×

Używamy ciasteczek, aby ulepszyć LingQ. Odwiedzając stronę wyrażasz zgodę na nasze polityka Cookie.


image

CuriosaMente - Videos Interessantes, ¿La Inteligencia Artificial acabará con el Arte?

¿La Inteligencia Artificial acabará con el Arte?

Esta no es una obra de arte pintada por una mano humana Y esta fotografía no la capturó

la cámara de una persona y, de hecho, las personas y cosas que aparecen ahí ¡no existen!

Son imágenes generadas por inteligencias artificiales y ya son capaces de producir

cualquier escena, imaginable o inimaginable, en un sinnúmero de estilos y simulando cualquier

técnica, con tan sólo darles una instrucción. ¿Cómo funcionan? ¿Son capaces de pensar?

Y, más importante…

¿La inteligencia artificial acabará con el arte?

Computadora, quiero una pintura de mí mismo en pose heróica montando a caballo y conquistando

el mundo. ¡Humm! Mejor dibújame en el estilo de Rufino Tamayo. No, creo que quedaría mejor

como anime japonés. ¿O como si lo hubiera pintado Remedios Varo? ¡La verdad es que

esto de la inteligencia artificial da un poco de miedo! Porque, como habrás notado, no

se trata de que hagan copy-paste de imágenes que se encuentran por ahí ¿Cómo lo hacen?

¿Son mágicas? ¿Ya son seres conscientes? O son… ¿matemáticas?

La inteligencia artificial no es algo nuevo, ya lleva años existiendo. De hecho, desde

hace tiempo se ha usado esta tecnología para identificar lo que representan las imágenes:

algo que para nosotros es muy sencillo, para una computadora es muy complicado: lo que

para un ser humano es, por ejemplo, un perrito jugando pelota, para la computadora es sólo

una colección de valores numéricos. Por eso los programadores inventaron algo llamado

redes neuronales: sistemas computacionales que son capaces de aprender. Se pueden entrenar

para un montón de cosas, desde jugar juegos de video hasta hacer diagnósticos de salud

o análisis del clima. Tenemos un video sobre ellas, si quieres ahondar más en el tema.

Para reconocer imágenes, las redes neuronales se entrenan dándoles imágenes que intentan

adivinar usando un método llamado Redes Generativas Adversarias: una red genera intentos y la

otra los califica. Cada intento se premia o se castiga (por decirlo así) usando un

algoritmo llamado “descenso de gradiente”, que califica los intentos más acertados con

un costo bajo y los más alejados con un costo alto. Los intentos que se acercan más tienen

otra oportunidad y se reproducen introduciendo variaciones. El proceso se repite muchas,

muchas MUCHAS, veces hasta que tenemos un sistema capaz de identificar lo que hay en

la imagen. Bueno, pues recientemente, un grupo de expertos

dijo: “¿Y qué tal si lo aplicamos a la inversa? En vez de que la imagen produzca

un texto, hacemos que el texto… produzca una imagen.” Pero no sólo que encuentre

una imagen, sino que genere algo completamente nuevo. Actualmente hay varios modelos, como

el de Midjourney, el de Dall-e o Stable Diffusion, que tienen características diferentes, pero

simplificando y generalizando mucho, el proceso es el siguiente:

Primero se recopila un conjunto de datos lo más grande posible que contenga imágenes

y sus descripciones. Estas se obtienen de todos los rincones de internet, donde las

imágenes suelen tener texto alternativo (esa breve descripción que aparece cuando la foto

no carga) y del texto que rodea a las imágenes. Durante ese proceso la imagen se reinterpreta,

reduciendo su información al mínimo de manera que pesa solo unos cuantos bytes.

Con esa enorme base de datos se entrena a la red neuronal para que identifique qué

contiene cada imagen, y la información resultante genera algo llamado “espacio latente”...

¿Qué es eso? ¡Es un espacio de muchas dimensiones! ¡Órale! ¿Cómo es eso? Imagina que quieres

distinguir esta imagen de una rana de la de un libro. Una dimensión, o variable, que

puedes medir, es la “verdosidad”. Pero ¿y si el libro es verde? Entonces, para distinguirlos,

puedes añadir otra dimensión, digamos, la “rectangularidad”. Ya tenemos un espacio

de dos dimensiones. Oye, pero esta imagen también tiene una rana y no es verde… Entonces,

para decir que es una rana, necesitamos otras características, por ejemplo “tener ojos”:

una dimensión más. Este animal tiene ojos pero no es una rana ¡necesitaríamos muchísimas

dimensiones para describir imágenes! Y exactamente así es el espacio latente: tiene cientos

de dimensiones, y la mayoría de ellas ni siquiera las podemos describir con lenguaje

coloquial. En este espacio hay regiones donde se concentran

colores, formas o incluso estilos visuales y escuelas artísticas. Y cada punto dentro

de este espacio es un punto de partida potencial para generar imágenes posibles. Y así llegamos

a la tercera parte: la generación. Partiendo de los prompts, o sugerencias, que

introduce el usuario, el modelo elige un punto del espacio latente y entra a un proceso que

se llama difusión estable. Primero crea una imagen a partir de ruido aleatorio. Como es

aleatorio nunca se obtienen dos imágenes exactamente iguales. La red neuronal le “busca

forma” a las imágenes de ruido, como cuando nosotros les buscamos forma a las nubes, y

elige aquella que se parece más a lo que se le pidió (aunque en este momento no se

parezca a nada). Conservando los pixeles que sirven y cambiando los que no, genera muchas

variantes que a su vez también son calificadas y filtradas. Esta, por ejemplo, ya tiene más

características en común con aquel punto específico en el espacio latente. El proceso

se repite una cantidad enorme de veces: la imagen se va convirtiendo poco a poco en algo

reconocible y hasta increíblemente detallado. ¡Y ahí la tienes! Una fotografía,dibujo

o pintura que no existía antes, creada únicamente con el poder de las matemáticas: una obra

de arte sin la mano de un artista. ¡Esto lo cambia todo! Esta nueva tecnología

tiene tremendas implicaciones éticas, algunas que ya te habrás dado cuenta y otras que

seguro ni te imaginabas. Para empezar ¿Esto hará que los dibujantes, pintores y fotógrafos

se queden sin trabajo? Para contestar esto, hay que decir que, desde hace 200 años, con

la revolución industrial, las innovaciones tecnológicas siempre han precarizado las

ocupaciones de la gente: los telares mecánicos dejaron sin trabajo a las tejedoras manuales;

la automatización de las fábricas dejó sin empleo a muchísimos obreros.

Sin embargo, hay casos interesantes: se temía que la invención de la fotografía eliminaría

a los pintores, y no ocurrió así; más bien los artistas encontraron nuevas formas de

expresión. Más adelante, el arte digital no destruyó la profesión de quienes pintan

y dibujan con papel, lápiz y pintura. Lo que ha pasado es que se han diversificado

las formas de expresión: lo análogo convive con lo digital y ahora, convivirá con la

inteligencia artificial. Pero sí cambiarán las cosas: posiblemente las empresas que venden

imágenes de stock empezarán a incluir imágenes generadas. Artistas digitales usarán las

IAs como fuente de inspiración o materia prima y seguramente aparecerán nuevas profesiones,

como “ingeniero de prompts”: personas expertas en escribir textos para que las computadoras

produzcan exactamente las imágenes que necesitan. Otra consideración ética tiene que ver con

la autoría de las imágenes que se usan para entrenar a las IA: si bien no “copian y

pegan” las imágenes directamente, es evidente que toman e interpretan esas obras para generar

las nuevas. ¿No debería darse crédito y compensarse económicamente a sus creadores?

Algunas empresas ya están limitando las fuentes de inspiración a artistas que fallecieron

hace ya mucho tiempo, pero hay sitios que compilan muchísimas obras de arte que están

vendiendo las colecciones sin necesariamente pedirle permiso a las autoras y autores. Lo

mismo aplica a los modelos: si alguien tomó una foto tuya, esta podría usarse sin tu

consentimiento para alimentar a las IAs o incluso para generar imágenes falsas para

inculparte o ridiculizarte. También está el problema de los sesgos:

la manera en que se alimentan las bases de datos suele reproducir las mismas tendencias

sexistas o racistas que hay en la sociedad: generar imágenes de “hombres guapos”

suele producir imágenes de hombres caucásicos, o poner “nurse”, enfermero o enfermera,

genera imágenes de solo mujeres. Actualmente ya hay grupos y organizaciones

preocupados por estas consideraciones éticas, trabajando por que se corrijan estos sesgos

y problemáticas. Sin embargo la tecnología parece avanzar demasiado rápido. Las IAs

ya están generando videos, empiezan a componer música… (PAUSA 3 SEGUNDOS) Quizá antes

de diez años ya estén escribiendo novelas, diseñando edificios y produciendo hasta películas

completas ¿Será que superarán a los humanos en la creatividad, lo único en lo que nos

creíamos especiales? Pero, aún si fuera así, creemos que las Inteligencias artificiales

nunca podrán sustituirnos, porque el arte es más que un producto: es, ante todo, una

manera en la que nos expresamos y en la que escuchamos a los demás: es la manera que

tenemos de compartir y aprender de la profundidad de la experiencia humana y conocernos unos

a otros ¡CuriosaMente! ¿Ya te suscribiste a nuestro canal? ¡Ahh,

qué bueno! Si te gustó el video, danos un like y déjanos un comentario. Recuerda que

también puedes apoyarnos en patreon.com/curiosamente o a través del botón “unirse”, y así

puedes proponer temas para los videos y participar en votaciones. Y también puedes seguirnos

para saber más cosas interesantes en Instagram, Twitter y Facebook.

¿La Inteligencia Artificial acabará con el Arte? Wird künstliche Intelligenz die Kunst töten? Will Artificial Intelligence put an end to Art? A Inteligência Artificial vai matar a Arte?

Esta no es una obra de arte pintada por una mano humana Y esta fotografía no la capturó

la cámara de una persona y, de hecho, las personas y cosas que aparecen ahí ¡no existen!

Son imágenes generadas por inteligencias artificiales y ya son capaces de producir ||generated|||||||||

cualquier escena, imaginable o inimaginable, en un sinnúmero de estilos y simulando cualquier |||||||countless|||||

técnica, con tan sólo darles una instrucción. ¿Cómo funcionan? ¿Son capaces de pensar?

Y, más importante…

¿La inteligencia artificial acabará con el arte?

Computadora, quiero una pintura de mí mismo en pose heróica montando a caballo y conquistando ||||||||pose||riding||||

el mundo. ¡Humm! Mejor dibújame en el estilo de Rufino Tamayo. No, creo que quedaría mejor ||||draw me|||||Rufino|Tamayo|||||

como anime japonés. ¿O como si lo hubiera pintado Remedios Varo? ¡La verdad es que ||||||||||Varo||||

esto de la inteligencia artificial da un poco de miedo! Porque, como habrás notado, no

se trata de que hagan copy-paste de imágenes que se encuentran por ahí ¿Cómo lo hacen? ||||||pegar||||||||||

¿Son mágicas? ¿Ya son seres conscientes? O son… ¿matemáticas?

La inteligencia artificial no es algo nuevo, ya lleva años existiendo. De hecho, desde

hace tiempo se ha usado esta tecnología para identificar lo que representan las imágenes:

algo que para nosotros es muy sencillo, para una computadora es muy complicado: lo que

para un ser humano es, por ejemplo, un perrito jugando pelota, para la computadora es sólo

una colección de valores numéricos. Por eso los programadores inventaron algo llamado ||||numerical|||||||

redes neuronales: sistemas computacionales que son capaces de aprender. Se pueden entrenar |||computational||||||||

para un montón de cosas, desde jugar juegos de video hasta hacer diagnósticos de salud ||||||||||||diagnoses||

o análisis del clima. Tenemos un video sobre ellas, si quieres ahondar más en el tema.

Para reconocer imágenes, las redes neuronales se entrenan dándoles imágenes que intentan ||||||||giving them|||

adivinar usando un método llamado Redes Generativas Adversarias: una red genera intentos y la |using|||||Generative|adversarial||||||

otra los califica. Cada intento se premia o se castiga (por decirlo así) usando un |||||||||punishes|||||

algoritmo llamado “descenso de gradiente”, que califica los intentos más acertados con ||descent||||||||accurate|

un costo bajo y los más alejados con un costo alto. Los intentos que se acercan más tienen ||||||distant|||||||||||

otra oportunidad y se reproducen introduciendo variaciones. El proceso se repite muchas, |||||introducing||||||

muchas MUCHAS, veces hasta que tenemos un sistema capaz de identificar lo que hay en

la imagen. Bueno, pues recientemente, un grupo de expertos

dijo: “¿Y qué tal si lo aplicamos a la inversa? En vez de que la imagen produzca

un texto, hacemos que el texto… produzca una imagen.” Pero no sólo que encuentre

una imagen, sino que genere algo completamente nuevo. Actualmente hay varios modelos, como ||||generate||||||||

el de Midjourney, el de Dall-e o Stable Diffusion, que tienen características diferentes, pero ||de Medioviaje|||de la|||Establo|Difusión|||||

simplificando y generalizando mucho, el proceso es el siguiente:

Primero se recopila un conjunto de datos lo más grande posible que contenga imágenes ||it gathers||||||||||contains|

y sus descripciones. Estas se obtienen de todos los rincones de internet, donde las

imágenes suelen tener texto alternativo (esa breve descripción que aparece cuando la foto

no carga) y del texto que rodea a las imágenes. Durante ese proceso la imagen se reinterpreta, ||||||||||||||||reinterprets

reduciendo su información al mínimo de manera que pesa solo unos cuantos bytes.

Con esa enorme base de datos se entrena a la red neuronal para que identifique qué ||||||||||||||identify|

contiene cada imagen, y la información resultante genera algo llamado “espacio latente”... |||||||||||latent

¿Qué es eso? ¡Es un espacio de muchas dimensiones! ¡Órale! ¿Cómo es eso? Imagina que quieres |||||||||Wow||||||

distinguir esta imagen de una rana de la de un libro. Una dimensión, o variable, que

puedes medir, es la “verdosidad”. Pero ¿y si el libro es verde? Entonces, para distinguirlos, ||||greenness||||||||||

puedes añadir otra dimensión, digamos, la “rectangularidad”. Ya tenemos un espacio ||||||rectangularity||||

de dos dimensiones. Oye, pero esta imagen también tiene una rana y no es verde… Entonces,

para decir que es una rana, necesitamos otras características, por ejemplo “tener ojos”:

una dimensión más. Este animal tiene ojos pero no es una rana ¡necesitaríamos muchísimas

dimensiones para describir imágenes! Y exactamente así es el espacio latente: tiene cientos ||||||||||latent||

de dimensiones, y la mayoría de ellas ni siquiera las podemos describir con lenguaje

coloquial. En este espacio hay regiones donde se concentran

colores, formas o incluso estilos visuales y escuelas artísticas. Y cada punto dentro

de este espacio es un punto de partida potencial para generar imágenes posibles. Y así llegamos

a la tercera parte: la generación. Partiendo de los prompts, o sugerencias, que |||||||||pistas|||

introduce el usuario, el modelo elige un punto del espacio latente y entra a un proceso que ||||||||||latent||||||

se llama difusión estable. Primero crea una imagen a partir de ruido aleatorio. Como es

aleatorio nunca se obtienen dos imágenes exactamente iguales. La red neuronal le “busca random||||||||||||

forma” a las imágenes de ruido, como cuando nosotros les buscamos forma a las nubes, y ||||||||||||||clouds|

elige aquella que se parece más a lo que se le pidió (aunque en este momento no se

parezca a nada). Conservando los pixeles que sirven y cambiando los que no, genera muchas |||||pixels|||||||||

variantes que a su vez también son calificadas y filtradas. Esta, por ejemplo, ya tiene más |||||||rated||filtered||||||

características en común con aquel punto específico en el espacio latente. El proceso ||||||||||latent||

se repite una cantidad enorme de veces: la imagen se va convirtiendo poco a poco en algo

reconocible y hasta increíblemente detallado. ¡Y ahí la tienes! Una fotografía,dibujo ||||detailed|||||||

o pintura que no existía antes, creada únicamente con el poder de las matemáticas: una obra

de arte sin la mano de un artista. ¡Esto lo cambia todo! Esta nueva tecnología

tiene tremendas implicaciones éticas, algunas que ya te habrás dado cuenta y otras que |||ethical||||||||||

seguro ni te imaginabas. Para empezar ¿Esto hará que los dibujantes, pintores y fotógrafos ||||||||||artists|||

se queden sin trabajo? Para contestar esto, hay que decir que, desde hace 200 años, con

la revolución industrial, las innovaciones tecnológicas siempre han precarizado las ||||||||precarized|

ocupaciones de la gente: los telares mecánicos dejaron sin trabajo a las tejedoras manuales; |||||looms|||||||weavers|

la automatización de las fábricas dejó sin empleo a muchísimos obreros.

Sin embargo, hay casos interesantes: se temía que la invención de la fotografía eliminaría ||||||feared|||||||would eliminate

a los pintores, y no ocurrió así; más bien los artistas encontraron nuevas formas de

expresión. Más adelante, el arte digital no destruyó la profesión de quienes pintan

y dibujan con papel, lápiz y pintura. Lo que ha pasado es que se han diversificado |they draw||||||||||||||diversified

las formas de expresión: lo análogo convive con lo digital y ahora, convivirá con la ||||||||||||will live||

inteligencia artificial. Pero sí cambiarán las cosas: posiblemente las empresas que venden ||||they will change|||||||

imágenes de stock empezarán a incluir imágenes generadas. Artistas digitales usarán las ||stock|||||||||

IAs como fuente de inspiración o materia prima y seguramente aparecerán nuevas profesiones, AIs|||||||raw material|||||

como “ingeniero de prompts”: personas expertas en escribir textos para que las computadoras

produzcan exactamente las imágenes que necesitan. Otra consideración ética tiene que ver con

la autoría de las imágenes que se usan para entrenar a las IA: si bien no “copian y ||||||||||||||||they copy|

pegan” las imágenes directamente, es evidente que toman e interpretan esas obras para generar |||||||||interpret||||

las nuevas. ¿No debería darse crédito y compensarse económicamente a sus creadores? |||||||to be compensated||||

Algunas empresas ya están limitando las fuentes de inspiración a artistas que fallecieron ||||||||||||died

hace ya mucho tiempo, pero hay sitios que compilan muchísimas obras de arte que están ||||||||they compile||||||

vendiendo las colecciones sin necesariamente pedirle permiso a las autoras y autores. Lo ||collections||||||||||

mismo aplica a los modelos: si alguien tomó una foto tuya, esta podría usarse sin tu

consentimiento para alimentar a las IAs o incluso para generar imágenes falsas para

inculparte o ridiculizarte. También está el problema de los sesgos: blame you||to ridicule you|||||||biases

la manera en que se alimentan las bases de datos suele reproducir las mismas tendencias

sexistas o racistas que hay en la sociedad: generar imágenes de “hombres guapos” sexist||||||||||||handsome

suele producir imágenes de hombres caucásicos, o poner “nurse”, enfermero o enfermera, |||||Caucasian|||enfermera|||

genera imágenes de solo mujeres. Actualmente ya hay grupos y organizaciones

preocupados por estas consideraciones éticas, trabajando por que se corrijan estos sesgos |||considerations||||||||biases

y problemáticas. Sin embargo la tecnología parece avanzar demasiado rápido. Las IAs

ya están generando videos, empiezan a componer música… (PAUSA 3 SEGUNDOS) Quizá antes

de diez años ya estén escribiendo novelas, diseñando edificios y produciendo hasta películas

completas ¿Será que superarán a los humanos en la creatividad, lo único en lo que nos

creíamos especiales? Pero, aún si fuera así, creemos que las Inteligencias artificiales

nunca podrán sustituirnos, porque el arte es más que un producto: es, ante todo, una ||replace us||||||||||||

manera en la que nos expresamos y en la que escuchamos a los demás: es la manera que

tenemos de compartir y aprender de la profundidad de la experiencia humana y conocernos unos

a otros ¡CuriosaMente! ¿Ya te suscribiste a nuestro canal? ¡Ahh,

qué bueno! Si te gustó el video, danos un like y déjanos un comentario. Recuerda que

también puedes apoyarnos en patreon.com/curiosamente o a través del botón “unirse”, y así

puedes proponer temas para los videos y participar en votaciones. Y también puedes seguirnos

para saber más cosas interesantes en Instagram, Twitter y Facebook.