Fiabilidad

Mozart, Van Gogh y Bob: Crear arte con inteligencia artificial

Resumen

El arte generativo ha redefinido el arte al conceder la expresión artística a los no artistas, revolucionando la creación y el intercambio de emociones. Constituye un verdadero reto para los artistas consagrados, pero sus limitaciones actuales sugieren un plazo de evolución prolongado.

Hubo un tiempo en que la creación artística estaba limitada a los que tenían la habilidad, o a los que creían tenerla.

Pero ahora cualquiera puede crear música inspiradora, obras de arte dignas de colgarse en la pared o incluso un detalladísimo paquete de armas para un juego de ordenador.

Todo con una simple pregunta dentro de un cuadro de texto.

Este artículo se adentra en el colorido mundo del arte generativo de la IA.

¿Qué es el arte generativo de la IA?

Cada vez que una inteligencia artificial (IA) crea algo por sí misma, puede llamarse IA generativa, y cuando se le pide a una IA que cree arte, obtenemos arte generativo de IA en todas sus formas, incluido el arte visual, la poesía, la prosa, las animaciones, la música, los vídeos y las instalaciones interactivas.

Desde su aparición, el arte generativo de la IA se está volviendo cada vez más sofisticado, hasta el punto de ser indistinguible de las formas de arte creadas por seres humanos.

En la mayoría de los ejemplos, el ser humano proporciona un punto de partida (un estímulo, una imagen, un estilo) y la IA produce el resto, creando una obra fascinante como resultado.

Por ejemplo, para dibujar un ramo, un modelo aprende las formas, los colores, los matices y los intrincados diseños de varias flores y ramos antes de ponerse manos a la obra.

Sin embargo, el arte generativo de la IA puede generar arte de forma diferente a como lo imaginaría un ser humano.

El mensaje y el resultado pueden no coincidir debido a los complicados algoritmos utilizados para generar el arte, y quizás crear algo más complejo de lo que se había previsto en el mensaje original.

Aunque la calidad del arte es otro tema de debate, el arte generativo dinámico ha tenido un resultado: ha hecho más accesible la creación artística, sobre todo para quienes no son artistas pero quieren expresar sus pensamientos y sentimientos.

Y ahora lo estamos viendo manifestarse en toda la industria del arte, los medios de comunicación y el entretenimiento.

Su impacto puede sentirse en todas partes, desde las creaciones artísticas en Internet hasta las huelgas en Hollywood sobre el potencial de la IA en la creación de guiones.

Sin embargo, el arte generativo de la IA tiene ciertas limitaciones, y puede que pase mucho tiempo antes de que evolucione seriamente para asumir el papel de los artistas CGI y los guionistas.

En este punto intermedio, el arte generativo dinámico tiene múltiples casos de uso, y sus efectos se están viendo en las industrias.

Casos de uso del arte generativo de IA

  • Videojuegos

La IA puede generar personajes, paisajes y objetos únicos y complejos, como coches o armas, en poco tiempo y con buena calidad.

La IA ya se utiliza en juegos destacados como FIFA 22 (aprendizaje automático), Red Dead Redemption 2 (interacciones con los PNJ) y Middle-Earth: La sombra de Mordor (también interacciones con PNJ).

  • Cine y animación

La IA puede crear fondos, paisajes, personajes y escenas únicos y complejos en películas y animaciones.

Por ejemplo, Adobe After Effects, un importante software de efectos especiales, utiliza una función llamada Content-Aware Fill, una función basada en IA para eliminar objetos no deseados en películas o animaciones.

  • Moda y diseño

Los diseñadores de moda crean diseños temáticos y únicos. Tomemos, por ejemplo, el caso de un diseñador de moda que crea una tela siguiendo un patrón de la época victoriana.

Los modelos generativos pueden entonces absorber los datos para crear sus propias versiones temáticas.

Por ejemplo, las plataformas alemanas de diseño de moda Zalando y Google utilizaron IA para generar diseños de moda Project Muze.

  • Música y audio

Alimenta a los modelos generativos de IA con algunos datos sobre música existente, y podrá aprender rápidamente de los patrones y generar un resultado único.

Por ejemplo, la IA puede producir canciones o sonidos que se parezcan profundamente a artistas de renombre.

Un ejemplo es el tema Savages – AllttA, compuesto por el productor francés 20Syl y el rapero estadounidense Mr. J Medeiros. Del mismo modo, los fans de Oasis disfrutaron de una experiencia insólita con un “álbum perdido de los 90”: un disco generado por la IA y creado por los propios fans.

¿Es esto una democratización del arte?

Antes de la IA, el arte y el entretenimiento eran dominio exclusivo de artistas como pintores, músicos y otros. Eran habilidades a las que no tenían acceso las personas ajenas a las industrias del arte, la moda y el entretenimiento.

Pero ahora la IA ha ampliado el acceso a cualquiera que pueda pensar en una idea. Ahora se puede generar arte complejo con unas pocas palabras o descripciones.

Pero el arte generativo dinámico tiene sus limitaciones.

Falta de control

No tienes un control preciso sobre lo que se va a producir. El arte generativo de IA se rige por complejos algoritmos de modelos de arte generativo y puede producir resultados molestos y aleatorios que no coincidan con tus expectativas.

Es como una lotería: tú introduces los datos, pero el algoritmo produce algo totalmente distinto a lo que esperabas.

Los artistas humanos no tienen ese problema: (a menudo) saben adónde van.

Falta de explicación

Cuando no estás seguro de lo que va a producir exactamente el arte generativo de la IA en función de tus entradas, ¿Cómo puedes explicar a alguien el significado que hay detrás del arte?

El arte es una creación compleja que esconde un significado complejo y en capas. Un artista puede crear un cuadro que represente múltiples emociones, sentimientos y temas, y el artista puede elegir explicar el cuadro a su público.

No puede decirse lo mismo de la producción de una herramienta.

Reproducibilidad

El arte generativo de la IA puede ser extremadamente difícil de reproducir incluso si se proporcionan las mismas instrucciones o entradas.

Los algoritmos pueden ser extremadamente aleatorios, y puede resultar muy difícil reproducir los mismos patrones.

Conclusión

La IA generativa está cambiando la industria de los medios de comunicación, el arte y el entretenimiento, pero tiene serias limitaciones en cuanto a reproducibilidad y fiabilidad.

Aunque la producción rápida de imágenes, vídeos y audio puede ser emocionante, actualmente tiene serias limitaciones.

Y (nos gusta pensar) que por muchos avances que haga la IA, el cerebro humano sigue estando muy por delante en términos de pensamiento, creatividad y complejidad.

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Kaushik Pal
Editor

Kaushik es un arquitecto técnico y consultor de software con más de 23 años de experiencia en análisis de software, desarrollo, arquitectura, diseño, pruebas e industria de capacitación. Tiene interés en nuevas tecnologías y áreas de innovación, centrándose en arquitectura web, tecnologías web, Java/J2EE, código abierto, WebRTC, big data y tecnologías semánticas. Ha demostrado su experiencia en análisis de requisitos, diseño e implementación de arquitecturas, preparación de casos de uso técnico y desarrollo de software. Su experiencia ha abarcado diferentes sectores como seguros, banca, aerolíneas, envíos, gestión de documentos y desarrollo de productos, entre otros. Ha trabajado con una amplia…