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El curioso caso del sistema de inteligencia artificial Dabus AI, de su creador Stephen Thaler y el pleito que mantienen con las oficinas de Patentes y Marcas tanto del Reino Unido como de Europa, puede servirnos de punto de partida para hablar sobre el futuro de la creatividad y de la innovación y sobre su evolución en esta nueva era de la inteligencia artificial.  ¿Podrían verse también las industrias creativas afectadas por la automatización?

Dabus AI, el primer sistema de Inteligencia Artificial en solicitar oficialmente una patente

Stephen Thaler, CEO de la empresa inglesa Imagination Engines, ha dedicado una década en “dar vida” a un sistema de Inteligencia Artificial con capacidad para inventar nuevos productos. Sus primeros resultados viables y susceptibles de ser patentados han sido una luz de advertencia (puedes ver la solicitud de patente aquí) y un recipiente para alimentos (ver la patente aquí). Thaler satisfecho con los resultados cumplimentó todos los formularios de la oficina de patentes poniendo como inventor a Dabus AI. El resultado: ambas patentes fueron rechazadas por que el inventor no era un ser humano.  

Tras su polémica con las oficinas de patentes, Thaler ha creado el proyecto The Artificial Inventor Project para dar visibilidad a esta problemática, que cada vez será más frecuente, y que puede marcar un antes y un después en el ámbito de la innovación y la creatividad.

Las dificultades para considerar a la IA como susceptible de inventar y patentar algo son múltiples y tienen muchas aristas. Por ejemplo, en este supuesto, la IA debería ser capaz también de firmar contratos, autorizar licencias o presentar demandas.

Pero al margen de este curioso caso, lo que en este artículo venimos a poner sobre la mesa, es si realmente las máquinas tienen o tendrán en el futuro la capacidad de inventar, es decir la capacidad de ser innovadoras y creativas. O si es algo que jamás nos podrán “quitar”. En la red hay muchos artículos sobre qué trabajos son más susceptibles de desaparecer con la automatización y el auge de tecnologías como la inteligencia artificial o el big data, y los trabajos más creativos, suelen ser los mejor parados. ¿Pero es esto realmente cierto? ¿Son las máquinas capaces de ser creativas?

Definiendo la creatividad (en clave IA)

Simplificando mucho, podemos decir que tanto la creatividad como la innovación son procesos en los que se produce una de búsqueda y combinación de datos (conocimientos, experiencias, etc.) con el objetivo de llegar a algo nuevo. Y, no podemos negar que las máquinas son, de hecho, excelentes almacenando y procesando datos y también, creando conexiones entre ellas.

Sin embargo, el criterio de la novedad o la originalidad no es el único que define a la creatividad. También está presente el criterio del valor. Lo creativo tiene o debe tener un “valor” para su creador o para la sociedad. Aquí es donde las máquinas podrían fallar.

A su vez, podemos decir que existen distintos tipos de creatividad o formas de llegar a ella. La psicóloga computacional Margaret Boden distingue tres:

  • Creatividad combinatoria. Se basa en el principio de que nada es completamente original, sino que todo está hecho en base a cosas o ideas que ya existen. Es la recombinación de los imputs existentes lo que da lugar a las nuevas creaciones. Es decir, la combinación poco común de ideas comunes.
  • Creatividad exploratoria. Consiste en la exploración de las diferentes posibilidades que existen dentro de un campo de conocimiento. Es la creatividad que exhiben los matemáticos cuando descubren un nuevo teorema o los músicos cuando componen una nueva melodía.
  • Creatividad transformadora. Esta última redefine por completo a un campo de conocimiento o produce un cambio en los paradigmas dominantes.

Dadas las características de los sistemas de Inteligencia Artificial no  parece descabellado que éstos puedan crear o innovar, al menos en las dos primeras categorías. Veamos un ejemplo:

¿Cómo “crea” la Inteligencia Artificial?

Para responder a esta pregunta vamos a analizar el trabajo del colectivo Obvius, desarrolladores de un algoritmo capaz de crear un retrato de estilo clásico y que ha sido vendido por 385.643 euros.

Los artistas del colectivo parisino Obvius estuvieron durante un año “alimentando” a un algoritmo (creado a través de una Red Generativa Antagónica – GAN por sus siglas en inglés) con más de 15.000 retratos clásicos. Gracias a estos ejemplos el algoritmo comprendió las reglas del juego y es capaz de crear sus propios retratos.

Las Redes Generativas Antagónicas como la utilizada por el colectivo Obvius, abordan el proceso creativo mediante la combinación de dos tareas secundarias.

Por un lado, existe un generador que produce nuevas imágenes a partir de una distribución aleatoria de píxeles. Por otro lado, tenemos el discriminador cuya misión es evaluar el trabajo del generador e informarle de si el resultado se parece o no a un retrato auténtico.

Retrato clásico creado mediante Inteligencia Artificial

La emoción, aquello que verdaderamente distingue la creatividad humana

Visto lo visto, podemos concluir que las máquinas si que tienen una cierta capacidad innovadora o creativa, en cuanto que son capaces de procesar datos y combinarlos atendiendo a una serie de patrones llegando a soluciones nuevas y eficaces, pero tienen ciertas carencias por las que difícilmente van a poder competir con la inteligencia humana y su creatividad. Veamos algunas de ellas:

  • Quizá la principal sean las materias primas que utilizamos tanto las máquinas como los seres humanos para innovar. Las primeras “solo” tienen los datos con los que previamente hayan sido alimentadas. Los humanos, sin embargo, además de con datos podemos contar con nuestras propias experiencias, sentimientos, emociones… y, esto nos hace capaces, de conectar elementos a cuya unión se hace casi impensable si solo contásemos con la lógica o la probabilidad que rige los algoritmos.
  • Otra gran diferencia es el objetivo, el propósito. La innovación creativa es en realidad un proceso de resolución de problemas o de búsqueda de satisfacción de una serie de necesidades o carencias. La magia, que solo podemos aportar los humanos, está en la definición de esos problemas y en la detección de esas carencias, que muchas veces permanecen latentes y  son desconocidas. Estas necesidades latentes difícilmente van a estar en los datos y archivos que las máquinas tienen a su disposición para innovar.
  • El cambio de paradigma o la innovación radical. Una máquina programada bajo unas determinadas reglas del juego difícilmente va a ser capaz de transgredirlas para generar un nuevo marco o modelo. Por tanto, la creatividad o la innovación más radical queda, de momento, fuera del alcance de la Inteligencia Artificial.
  • Por último, nos encontramos con el valor o la utilidad. Crear algo novedoso no implica que esto sea útil. Como hemos dicho, solo los seres humanos somos capaces de conectar con las necesidades de otros seres humanos, las máquinas podrán identificar nuestras emociones pero no empatizar con ellas.

Creative Business Cup Spain 2020

Si has llegado hasta aquí, eres un profesional creativo y tienes o trabajas para una industria creativa, solo queremos recordarte que próximamente se celebrará en Valencia la Creative Business Cup Spain, una competición a través de la cuál las industrias creativas pueden alcanzar la visibilidad y el reconocimiento de sus productos o servicios más innovadores.

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