jueves, marzo 28, 2024
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Inteligencia artificial y creatividad: ¿pueden las máquinas ser realmente creativas? Imagine un futuro en el que una computadora pueda escribir una novela que millones de personas puedan escribir.

 Inteligencia artificial y creatividad: ¿pueden las máquinas ser realmente creativas?  Imagine un futuro en el que una computadora pueda escribir una novela que millones de personas puedan escribir.

Imaginemos un futuro en el que una computadora pudiera escribir una novela que millones de personas querrían leer, una sinfonía que rivalizaría con la de Beethoven o una obra de arte que colgaría en el Louvre. Aunque parezca sacado de ciencia ficción, la inteligencia artificial (IA) avanza rápidamente, convirtiéndola en una realidad.

La inteligencia artificial (IA) ha logrado avances significativos en los últimos años, con innovaciones en el reconocimiento de voz e imágenes, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural realizadas por empresas líderes en desarrollo de IA. Pero la cuestión de si las máquinas son verdaderamente creativas sigue abierta. ¿Pueden imitar la intuición y la imaginación que inspiran la innovación en las personas? A medida que entramos en una nueva era de colaboración entre humanos y máquinas facilitada por soluciones de vanguardia Empresa de desarrollo de inteligencia artificial.Estas son las preguntas que debemos responder.

La capacidad de pensar creativamente, generar ideas originales y crear obras de arte o literatura originales a menudo se considera un rasgo exclusivamente humano. ¿Los robots sólo son capaces de crear respuestas estereotipadas o preprogramadas o pueden realmente replicar este tipo de creatividad?

A primera vista, podría parecer que debido a que las computadoras carecen de cualidades humanas como la imaginación, la intuición y la expresión emocional, son incapaces de expresarse verdaderamente de manera creativa. Sin embargo, los recientes avances en inteligencia artificial han demostrado que los robots son capaces de producir obras creativas, aunque de una manera distinta a la de los humanos.

Las redes generativas adversarias (GAN), que enfrentan dos algoritmos de IA entre sí en un juego de “crear y criticar”, son un método para fomentar la innovación de las máquinas. Mientras el otro algoritmo evalúa y ofrece comentarios, el primer programa produce imágenes, música u otros trabajos de creatividad. Los algoritmos desarrollan resultados más complejos y únicos con el tiempo a medida que aprenden unos de otros.

El aprendizaje por refuerzo es una estrategia diferente en la que las computadoras son recompensadas por proporcionar resultados únicos o inesperados. Esto puede producir resultados inesperados e inusuales, como el programa DeepDream de Google, que modifica las redes neuronales para producir imágenes extrañas y alucinógenas.

Algunos expertos sostienen que estos métodos representan esencialmente un ejemplo de “creatividad algorítmica”que hace uso de datos y directrices preexistentes. Las máquinas pueden inventar nuevas formas de combinar cosas que ya existen, pero no pueden empezar completamente desde cero ni desafiar su programación.

Además, la creatividad incluye el acto de descubrimiento e investigación, así como la creación de obras de arte nuevas o únicas. Tomar riesgos, cometer errores y aprender de los fracasos son componentes comunes de la creatividad humana. Por otro lado, las máquinas están diseñadas para reducir errores y maximizar el rendimiento, lo que puede limitar su capacidad de verdadera exploración e innovación.

A pesar de estas limitaciones, existen varias formas en que la IA puede mejorar la creatividad en una amplia gama de industrias. Por ejemplo, los algoritmos de IA en la creación musical pueden proporcionar nuevas melodías y armonías basadas en patrones y géneros establecidos, ofreciendo a los compositores humanos ideas y nuevos enfoques. La inteligencia artificial (IA) en las artes visuales se puede utilizar para crear nuevas texturas, tonos y formas que pueden incluirse en obras de arte tanto digitales como tangibles.

La inteligencia artificial se puede utilizar en educación para personalizar la enseñanza y proporcionar retroalimentación a los estudiantes en función de sus fortalezas y debilidades, permitiéndoles descubrir sus habilidades y competencias únicas. La IA puede ayudar a los profesores a crear lecciones dinámicas y atractivas que estimulen la originalidad y el pensamiento crítico. Una encuesta reciente realizada por Slidesgo sobre Herramientas de inteligencia artificial en la educación destacó su potencial para aportar importantes beneficios a los educadores. Las herramientas de IA en la educación tienen la capacidad de agilizar las tareas administrativas y al mismo tiempo sirven como una valiosa fuente de inspiración, lo que ahorra a los profesores un tiempo valioso a la hora de crear contenidos.

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Si bien es poco probable que los robots alguna vez puedan duplicar completamente la creatividad humana, aún podrían contribuir significativamente a aumentarla e integrarla en una variedad de contextos. Podríamos alcanzar nuevos horizontes de creatividad e invención que antes eran inalcanzables fusionando los poderes de la inteligencia humana y mecánica.

ChatGPT y Dall-E dan la impresión de que podemos realizar tareas artísticas como componer poesía o crear pinturas de una manera que a menudo es idéntica a nuestras habilidades.

¿Implica esto que las máquinas son realmente capaces de ser creativas? ¿O simplemente imitan la creatividad mientras en realidad se adhieren a un conjunto de principios preestablecidos o probabilísticos que les hemos proporcionado?

¿Qué es la creatividad?

Debemos comenzar por definir la creatividad para abordar este enigma aparentemente complejo y filosófico.

Una descripción simple del diccionario de Oxford es “el uso de la imaginación o ideas originales para crear algo”.

Dado que la “imaginación” es la facultad que conectamos con nuestra capacidad de pensamiento original y, por tanto, el origen de la creatividad, creo que es un lugar apropiado para comenzar nuestra investigación.

El funcionamiento del cerebro humano, del que forma parte la imaginación, es todavía en gran parte desconocido. Sin embargo, podríamos interpretar el significado de “imaginación” en el sentido de que sugiere que un cierto nivel de pensamiento debe entrar en el proceso de creación para que podamos afirmar que somos creativos.

Además, es vital que el trabajo que producimos tenga algún tipo de significado o significado; de lo contrario, podríamos crear confusión en lugar de ser creativos. Por ejemplo, si garabateamos tinta en una página sin considerar su valor estético o combinamos palabras al azar para formar una sopa de palabras, ni siquiera consideraremos el mensaje que intentamos transmitir.

Además, debe haber algún elemento de originalidad; Simplemente duplicar el poema o la imagen de otra persona no puede considerarse verdaderamente creativo hasta que le demos nuestra propia interpretación o toque especial.

La imaginación y las ideas humanas a menudo resultan de asociaciones; Vemos, escuchamos, sentimos o descubrimos algo que nos mueve a generar una idea o punto de vista. Somos creativos en un sentido muy humano cuando lo expresamos creando algo que simboliza ese vínculo, como componer un poema sobre algo terrible para transmitir el dolor de un evento o circunstancia a los demás.

IA generativa

La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) que pueden aprender un conjunto de reglas analizando un conjunto considerable de datos existentes (llamados “datos de entrenamiento”) y luego aplicar esas reglas para producir algo nuevo dependiendo de una entrada (denominada “datos de entrenamiento”). datos”) como una “pista”).

Podría desarrollar reglas que digan que hay una alta probabilidad de que “el sol” esté caliente, sea grande, amarillo y esté a unos 160 millones de kilómetros de distancia después de haber sido entrenado en 1.000 descripciones de “el sol”, por ejemplo.

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Por lo tanto, tiene todo el conocimiento necesario para completar la tarea cuando se le pide que escriba una oración que describa el sol.

La misma lógica se aplicaría si se pidiera a un algoritmo basado en sonido que creara música inspirada en el sol, o si se le pidiera a un algoritmo de gráficos de inteligencia artificial generativa que creara una imagen del sol.

En este ejemplo increíblemente condensado, el hipotético programa de IA utiliza sólo cuatro criterios para producir material sobre el Sol: calor, tamaño, color y distancia de nosotros.

Se estima que uno de los modelos de IA generativa más avanzados que se utilizan en la actualidad, el GPT-4 de OpenAI, se ha entrenado en un billón de parámetros diferentes. Aunque las características precisas del conjunto de datos de entrenamiento no se han hecho públicas, podemos suponer que contiene mucha más información sobre el sol que el modelo hipotético que utilizamos como ejemplo.

Como resultado, la información que puede producir tiene el potencial de ser mucho más compleja, matizada, profunda y, hasta cierto punto, creativa.

Esto es GPT-4(a través de ChatGPT Plus) a mi desafío “escribir un haiku sobre el Sol” como prueba.

“La Esfera Dorada Asciende

El calor abraza la Tierra debajo.

La vida despierta con luz”.

El hecho de que un haiku sea una forma tan limitada es, por supuesto, lo que lo hace tan “creativo” para escribirlo con éxito.

A pesar de esto, el algoritmo insertó una cantidad significativa de información, pensamientos e ideas en el poema. Estos incluyen el color y la forma del sol, así como su capacidad para producir calor y luz en la Tierra, permitiendo la vida.

No soy un poeta, pero soy una persona, y me resultaría muy difícil comunicar todas esas ideas diferentes en un haiku, que tiene una estructura de tres líneas, cinco, siete y cinco sílabas. ¿Es esto una señal de que el algoritmo es más imaginativo que yo? ¡Parecería desafiante argumentar que esto no sucede desde un punto de vista simplemente objetivo!

¿Pueden las computadoras tener nuevas ideas?

Sin embargo, es crucial tener un punto en mente para realmente acercarnos a una respuesta clara a la pregunta:

No importa cuán grande sea una pieza de poesía o arte producida por una computadora, siempre se construye utilizando bloques de construcción extraídos de los datos de entrenamiento. En otras palabras, carecemos de la verdadera capacidad de participar en lo que llamaríamos “pensamiento original”, es decir, de generar nuevas ideas.

¿Existen los humanos? Tenemos una capacidad que llamamos “imaginación”, que conceptualizamos como la capacidad de evocar nuevas nociones e ideas en nuestra mente, como comentamos anteriormente. Pero, ¿cuántas de las ideas que consideramos creativas se basan en realidad en algo que ya hemos visto, oído, leído, experimentado o aprendido? Como ya hemos mencionado, el funcionamiento del cerebro humano sigue siendo un gran desconocido incluso para los psicólogos y neurocientíficos.

Sin embargo, las conexiones que hacemos entre las cosas que ya hemos experimentado y las nuevas ideas que se nos ocurren son algo que, en mi opinión, distingue a los humanos de los robots en este sentido. Se trata de información que ya hemos visto, oído y leído (nuestros “datos de entrenamiento”), pero que ha sido filtrada a través del prisma de nuestras percepciones, emociones, creencias y experiencias individuales; en otras palabras, a través de la lente de nuestra humanidad.

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Gracias a estos pensamientos, opiniones y experiencias, somos lo que somos: seres humanos. Los algoritmos de IA generativa también crean conexiones, pero lo hacen de forma puramente mecánica y probabilística. Lo logran examinando qué palabras o conceptos están más conectados entre sí. “¿Qué forma tiene el Sol?” “El Sol es una esfera”.

ChatGPT Plus puede ser consciente de que el sol irradia calor y luz y permite que exista la luz. Pero a diferencia de usted o de mí, él no tiene sentimientos, emociones o recuerdos personales únicos con respecto al sol.

La ilusión de la creatividad

El enfoque más simple para describir las diferencias entre la creatividad humana y la de las máquinas hoy en día podría ser decir que la creatividad humana es la fuente original, mientras que la creatividad de las máquinas se entiende mejor como una imitación o ilusión de la creatividad humana. una extensión digital de nuestra capacidad para comunicarnos con los demás, procesar nuevos conceptos y provocar fuertes sentimientos en ellos.

Después de todo, Dall-E y GPT-4 no podrían “crear” nada más sorprendente que una sopa de palabras aleatoria o los garabatos de un niño sin que los humanos proporcionaran los datos que se utilizaron para entrenar la inteligencia artificial.

El argumento a favor o en contra de la IA generativa, en este momento, es esencialmente simplemente una cuestión de semántica porque podría decirse que es lo más cerca que hemos estado de crear robots creativos.

Probablemente cambiemos nuestra definición de “creatividad” a medida que pase el tiempo y aumenten las capacidades de la inteligencia artificial, lo que influirá en cómo respondemos al problema que planteamos aquí. A medida que buscamos formas de expresarnos que vayan más allá de lo que pueden hacer los robots, es posible que descubramos que la propia creatividad humana se está transformando.

Esto podría conducir a teorías completamente nuevas sobre lo que nos hace humanos, un concepto que muchos creen que está en el centro de gran parte de nuestros esfuerzos artísticos pasados, así como de nuevos tipos de expresión artística.

Una cosa es segura: una de las muchas consecuencias disruptivas que el desarrollo de la inteligencia artificial tendrá en la sociedad en los próximos años nos hará reevaluar nuestras opiniones sobre lo que constituye la creatividad, la expresión y el arte. Y si el resultado es que obtenemos una visión un poco más profunda de lo que nos hace humanos, eso en sí mismo, impulsado por los avances en el desarrollo de la inteligencia artificial, podría tener un enorme impacto en la forma en que pasamos nuestras vidas en el futuro.

Biografía del autor

Yokesh Shankar es el director de operaciones en Tecnología de chispas y uno de los principales fundadores de este espacio altamente creativo. Está estrechamente asociado con soluciones de transformación digital para problemas globales y ha cultivado experiencia en tecnología financiera, cadena de suministro, soluciones AR VR, bienes raíces y otros sectores que revitalizan la tecnología de la nueva era. Yokesh ve este espacio como un foro para compartir y buscar información y descubre que escribir y leer le da más claridad sobre lo que necesita.

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