En este ensayo recientemente publicado se discute la posibilidad de que las computadoras sean capaces de crear obras de arte. Su autor, Aaron Hertzmann, es un científico que pertenece a la división de investigaciones de Adobe y una de las personalidades más reconocidas en el área de Computación Gráfica. Pero... ¿Podrán realmente los algoritmos reemplazar a los artistas?

“¡Desde hoy la pintura ha muerto!"

Así lo afirmó Paul Delaroche, un reconocido pintor francés al salir de una demostración de daguerrotipos en 1839. Sucede que antes de la invención de la fotografía, las únicas imágenes realistas en el mundo eran aquellas producidas por artistas. Imaginen lo especial y único que debía sentirse tener la rara oportunidad de estar frente a una pintura ejecutada con maestría, o, mejor aún, ser capaz de pintarla.

 En 2019, las millones de personas que contamos con un smartphone tenemos la posibilidad de capturar y editar tantas fotos como queramos, pero hasta la época de Delaroche, los retratos eran cosa de aristócratas. Sólo aquellos con dinero suficiente para contratar artistas que los inmortalizaran en un lienzo podían acceder al privilegio de un retrato.

Como siempre que una tecnología irrumpe en el arte, la pregunta de si podía considerarse a la fotografía como un producto artístico no tardó en aparecer. Mientras algunos sostenían que el nuevo medio de expresión servía de soporte y referencia a la pintura, otros artistas la veían como una amenaza y posible fuente de desempleo, dado que pintar retratos se había convertido en un modo común de sustento para muchos artistas callejeros.

Durante siglos, los pintores habían estado perfeccionándose para representar la realidad. Las habilidades técnicas para el realismo resultaban inseparables de otros aspectos creativos. La irrupción de la fotografía puso en crisis esa exigencia: si el fotorealismo podía ser reducido a un proceso mecánico, ¿cúal era entonces el rol del artista?

Esta pregunta impulsó a muchos a escapar del realismo. Por ejemplo, el surgimiento de los movimientos Impresionista y Post-Impresionista tuvo como motor la búsqueda de nuevas formas de representar lo real que no se limitaran a la copia exacta. Al respecto, Vincent Van Gogh le decía a su hermano, en una carta de 1888: “Debes exagerar audazmente la armonía o la discordia que producen los colores. Es lo mismo en el dibujo: la precisión o el color exacto tal vez no sean lo esencial, porque el reflejo de la realidad en un espejo [...] no sería más que una fotografía”.

Esta breve historia nos enseña una fuerte lección. Al principio, la fotografía (como la IA) no era considerada una forma de arte por el hecho de consistir en un proceso mecánico. Sin embargo, algunos artistas se aferraron a la nueva tecnología y exploraron su potencial, dando lugar a más de un siglo de arte fotográfico e incluso al surgimiento de nuevas formas de expresión artística, como el cine. Al mismo tiempo que la nueva tecnología democratizaba la captura de imágenes, revitalizó otros medios tradicionales como la pintura, empujándolo hacia formas de expresión más abstractas.

Inteligencia Artificial que no es inteligente

Recientemente, los avances en síntesis computacional de imágenes no paran de sorprendernos. Más de tres décadas de investigación en Computación Gráfica nos han dejado una variada paleta de herramientas que generan imágenes sorprendentes. En las noticias, estos algoritmos son presentados regularmente con cualidades casi humanas, como si poseyeran conciencia o intención, incluso alma. Estas comparaciones antropomórficas no le hacen nada bien a la IA.

Si bien muchos algoritmos consisten en complejas automatizaciones, quienes los programamos podemos explicar en detalle por qué funcionan y la intuición detrás del proceso artístico que encarnan. Son algo así como el modelo matemático de una representación artística.

Estos algoritmos están muy lejos de ser una réplica de la conciencia humana, algo que ni siquiera la ciencia puede todavía explicar o definir con precisión. Los algoritmos de IA, incluso los que ofrecen resultados más impresionantes, son procedimientos para aproximar datos. Algo similar a lo que hacemos cuando unimos puntos con una curva, pero en una forma mucho más sofisticada y en espacios multidimensionales.

Cuando los investigadores usamos palabras como "entrenamiento", o hablamos de "algoritmos que aprenden", lo hacemos en un sentido muy diferente al del aprendizaje humano. Entrenar un modelo de IA siempre involucra el esfuerzo de personas para formular el problema, recolectar y curar los datos, e incluso probar diferentes formulaciones.

Nuevas herramientas, los mismos miedos  

Al igual que el pánico que sufrieron los pintores ante el primer daguerrotipo, hoy también es palpable la preocupación  de que la tecnología haga desaparecer algunos trabajos. Este miedo es recurrente y se remonta a los tiempos de la primera revolución industrial.

Pero a pesar de estar inmersos en un contexto en donde las irrupciones tecnológicas se producen con una frecuencia nunca antes registrada en la historia, no vivimos en un mundo de desempleo masivo. La preocupación reaparece ante cada hito tecnológico porque siempre es más fácil imaginar la pérdida de empleos específicos que anticipar las nuevas oportunidades que crearán estas tecnologías. Sólo imaginen tener que explicar a un obrero del siglo XIX los trabajos que realizamos hoy en día...

Lo que verdaderamente debería preocuparnos es si la economía distribuirá de forma equitativa las ganancias obtenidas por las tecnologías de aprendizaje automático, o si la IA contribuirá al incremento de la desigualdad mundial, concentrando aún más la riqueza en manos de un puñado de personas. Es probable que algunas tareas humanas desaparezcan, pero estarán ligadas a procesos mecánicos que no requieren demasiada creatividad.

¿Qué tiene de artificial la inteligencia artificial?

En comparación con la inteligencia humana, los algoritmos de IA son frágiles y extremadamente superficiales. Es cierto que son herramientas sofisticadas a las que no estamos acostumbrados, por lo que muchos de sus resultados nos sorprenden. También es cierto que podemos establecer algunas similitudes entre el aprendizaje automático y el humano. Sin embargo, no podemos considerarlos una verdadera Inteligencia Artificial porque siempre hay personas detrás de cada obra.

Otorgarle el rango de autor a un algoritmo es comparable a darle la autoría de un libro al procesador de textos con que se escribió. El arte requiere intención humana, un deseo de expresarse. De la misma forma que no consideramos artista a la naturaleza, a pesar de la belleza de un paisaje o del plumaje de un faisán, no podemos considerar artista a un algoritmo de IA que no es un creador autónomo ni lo será en ningún escenario cercano previsible.

Los algoritmos para generar contenido artístico son una herramienta. Al igual que con la fotografía, quienes los adopten tempranamente podrán liderar la creación de nuevas formas de expresión y estilos que aún no podemos siquiera imaginar. Al mismo tiempo, quienes no contamos con las habilidades artísticas necesarias, tendremos acceso a nuevas y simplificadas formas para expresarnos.

*Es Investigador de CONICET - UTN FRBA en el área de Computación Gráfica, doctorado en Ciencias de la Computación por la Université de Nice - Sophia Antipolis (Francia). Participa regularmente en proyectos de investigación que combinan técnicas digitales para la manipulación de imágenes y la creación de contenido interactivo. En Twitter: @emmaiarussi. Más en: http://emmanueliarussi.com/.