Test de Turing aplicado a un artista
Al ver los trabajos visuales que las máquinas están produciendo en la categoría conocida como GAN o RGAs (redes generativas antagónicas), lo primero que salta a la vista es entender que de cierta manera es un test de Turing aplicado al arte. ¿Pero qué es lo que hace evidente hacer esta conexión? Así que empecemos por pensar lo que estas redes antagónicas hacen. Una máquina, afronta un proceso de aprendizaje no supervisado (por humanos) basándose en una serie de algoritmos multicapa, en donde la IA (inteligencia artificial) implementada por la oposición de dos redes neuronales que juegan entre sí, sin cooperar, hasta que una red convence a la otra de algo. Este algo puede ser la realidad, la capacidad emocional humana, o simplemente una foto.
Tomemos el ejemplo de las fotos. Si una máquina, en este juego de suma cero, logra que un ser humano vea una foto (de síntesis o sintética), y crea que es real, engañando los criterios de discriminación (parte del algoritmo) del humano, la máquina entiende un positivo en la producción de imágenes técnicas representativas de la realidad natural. Ufff! Suena parecido a los procesos de curaduría de las ferias de arte que rigen los mercados alrededor del arte. Pero engañar a un humano, de la manera que Richard Estes lo hacía muchas veces, hace que el observador, el espectador o simplemente al algoritmo enfrentado; generando a partir de fragmentos fotográficos de la interpretación técnica de la imagen, hace que el proceso con los RGAs sea muy interesante.
Si por ejemplo en Twitter, bajo el #BigGan, podrán ver no solo las imágenes producidas por estas redes, si no que como yo, quedaron perplejos de ver el potencial artístico que la máquina adquiere; y con esto explorar un nuevo estado del arte y la relación con la representación. Pero si transponemos el experimento, y el observador humano no es un hombre común, si no un curador o galerista; en el cual encomendamos el valor artístico de una imagen técnica el experimento se vuelve mucho más interesante. El valor que Richard Estes tenía era su capacidad de engañar al espectador con el foto realismo de sus pinturas. Las redes generativas antagónicas están produciendo imágenes representativas de la realidad que engañan al ojo humano como por ejemplo estas:
Las imágenes sintéticas producidas por una red neuronal, al analizar y datificar estadísticamente el orden de píxeles de una imagen a partir de el ejercicio comparativo de una suerte de forma lógica de la imagen fotográfica, logran hacernos creer que esta es la imagen de un lobo, un hongo, una pompa de jabón y un delicioso postre que no creo que tenga nombre.
Ver este tipo de imagen de síntesis generada por las redes enfrentadas es muy potente. Pero si entendemos el proceso cognitivo y la capacidad computacional necesaria para lograr engañarnos con estas simulaciones de lo real es importante de explorar. En el paper Large Scale GAN training for high fidelity natural image synthesis, de Andrew Brock en colaboración con Jeff Donahue y Karen Simonyan, abre el debate sobre este tipo de construcción de representación de la realidad y está siendo revisada para la ICLR de primavera del 2019.
Ahora si llevamos las imágenes que producen estas IA en camino a engañar a su par validador, nos encontramos con unas imágenes mucho más potentes que resignifican el proceso fotográfico y la reinvención que tiene en la creación sintética de la imagen.
La construcción de estas imágenes realistas desechan miles de simulaciones que no son validadas. Pero si vemos estas imágenes desechadas el horizonte artístico se amplía con un espectro artístico insospechado por los investigadores.
Estas imágenes, podrían fácilmente ser leídas como una exploración artística de un joven talento artificial, en el que Charles Saatchi posó su mirada. La complejidad de el error representativo permite interpretar algo oscuro en la construcción de la imagen, y este gesto podría ser de una valor artístico muy potente. O por lo menos imagino que Saatchi así lo vería. Esta serie de Glamcut de los hermanos Chapman, compiten en un sentido artístico con la re significación de lo real por medio del juego del arte.
Si hacemos un pequeño barrido sobre el #BigGAN, nos encontraremos con una galería de imágenes que transita de lo bizarro a lo abstracto con la fluidez de cualquier artista contemporáneo que trabaje con la composición de imágenes técnicas. Vilém Flusser en su libro “El universo de las imágenes técnicas” ya nos advertía de un nuevo fenómeno visual, que hoy vemos en la síntesis de estas imágenes, pero que el filósofo checobrasilero veía desde la década de los años 80. Para Flusser el fenómeno de la experiencia del mundo, posterior a los textos lineales, era el advenimiento de una imagen codificada por los dispositivos o por el aparato, y que nos llevaría al límite de la historia y la vivencia de una grafía post escritura. La creación sintética de imágenes electrónicas volaban su discurso hacia un nuevo entorno imaginativo que veía la transición cultural de la sociedad alfanumérica y el advenimiento de lo digital.
Si volvemos a retomar la mirada del galerista Charles Saatchi , y la manera como su curaduría escatológica a reinterpretado no solo la publicidad si no el arte contemporáneo; podríamos pensar en valorar la producción de imágenes de estas redes neuronales como creaciones artísticas del corte británico que Charles Saatchi impregnó en la contemporaneidad artística.
En el paper mencionado en el comienzo del trabajo, los autores proponen un modelo de simulación (BigGAN) con modificaciones enfocadas en los siguientes aspectos:
- · Escala: la escala es fundamental para beneficiar la comprensión y lectura de la imagen, por lo que usaron la técnica de regularización ortogonal para la IA generadora.
- · Robustez: Esta regularización ortogonal, potencia el “truco de la truncación”, en donde los intervalos en el espacio latente de la imagen se trunca para lograr una mayor fidelidad de la imagen.
- · Estabilidad: Las inestabilidades de las BigGANs son caracterizadas en su estudio, por lo que se plantean soluciones a la estabilidad de la imagen que generan muy satisfactorios resultados.
En la investigación se trabajan tres resoluciones: 128×128, 256×256 y 512×512; que a pesar de ser aparentemente baja, son increíblemente complejas de renderizar y la capacidad cognitiva de la máquina debe ser de un alto desempeño. En estas simulaciones los resultados realistas son asombrosos y seguramente satisfacen al hombre común a la hora de jugar con la representación fotográfica, como lo hacia Estes en su pintura; pero pensar en la posibilidad creativa en el campo del arte le da un valor agregado a las posibilidades que se abren en el mundo de la creación artística artificial. Pensar en este Test de Turing aplicado a un curador, seguramente haría que estas imágenes de síntesis creadas por el sistema de redes generativas antagónicas, generarán una tendencia creativa en el arte no humano y explotaría bajo nuestras narices la re significación del valor del arte en la cultura (cibercultura) digital.
Sin duda, dentro del campo de tópicos avanzados de investigación, el potencial de las redes neuronales y su capacidad creativa harán parte de mi proyecto de investigación, dentro del marco de la propuesta de una Ontología Artificial que relaciona a los objetos técnicos en la custodia del mundo, y que al albor de lo tecnológico que exploramos en los seminarios impulsa la búsqueda a nuevos territorios del pensamiento metafísico. Pensar en el nivel artificial, en términos de creación artística, pretende acompañar el curso de la investigación doctoral, explorando los límites de la capacidad cognitiva de la IA en la interpretación emocional que gobierna el ámbito de las relaciones humanas. Transitar estos límites del conocimiento y la mutación de lo simbólico en términos de una nueva economía sígnica, será eje central y norte del camino que apenas arranca. Una ontología de los objetos técnicos, de su capacidad creadora y la inserción en la significación del mundo, lleva estos modos de habitar la imagen a un terreno muy estimulante de trabajo en el pensamiento; y de igual manera impone un reto fundamental a la hora de construir un pensamiento del advenimiento del futuro de nuestra especie y planeta en una nueva Noosfera integrada con la máquina, donde el valor de la vida se revalida con el entorno tecnológico al cual como seres lingüísticos y autoconscientes nos estamos arrojando.
