Las màquines poden crear alguna cosa genuïnament nova?

David Cope Emmy Vivaldi

Definámosla la creatividad de forma más objetiva: la creatividad es la capacidad de crear algo genuinamente nuevo, no solo nuevo para el observador, sino nuevo para cualquier observador posible. Entonces los problemas filosóficos se disparan: ¿existe, realmente, la novedad? Si partimos de una visión determinista, de un cosmos gobernado por estrictas leyes físicas que concatenan causalmente todos los sucesos, la novedad es imposible. Aceptarla implicaría una ruptura con ese orden y sería algo así como la irrupción de algo sobrenatural que no muchos estarían dispuestos a aceptar. Para eludir este problema vamos a restringir novedoso como la generación de algo que antes no estaba (no que no pudiera predecirse que estuviera dado el determinismo universal). Es decir, algo nuevo no tiene por qué ser sorprendente, solo nuevo ¿Son las máquinas capaces de crear algo genuinamente nuevo?

La científica cognitiva británica Margaret Boden nos expone tres formas de creatividad:

1. Creatividad combinatoria: elementos conocidos se combinan creando combinaciones novedosas (Si lo pensamos, quizá esta es la única forma posible de creatividad y podemos reducir las otras dos a ésta). Por ejemplo, la idea de pegaso es una novedosa forma de combinar las ideas de caballo y de alas. La creatividad combinatoria es trivial para cualquier programa informático desde hace muchos años. Yo mismo, jugando a programar en Java, hice un sencillo programa que generaba poemas, sencillamente, partiendo de una pequeña base de datos de palabras organizadas según criterios sintácticos (Ej.: sustantivos femeninos en singular) que se agrupaban en frases previamente estructuradas según un motor aleatorio. El resultado era sorprendentemente bueno y mi estúpido programa pasaría, sin demasiados problemas, un test de Turing poético. Problema: los resultados de la creatividad combinatoria han de ser evaluados para juzgar si son valiosos. Pensemos en el clásico ejemplo de un mono pulsando aleatoriamente las teclas de una máquina de escribir durante un tiempo infinito. Al final, conseguiría escribir el Quijote, pero haría falta alguien que evaluara todos los resultados y que identificara al Quijote como resultado valioso. El mono, por sí solo, no sabe evaluar sus resultados, igual que mi programa poeta no sabía si su poema era bueno o no. Es el problema de la relevancia del que ahora hablaremos más.

2. Creatividad exploratoria: consiste en explorar un determinado modelo, incluso llevándolo al máximo forzando sus límites. Por ejemplo, dentro de un determinado estilo pictórico o literario, se exploran todas sus posibilidades, llegando a bordear sus fronteras. La novedad se reconocerá como una evolución del propio modelo de partida.  La creatividad exploratoria y la combinatoria son, a menudo lo mismo, pues podría entenderse que la exploratoria se agotará al probar todas las combinaciones posibles de unos elementos dados. Igualmente, la creatividad exploratoria ha sido replicada computacionalmente a un nivel, además, sobrehumano. Tenemos programas que hacen música al estilo de Chopin, Vivaldi o de Bach de forma que nadie sabría determinar si son o no obras de los autores originales (véase el programa Emmy de David Cope). También es muy interesante el proyecto Next Rembrandt  en el que se utilizó aprendizaje profundo para pintar un nuevo cuadro absolutamente indistinguible de un original (incluso emularon las pinceladas mediante impresión 3D) ¿Algún humano en la sala sabría hacer algo así?

3. Creatividad transformacional: consiste en dar el siguiente paso de la exploratoria: no solo llegar a la frontera del modelo sino traspasarla. Se trata de romper alguna de las normas propias del canon del modelo explorado (negándola, sustituyéndola, complementándola, añadiéndole otra nueva…), creando así un modelo nuevo. Por ejemplo, las vanguardias artísticas de principios del siglo XX se basaron en gran parte, de romper con cualquier normatividad del estilo clásico, creando así todos los -ismos que se desarrollaron durante el resto del siglo ¿Es la IA capaz de esta creatividad? En principio sí. Tenemos algoritmos genéticos que se modifican a sí mismos y, en base a esa modificación, pueden romper fácilmente con cualquier protocolo de actuación inicial. Al inicio y al final de esta entrada tenemos imágenes de diseños de columnas hechos mediante la arquitectura computacional de Michael Hansmeyer ¿Constituyen un nuevo estilo arquitectónico? El problema, de nuevo, está en el reconocimiento como valioso de ese nuevo resultado ¿Cómo puede saber la computadora si lo que ha creado es un verdadero nuevo estilo o es mero ruido? Otra vez nos encontramos con la relevancia.

¿Y qué es el problema de la relevancia? Es una variante del controvertido y largamente debatido frame problem (problema del marco). Por definirlo de alguna manera (muchos han dicho que el problema es, prácticamente, indefinible), diremos que viene a decir que las máquinas son especialmente torpes para identificar los elementos relevantes para solucionar un determinado problema (en breve escribiré una entrada específicamente de ello). Llevamos décadas discutiendo sobre el tema sin llegar a ninguna solución satisfactoria.

Pero podríamos abordar la cuestión desde otra perspectiva eludiendo el grueso del problema: no hace falta que solucionemos el problema del marco en su totalidad, sino solo para este problema en concreto ¡Acotemos el marco! En nuestras sociedades debe de existir algún tipo de mecanismo o procedimiento que se utilice para determinar si una novedad representa el nacimiento de un valioso nuevo estilo o si tan solo es mal arte. Basándonos en ello, podríamos construir un segundo programa que evaluara la calidad artística de las creaciones de un primero ¿Existe tal procedimiento? ¿Quién decide si algo es arte o no? ¡Ufff! Ahora nos metemos en un problema más complicado si cabe, porque tampoco existe acuerdo entre los expertos acerca de qué es y qué no es arte. Dicho de otro modo, en el estado actual del arte contemporáneo, ¡los propios humanos no han resuelto el problema de la relevancia para sí mismos!

Observemos la fuente de Duchamp, la mierda de artista de Piero Manzoni o el cuadrado negro sobre fondo blanco de Kazimir Malevich… Hoy en día se exhiben en museos y son consideradas obras de arte de pleno derecho… ¿Qué criterio se utilizó para determinar que obras así son arte y otras no?

Lo que sí podemos decir es que a nivel técnico, un computador puede hacer todo lo que un artista humano puede. No creo que exista técnica pictórica (o de cualquier tipo de arte) que no pueda ser copiada (y expandida fruto de la creatividad exploratoria) por las computadoras. Al igual que con el nuevo Rembrandt, pueden generar cualquier obra indistinguible de la original de cualquier artista existente. Por ejemplo, para un experto en arquitectura es muy difícil definir el estilo arquitectónico de las casas de la pradera de Frank Lloyd Wrigth. Sin embargo, un generador computacional emuló la «gramática creativa» de Lloyd Wrigth, diseñando una indefinida cantidad de nuevas casas que recreaban perfectamente su estilo (Koning y Eizenberg, 1981). Una versión más moderna es ArchiDNA.

Y lo que no podemos decir es lo de siempre: a pesar de que los resultados sean impresionantes, a las máquinas creativas les pasa lo mismo que a las máquinas que juegan al ajedrez o al Go:  su funcionamiento no se parece en nada al humano. Las máquinas no crean como nosotros porque la mente humana todavía es un misterio en muchísimas de sus facetas, y todavía carecemos de modelos cognitivos suficientemente potentes como para comprenderlas con claridad. Esto no quiere decir, desde luego, que en el proceso creativo existan elementos sobrenaturales o que exista algo en nuestra mente que se escapará para siempre a la ciencia. Sencillamente, el cerebro humano es, que sepamos, el objeto más complejo del universo conocido y con los nuevos, y prometedores, avances en neurociencias, y en ciencias cognitivas en general, solo hemos tocado su superficie. Queda todavía mucho para comprender el surgir de una simple emoción, cuánto más para explicar un complejo proceso de creación artístico en el que intervienen gran cantidad de procesos cognitivos, afectivos, biográficos, etc.

Santiago Sánchez-Migallón Jiménez, Creatividad versus relevancia: ¿Pueden crear las máquinas?, La máquina de Von Neumann 06/12/2017