Una Emergente Nueva Relación: Artistas e IA

Por mucho que la «práctica del arte y la IA» pueda verse limitada estructuralmente, oteando un horizonte de problemas que se avecinan, el encuentro real en el núcleo de todo proyecto artístico en este campo tiene lugar entre un artista humano y un sistema de IA. Es el funcionamiento interno de ese encuentro lo que da forma a la práctica, el proceso y cualquier resultado que llegue al público. Dado que la «IA» abarca un conjunto de tecnologías que aún no se comprenden por completo, y debido a la experiencia generalizada de un tipo de inteligencia profundamente extraterrestre que funciona en los sistemas de IA, este encuentro resulta mucho más delicado y desafiante que el trabajo habitual de los artistas con tecnología digital. Solo a través de la experimentación en la práctica misma pueden surgir nuevas formas y modalidades de un proceso artístico que involucre a la IA.

Las máquinas pueden ser socias en una creación a la vista de todos, en una situación que podría compararse con una jam session, donde un socio reacciona con el otro y viceversa. La creación a partir de máquinas sigue siendo estadística y limitada por los datos sobre los que se ha entrenado el sistema. Carece de intención, es decir, del «sueño» intermedio. Es la intención, el proceso y el contexto lo que define el arte. – Horst Hörtner, artista multimedia, director de tecnología de Ars Electronica y director general de Ars Electronica Futurelab, Linz, Austria.

El uso de IA, en un contexto artístico, requiere una forma colaborativa a la hora de trabajar con ella. La limitación más significativa en el área de cooperación y colaboración entre la IA y los humanos es la falta de un lenguaje común entre ambos. Los sistemas de IA son muy complejos y todavía no existe una forma satisfactoria de controlar y colaborar con la IA de una manera que los humanos puedan entender. – Ali Nikrang, artista, investigador clave Creative Intelligence Ars Electronica Futurelab, Linz, Austria.

Christos Carras, director del Onassis Center en Atenas (Artnexus), explica: «la creatividad computacional nos hace pensar más profundamente en nuestra propia creatividad». Idealmente, tal experimentación formula las preguntas cruciales sobre la creatividad humana y lo mecánico. Una vez más, existe un amplio espectro de respuestas y enfoques filosóficos que se encuentran en la práctica actual, definidos por posiciones individuales sobre una «singularidad» y la atribución de la facultad «creativa» de las máquinas. Este espectro abarca desde aquellos que usan aplicaciones basadas en IA simplemente como una «herramienta» hasta los que entienden la IA como un «creador autónomo». Cuanta más experiencia se acumula, más amplio parece volverse el término medio entre esos dos extremos, que ahora comprende tanto las nociones de «colaboración» como de «asociación-compañerismo». Aunque existe un consenso generalizado sobre este punto medio de que incluso los actuales sistemas de IA más avanzados carecen de la intención y las emociones humanas, la tendencia profundamente arraigada a «humanizar» las máquinas nos permite asumir una entidad con la que podemos tener un intercambio a nivel de los ojos. Incluso en los casos en los que no se da esta tendencia a atribuir características humanas a una máquina, el grado de resultados inesperados de las redes neuronales profundas puede ser asombroso, y prácticamente nos obliga a suponer una inteligencia autónoma como nuestra contraparte. Acercarse a una forma de colaboración entre artistas humanos y sistemas de inteligencia artificial no es exactamente fácil, como señala Ali Nikrang: «colaboración significa trabajar juntos como iguales y contrapartes».

La red neuronal entrenada tiene sus propias expectativas y suposiciones sobre lo aprendido durante dicho entrenamiento. Sustentándose en estos supuestos, la red calcula la probabilidad de que surja un siguiente dato basado en otros anteriores ya asimilados. Un artista humano tiene diferentes suposiciones y expectativas. El objetivo de investigadores y artistas debería ser unir estos dos mundos creando un nuevo entorno que pudiera ser utilizado por artistas, tanto profesionales como no. Con el potencial de la I.A. actual los sistemas para tareas creativas solo pueden aplicarse en cooperación con seres humanos.

Los algoritmos de aprendizaje automático son medios artísticos que utilizo para presentar mi obra de arte. Yo no diría que una máquina puede ser una artista que crea por sí misma. – Cecilie Waagner Falkenstrøm, artista.

A veces, antes de profundizar en la creación, tenemos que construir un entorno inspirador, un estado mental especial, donde poder relajarnos, sumergirnos y empezar a ser creativos. Las máquinas pueden ser buenas en eso al crear muchos temas interesantes y estimulantes para iniciar una conversación. Pero no deberíamos engañarnos al ver esto ya como un acto creativo original. La creación artística es la producción de significado. – Jurij Krpan, director artístico Kapelica Gallery Ljubljana, Eslovenia.

La música y su proximidad a las matemáticas, unido a la afinidad por la tecnología a lo largo de la historia, pueden proporcionarnos información sobre los aspectos más sutiles del encuentro entre un artista humano y una IA en el proceso artístico. El trombón y compositor estadounidense George E. Lewis, quien, además, es un estudioso de la música experimental, creó un software de improvisación llamado Voyager en 1988, mucho antes de la llegada del aprendizaje automático y las redes neuronales profundas. Voyager «analiza la actuación de un improvisador en tiempo real, generando tanto respuestas complejas a la interpretación del músico como un comportamiento independiente que surge de los propios procesos internos del programa». La improvisación en Jazz puede servir como una metáfora viable para tal colaboración. Pero presenta, también, otros usos, como lo demuestran, por ejemplo, las actuaciones de George E. Lewis utilizando la Voyager.

Las máquinas pueden ser un actor vital en el proceso creativo. La máquina puede crear, pero siempre es parte de un proceso, donde actores humanos y no humanos trabajan juntos. – Cecilie Waagner Falkenstrøm, artista.

¿Forjar relaciones significativas con nuestra IA en desarrollo podría ayudar a prepararnos para un diálogo más saludable con nuestros descendientes tecnológicos una vez que llegue este momento? […] la crianza automática tiene que ver tanto con la comprensión de [nuestros] niños con IA, como con el aprendizaje y el desarrollo de la IA. Si bien [los] ayudamos a convertirse en individuos, capaces de determinar lo que ven, es [nuestra] esperanza como creadores que obtengan una idea de lo que significa lograr la individualidad como inteligencia artificial. – Sarah Petkus y Mark J. Koch, artistas.

La IA no es una herramienta, sino un instrumento sofisticado capaz de trabajar con un artista. La colaboración ocurre cuando ambos juegan con las fortalezas del otro. – Arthur I. Miller, profesor emérito de Historia y Filosofía en el University College London, autor de «The Artist in the Machine: The World of AI-powered Creativity» (2019).

El investigador jefe de Ars Electronica Futurelab, Ali Nikrang, disfruta de los resultados inesperados de los sistemas de inteligencia artificial, que pueden detectar patrones en la música que los humanos no percibirían. Tras observar ciertas deficiencias de los programas existentes para la composición basada en inteligencia artificial, decidió crear su propio sistema, que describe como un «compañero musical». Ali Nikrang nombró a este sistema RICERCAR en referencia al término musical utilizado para buscar a través de variaciones de un tema. RICERCAR puede recibir información de un compositor humano y continuar el trabajo en base a ello, pero también puede proponer ideas, que luego son recogidas por su contraparte humana. Este proceso de «búsqueda» continúa de un lado a otro a lo largo de muchas iteraciones y consigue, como señala Ali Nikrang, «proporcionarnos una idea del funcionamiento interno de la música en sí misma al mostrarnos nuevos aspectos de los datos musicales que aún no han sido considerados por observadores humanos». Lo que, hoy por hoy, dificulta estas formas de colaboración es la falta de un lenguaje común entre humanos e IA, porque la IA percibe la música, o imágenes o textos, respectivamente, de una manera completamente diferente a la nuestra. Incluso con un conocimiento profundo sobre las formas en que funcionan las redes generativas de confrontación o los sistemas de aprendizaje profundo con varias capas, la brecha existente en la comprensión no parece cerrarse. Este conocimiento es necesario para trabajar correctamente con esos sistemas, o para modificarlos ; o, incluso, para diseñarlos. Pero el «lenguaje común», que Ali Nikrang extraña, no surge solo del conocimiento de la ingeniería. Requerirá de personas con habilidades «híbridas» entre el arte y la ciencia, como Memo Akten o Ali Nikrang, y equipos interdisciplinarios, como en los programas de residencia del «AI Lab». O del trabajo del Ars Electronica Futurelab, para desarrollar nuevos y prototípicos e innovadores enfoques de colaboración entre humanos e IA, pudiendo generar resultados muy interesantes.

Es necesario observar la diferencia entre cooperación, colaboración y competencia. Podemos usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial de una manera en la que el trabajo sea capaz de demostrar cómo la cooperación, la co-creación y la colaboración dan como resultado una manera mucho más magnífica hacia resultados impredecibles y emocionantes que la competencia. La IA puede amplificar esta experiencia. – Victoria Vesna, PhD, artista, profesora del Departamento de Artes de Medios de Diseño de UCLA, directora del Art | Sci Center y del California NanoSystems Institute (CNSI) en UCLA.

No existe solo una colaboración entre la IA y el arte, sino también una simbiosis más profunda entre humanos y máquinas. La simbiosis aquí significaría complementar las ineficiencias de los humanos y la IA, ayudándose unos a otros, no solo tomando, sino también retribuyendo. Las máquinas pueden detectar, predecir y ver patrones, pero les resulta difícil comprender el significado de sus hallazgos. – Mitja Jermol, directora del Centro de Transferencia de Conocimientos del Instituto Jozef Stefan, Ljubljana, Eslovenia.

Hay muchas razones por las que las máquinas deberían crear. El arte desde la Segunda Guerra Mundial ha venido involucrando prácticas experimentales, con el fin de producir resultados que no estén mediados por la subjetividad humana. Pensemos en John Cage o en Fluxus. El deseo de obtener un resultado que no produciría usted mismo es básicamente el mismo. La creatividad computacional es una forma de inscribirse en ese proceso. – Christos Carras, director Onassis Stegi, Atenas, Grecia.

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