Narrativas Generadas por Computadoras

Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs]

A medida que el uso de la analítica de datos continúa aumentando, los límites de lo que el enfoque puede lograr continúan siendo empujados hacia atrás.Entre las Líneas En entretenimiento, este progreso plantea una pregunta particularmente controvertida: ¿se puede emplear el análisis de datos para “programar” un gran producto de entretenimiento? En otras palabras, ¿pueden los administradores del entretenimiento utilizar la inteligencia artificial y los grandes datos no sólo para comprender los patrones literarios y dramáticos que desencadenan ciertas reacciones de los consumidores (que es lo que hemos discutido en la sección anterior), sino también para crear de forma autónoma nuevos trabajos que traduzcan tales aprendizajes en nuevas historias, canciones o juegos? Para ello, un algoritmo tendría que ser esencialmente capaz de tener creatividad. Hay que tener en cuenta que para generar que guste, el entretenimiento debe ofrecer familiaridad a los consumidores, pero también debe crear sensaciones nuevas y estimulantes.

Entonces, ¿los ordenadores son capaces de hacer eso? ¿Involucrarse en la creatividad? Ciertamente se puede prever la posibilidad. La fascinación por la mera idea de utilizar algoritmos para producir trabajo creativo está en el corazón de varios trabajos influyentes del novelista Philip K. Dick (por ejemplo, Do Androids Dream of Electric Sheep?), cuyos robots son más humanos que los humanos.Si, Pero: Pero numerosos cineastas también han minado este territorio, estando más (las películas Blade Runner de Ridley Scott) o menos (por ejemplo, Terminator de James Cameron, Her de Spike Jonze y Ex Machina de Alex Garland) estrechamente inspirados por las ideas de Dick, al igual que los visionarios de la televisión de alto nivel, como Jonathan Nolan (Westworld).Si, Pero: Pero además de tales visiones, ¿qué sabemos sobre el tema a partir de la investigación? ¿Qué es la ciencia ficción y qué es la ciencia real?

(Nota: Los investigadores y estudios que se citan en relación a la Calidad de la Experiencia del Producto Cultural nos dan algunas ideas de lo que los consumidores tienen en mente cuando piensan (o sienten) un “gran” ocio, espectáculo o entretenimiento.)

David Cope, compositor e informático, lidera una corriente de estudiosos que han propuesto procesos computacionales que producen obras musicales. Su enfoque combina, en efecto, el análisis de datos con consideraciones teóricas. Deconstruye composiciones clásicas de compositores humanos como Bach y Chopin (la parte de “análisis de datos”), identifica los elementos comunes en ellas (la primera parte de “teoría”), y luego utiliza una comprensión emergente de las “reglas musicales” (la segunda parte de “teoría”) para “recombinar” los elementos de las canciones en nuevas obras (véase Cope 1996, 2005). Como consecuencia de este proceso de recombinación, Cope suele nombrar sus composiciones algorítmicas en honor al compositor en cuya obra se basan, como en el caso de “Sonata Movement (After Beethoven)”. Un intento relacionado de entretenimiento “generado por algoritmos” (en el contexto del entretenimiento narrativo) es la obra de teatro “Beyond the Fence”, que tuvo un recorrido experimental de dos semanas en Londres. Un equipo de científicos informáticos empleó algoritmos para desarrollar la premisa central de la obra, la estructura de la trama, el “arco narrativo central” y el material musical.

Puntualización

Sin embargo, los informáticos no revelaron detalles sobre cómo se hizo esto, y qué partes del resultado fueron realmente generadas por ordenador.

Escuchar las obras de Cope (lo que se puede hacer gratuitamente en su sitio web) y ver la obra de Londres plantea la pregunta de qué es lo que realmente constituye la creatividad y si no es algo más que la mera recombinación de los elementos del producto de una nueva manera. Los estudiosos de la innovación han utilizado el concepto de “capacidad de innovación” para abordar cuestiones conexas; el concepto distingue las ofertas que sólo proporcionan cambios incrementales en los productos existentes de las que son “radicalmente” nuevas.Entre las Líneas En esencia, el hecho de que algo sea radicalmente nuevo finalmente está en el ojo del espectador o lector, pero los nuevos productos sólo se suelen considerar radicalmente nuevos si aprovechan un territorio inexplorado, y no se limitan a ofrecer una reorganización de los productos existentes.Entre las Líneas En el sector del entretenimiento, el concepto fundamental de las sensaciones es esencial para juzgar la capacidad de innovación de un nuevo producto. Los nuevos productos de entretenimiento tienen un alto grado de innovación cuando nos aturden con sensaciones que nunca antes hemos experimentado.

Pormenores

Por el contrario, los productos poco innovadores carecen de tales sensaciones, pero nos ofrecen variaciones de familiaridad.

Aceptar esta lógica nos dice algo sobre los poderes y limitaciones del entretenimiento generado por ordenador: la “novedad” de los productos de entretenimiento construidos por la inteligencia artificial proviene únicamente de su reconfiguración de cosas que ya existen.

Una Conclusión

Por consiguiente, mientras que su familiaridad tenderá a ser bastante alta (ya hemos experimentado todos los ingredientes anteriormente), el potencial de los algoritmos para crear sensaciones es intrínsecamente restringido, y así parece ser su nivel de innovación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Las creaciones algorítmicas de Cope ilustran que el análisis de datos, en combinación con la teoría inteligente, puede en efecto crear nuevos productos creativos; sin embargo, estos productos sonarán (o se verán, o leerán, o jugarán) bastante parecidos a los que hemos experimentado antes.

Otros estudiosos han informado de una superposición masiva del 63% entre una composición original de Chopin y una que Cope ha afirmado que ha sido generada por algoritmos, lo que sugiere que el paso de recombinación de su enfoque es en gran parte una tarea de reensamblado (Collins y Laney 2017). Este hallazgo, junto con el hecho de que Cope nunca ha publicado íntegramente los algoritmos que subyacen a sus creaciones, ha llevado a algunos a cuestionar la credibilidad de su obra; por ejemplo, Collins y Laney lo consideran una “figura algo controvertida”, algo que no entra necesariamente en conflicto con su papel de pionero en el campo de la música y el entretenimiento generados por computadora.

En consonancia con las conclusiones relativas a la música, las respuestas críticas a la obra londinense escrita por algoritmos la denominaron “formulaic” y “pattern-driven”, criticando que “nada se sentía fresco”. (Cabe señalar que se podría cuestionar el carácter poco innovador de las reconfiguraciones -piense en el primer iPhone como una reconfiguración de los productos existentes. Steve Jobs, en su discurso original de anuncio en 2007, se refirió a él como una combinación de un iPod, un teléfono móvil y un dispositivo de Internet.

Puntualización

Sin embargo, aunque los productos de gran capacidad de innovación pueden basarse en la tecnología y las ofertas existentes, se toman grandes libertades para integrarlos, lo que a su vez requiere altos niveles de creatividad.)

Además de la falta de sensaciones frescas, los revisores de la obra se quejaron de la falta de conciencia del contexto y de las estructuras a largo plazo. Estas debilidades apuntan a otro desafío más técnico para el uso de la inteligencia artificial en el entretenimiento (en particular para productos narrativos como novelas, películas o juegos, más que para canciones individuales): es casi imposible que una simulación dé cuenta del abrumador nivel de complejidad del entretenimiento narrativo. Esta limitación es reconocida por uno de los programadores de música de Beyond the Fence: “Incluso si te dan un golpe de genialidad, nunca podrán seguirlo… cada pensamiento es un nuevo pensamiento” (Benjamin Till, 2016).

Sin embargo, hay que tener en cuenta que todas estas pruebas no proporcionan una respuesta directa a la pregunta de si los productos de entretenimiento generados por ordenador podrán tener éxito comercial. Para ello, hay que determinar el papel de las sensaciones radicales para el gusto de los consumidores por el nuevo entretenimiento, lo que definitivamente no es algo trivial, considerando que las sensaciones son sólo un elemento del marco de las sensaciones-familiaridad y que los algoritmos parecen estar mejor equipados para proporcionar familiaridad, como indica la obra de Cope. El estado actual de la corriente principal de entretenimiento sugiere que, al menos a corto plazo, a la gente le parecen bien las ofertas caracterizadas por un predominio de la familiaridad, pero con bajos niveles de comparabilidad de nuevas sensaciones (radicales). Algunos han descrito los recientes productos de éxito en taquilla como productos de “inteligencia artificial”, argumentando que su utilización de fórmulas “parece estar diseñada por computadoras que han estudiado el gusto humano” (The R-gument(or) 2016).

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Pero parece que hay limitaciones. Empíricamente, Collins y Laney (2017) descubrieron (para un algoritmo similar al de Cope) que incluso cuando los expertos en música no podían distinguir el algoritmo de la creación humana, les gustaba mucho menos el trabajo del algoritmo que las composiciones originales. El análisis en la literatura de los deseos del consumidor permiten creer que una sobredosis de familiaridad no funcionará a largo plazo, ya que la gente acabará por saciarse de la familiaridad.Si, Pero: Pero no está claro lo que significa “a largo plazo”: ¿semanas? ¿Meses? ¿Años? ¿O incluso décadas?.

Terminemos concediendo que no todos están de acuerdo con el argumento de que las limitaciones de la inteligencia artificial en el entretenimiento son sistemáticas y estructurales. El “Equipo de cerebros” de Google sigue el enfoque de Cope, con su proyecto “Magenta” impulsado por la misión de desarrollar máquinas inteligentes que “pueden aprender a generar arte y música”, creando potencialmente un contenido “artístico y convincente por sí mismas”. Sony también tiene objetivos ambiciosos con su Laboratorio de Informática y ya ha lanzado una serie de canciones pop que, según Sony, fueron “compuestas” únicamente por algoritmos, imitando de nuevo las obras de ciertos artistas como los Beatles o Irving Berlin (véase también el intento de IBM de crear un tráiler de película basado en la inteligencia artificial que discutimos en el contexto de la comunicación de entretenimiento de pago).

Esta gente cree que los ordenadores nos sorprenderán algún día, al igual que el androide David sorprende a su predecesor Walter componiendo sus propias melodías en la película “Alien: Covenant”.Si, Pero: Pero esto sigue siendo ciencia ficción (las melodías de Alien fueron, en la vida real, compuestas por un ser humano, Harry Gregson-Williams), y todos tendremos que esperar al futuro para saber si estos esfuerzos interrumpirán el entretenimiento o simplemente desaparecerán, como tantos otros “disparos de luna” de los gigantes de la tecnología de nuestra era digital.

Datos verificados por: ST

▷ Esperamos que haya sido de utilidad. Si conoces a alguien que pueda estar interesado en este tema, por favor comparte con él/ella este contenido. Es la mejor forma de ayudar al Proyecto Lawi.