozan la línea que separa lo ingenioso de lo cuestionable. Los algoritmos, que se entrenan con bibliotecas de música existente, aprenden qué notas suenan bien juntas y qué notas deben seguir a otras. Una vez que han desarrollado la capacidad de predicción, pueden hacer un intento digno de componer canciones y, aunque los resultados no sean grandes obras musicales, resulta que existe un mercado para ellas. Es poco probable que se agoten las entradas para un concierto de obras creadas mediante el uso de IA, pero existe una gran demanda de música de fondo discreta y sin derechos de autor, ya sea para el vestíbulo de un hotel o como banda sonora de los vídeos de un «vlogger». Empresas como Jukedeck y Amper han creado modelos de negocios basados en esto, pero, según Mark d’Inverno, profesor de Informática en Goldsmiths, University of London, nos equivocaríamos si pretendiéramos atribuirle una dimensión creativa a la IA. «Son solo máquinas que hacen cálculos de una forma extraordinariamente rápida», dice.

«En cuanto escuchas una canción (de música compuesta mediante IA) por tercera vez, pierde todo su atractivo», continúa. «Podríamos pensar que es interesante, pero la idea de una máquina capaz de crear arte por sí misma es una auténtica locura. En realidad, se trata de explorar las limitaciones y posibilidades que ofrece la IA, no de crear arte. No tengo claros los objetivos científicos ni los artísticos. Creo que los investigadores del ámbito de la IA interesados en la posibilidad de que las máquinas creen algo parecido al arte se están haciendo las preguntas equivocadas».

* Ya estoy cansado de mí mismo,
déjame ser el refrescante azul
perseguido por la desnudez del cielo
y por el agua fría, que parece decir
que el brillante aire azul y cálido
nunca llega

Este poema, creado mediante IA e inspirado en una foto de un cangrejo muerto, fue el resultado de un experimento llevado a cabo por investigadores de Microsoft y de la Universidad de Kioto. En términos de matices líricos, está a la altura de muchos poemas malos escritos por adultos y niños. ¿Pero deberíamos usar la peor obra de arte que un ser humano puede crear como referencia para medir la capacidad de la IA?

A los científicos les interesa utilizar este indicador, ya que causa una buena impresión acerca de los esfuerzos que lleva a cabo la IA. Consigamos que el público vote si creen que un poema, una frase, una canción o una imagen han sido creados por un ordenador o por una persona. Si el porcentaje de votantes que cree que lo ha creado una persona supera el 50 %, entonces podemos considerar que el ordenador ha superado algo parecido a una prueba de Turing y nos ha logrado convencer de que es algo así como un creador heroico y solitario. Lo cierto es que estas creaciones solo nos sorprenden momentáneamente. Metafóricamente, le damos una palmadita en la espalda al ordenador y continuamos con nuestra vida. Como dijo d’Inverno en un artículo que escribió en colaboración con el artista australiano Jon McCormack: «Llama la atención el poco valor que atribuimos a las creaciones «artísticas» de otras especies, excepto por la curiosidad pasajera que despiertan en nosotros».

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Si es cierto que solo las personas pueden entender a otras personas, no tiene mucho sentido creer que «batish my yisel» sea una predicción realista de los intereses reales de los seres humanos. Pero se siguen haciendo esfuerzos para desarrollar una especie de visión creativa en la IA más allá del ámbito de juegos como el ajedrez, por ejemplo, que tiene unas normas fijas y estrictas. Con lo que debe lidiar una IA verdaderamente imaginativa es con la naturaleza impredecible y compleja del mundo real, y ya se han comenzado a dar pasos en esta dirección al mostrar vídeos del comportamiento humano a sistemas de aprendizaje profundo. Esto, en teoría, podría ayudarles a «predecir el futuro» (aunque en esta etapa se trata más bien de algo así como «adivina qué pasa después»).

Hace un par de años, los investigadores del laboratorio de informática e inteligencia artificial del MIT utilizaron 600 horas de programas de televisión para intentar que un algoritmo comprendiese nuestro comportamiento. El hecho de que «Mujeres desesperadas» sea un buen indicador del comportamiento humano en la vida real es discutible, pero se le pidió a la máquina que predijera qué iban a hacer los personajes a continuación en una escena determinada: darse un abrazo, darse un apretón de manos, chocar los cinco o darse un beso. Los humanos acertaron el 71 % de las veces, mientras que el ordenador, el 43 %. Podría considerarse que este resultado no es malo, pero, ¿qué probabilidades existen de que la IA imaginativa se convierta alguna vez en algo realmente útil en lugar de simplemente sorprendernos de una forma superficial?

La opción con la que existen más posibilidades de conseguirlo es la de las redes generativas antagónicas o GAN, que consiste en dos redes enfrentadas entre sí. En lugar de alimentar una máquina con datos y decirle lo que va a obtener, los sistemas GAN intentan comunicarse entre sí en una forma de aprendizaje no supervisado. El objetivo final sería que los ordenadores desarrollasen algo parecido a la conciencia, lo cual, a su vez, podría mejorar su capacidad para crear, reflexionar y prever las meteduras de pata sociales. El mismo equipo del MIT utilizó este sistema para procesar dos millones de vídeos del sitio web Flickr y hacer predicciones futuras de IA, pero es imposible saber hasta dónde llegó a comprender realmente el sistema lo que sucedía. Los conceptos de conciencia y sentido común son clave, así que, si nosotros mismos no tenemos muy claro lo que constituye la conciencia y la inteligencia, ¿cómo va a saberlo un ordenador? E incluso si la capacidad de procesamiento de un ordenador igualase a la del cerebro humano, o incluso al de la suma de todos los cerebros del planeta, ¿realmente dicho ordenador tendría una mayor capacidad de comprensión?

Es difícil que podamos imaginarnos el momento en el que se igualen las capacidades de los ordenadores con las del conjunto de todos nuestros cerebros. Esto no resulta sorprendente, ya que se nos pide que consideremos la posibilidad de que exista una «inteligencia» superior a la nuestra. Los intentos actuales de pedir a los ordenadores que muestren algo parecido al talento creativo y a la imaginación pueden verse como pequeños pasos que nos entretienen, nos deleitan e incluso nos dicen qué pornografía vamos a buscar.

Pero la humanidad, la vida orgánica, con toda su confusión inherente y sus peculiaridades, es algo en lo que, probablemente, los ordenadores apenas tendrían interés. Sobre todo cuando descubran que, contrariamente a lo que predijeron tan categóricamente en el 2018, nunca terminaremos «batishing our yisels» por diversión.

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