¿Qué es el arte IA? Cómo usan los artistas la IA y cómo puedes hacerlo tú

Descubre la historia de la inteligencia artificial y el arte, aprende cómo crean los artistas y conoce sus polémicas

El arte hecho con inteligencia artificial (IA) es complejo y, a menudo, es objeto de controversia. Mientras que algunos artistas aplauden las innumerables posibilidades, otros ven dilemas éticos y creativos; de lo que no hay duda es de que ha venido para quedarse.

En 2018, Edmond de Belamy creada por Obvious se convirtió en la primera pintura de IA subastada en Christie's, alcanzando un valor de 432 000 dólares. Hubo quien se asombró; la mayoría estaban confusos.

Pero, ¿qué es exactamente el arte de IA? En resumen, el arte IA se trata de obras de arte (visuales, sonoras o de otro tipo) generadas mediante un proceso de aprendizaje automático, es decir, una máquina “aprende” una información y la usa para generar una imagen nueva. La recogida de datos o las instrucciones pueden estar hechas por humanos, pero el proceso de creación es obra de la máquina. Imagínate que estás en una galería de arte, observando un cuadro abstracto. Tiene colores vivos y pinceladas que parecen deliberadas. Te preguntas qué puede significar. A continuación, lees la cartela y descubres que se trata de arte generado por un algoritmo.

¿Cómo te sientes? Puede que sientas que te han “engañado”. Puede que te acuerdes de alguna película apocalíptica que viste hace poco. O puede que te preguntes si la inteligencia artificial puede mejorar tu propio proceso creativo: podrías hacer más arte, explorar nuevos estilos y acceder a herramientas con las que nunca habías soñado.

A continuación, exploramos la historia y el contexto de esta técnica en auge. Después, descubriremos cómo usan los algoritmos los artistas y los informáticos para explorar nuevas ideas. Por último, haremos un repaso de las herramientas, como generadores de arte IA, bots y artistas autónomos que pueden revolucionar tu proceso creativo.

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial es el aprendizaje y pensamiento complejos hechos por máquinas. El término fue acuñado por el informático John McCarthy en 1955. Al igual que Alan Turing, creía que los ordenadores llegarían a ser capaces de hacerse pasar por humanos.

Lo que pueda hacer un sistema de IA específico depende de su algoritmo (o la lista de reglas para resolver un problema). Normalmente, un sistema de aprendizaje automático consta de un banco de datos y un modelo que hace algo con ellos (los analiza, los transforma, etc.). La inteligencia artificial está en todas partes, desde el buscador de Google hasta las recomendaciones de Netflix.

Cecilia Tham (@future_synthesist) es diseñadora, sintetista de futuros, profesora de Domestika y fundadora de iniciativas como allWomen, con la que las mujeres pueden mejorar su cualificación en análisis de datos e IA. Cecilia subraya el potencial de las “tecnologías extremadamente escalables” para empoderar a la gente y democratizar la tecnología, haciéndola accesible para todo el mundo. La IA es una herramienta muy potente para el diseño y para la creación de narrativas, puesto que “ahorra mucho tiempo y energía, y hace el trabajo duro de la creación de contenido”.
La IA puede potenciar mucho nuestro trabajo creativo. Cecilia ofrece un ejemplo de la publicidad: “Puedes decirle a la IA: 'quiero crear un descuento del 50% en hamburguesas para mis clientes, que son millennials', y generará opciones, de las cuales seleccionas las que te gustan y así entrenas al algoritmo”. Los sistemas de IA aprenden tu estilo y tus preferencias y trabajan a gran escala con enorme rapidez. No obstante, “la creatividad sigue siendo humana: son ellos quienes hacen las conexiones” o “sintetizan” ideas.

Así pues, el arte IA tiene lugar cuando se combina el trabajo de máquinas y humanos. Pero, ¿cómo funcionan exactamente estos sistemas?

¿Qué tipos de IA pueden “crear” arte?

La mayoría de los sistemas para generar arte AI surgieron a mediados de la década de 2010 y suelen consistir en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de aspectos como color, textura y texto. Después, los modelos editan imágenes ya existentes o generan otras nuevas. Estos son algunos de los términos clave.

1. Red generativa antagónica (GAN)

Este sistema consta de dos componentes. El generador intenta crear imágenes originales, mientras que el discriminador contiene una base de datos de imagenes y distingue si el trabajo del generador es realmente original. Ambos sistemas dialogan; el generador trata de burlar al discriminador (por eso se llama “antagónica”).

Una variación que se popularizó en 2022 es el sistema VQGAN+CLIP, que puede crear imágenes originales a partir de indicaciones de lenguaje natural, es decir, si escribes na frase descriptiva, la IA trata de convertirla en una imagen precisa. Es el caso de sistemas como DALL-E 2 e Imagen.

2. Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las herramientas como DeepDream, de Google, hacen lo mismo que hace el cerebro en la oscuridad: buscar patrones, incluso caras, en las sombras. DeepDream busca y potencia patrones, creando imágenes psicodélicas. A menos que crees tú el código, los patrones responden a cómo haya entrenado el creador al algoritmo. En una ocasión, se hizo viral un sistema basado en razas de perros, cuyos usuarios creaban imágenes llenas de pequeñas caras de perros (como en el ejemplo anterior).

3. Transferencia de estilo neuronal (NST)

La transferencia de estilo neuronal es básicamente en convertir una imagen al estilo de otra. Puedes, por ejemplo, introducir una foto tuya y crear una imagen al estilo de Van Gogh.

Naturalmente, para muchos artistas, la IA suscita muchas dudas. ¿A quién pertenece el arte si está basado en el estilo de otra persona? Si todos usamos las mismas herramientas, ¿no acabará nuestro arte por ser igual al de los demás? En la última década, artistas e informáticos han tratado de responder a estas cuestiones.

Cómo ha llegado la IA a ser creativa

Ahmed Elgammal es profesor en el Departamento de Informática de la Universidad Rutgers, donde fundó un Laboratorio de Arte e IA. Él y su equipo han creado AICAN (red creativa antagónica de IA, por sus siglas en inglés), una GAN entrenada con 100 000 imágenes de cinco siglos de arte occidental.

Se programó para generar imágenes originales y diferenciadas, con influencia de movimientos artísticos previos.

En una entrevista con Domestika, Elgammal explicaba que crearon AICAN “para mostrar la capacidad creativa de la IA”, y para demostrar que “la IA puede usarse como un medio”. Funcionó. En 2017, se dio una situación similar a la descrita al inicio de este artículo: varias personas vieron obras creadas por AICAN, junto con las de maestros del expresionismo abstracto y artistas contemporáneos.

Pasaron el test de Turing: el público no distinguía qué obras eran creadas por humanos y cuáles por AICAN. Pero el equipo también aprendió algo. Jennifer Chang, colega de Elgammal y CEO de Playform (una herramienta para artistas desarrollada a partir de la tecnología de AICAN), explica a Domestika: “Un comentario que surgía con frecuencia [en la galería] era: 'me gustaría hablar con el artista.' El comisario decidió que debía haber un artista presente... y entonces fue cuando intervino Ahmed. Esto demuestra que la IA por sí sola no crea arte, porque el arte cuenta una historia. La gente quería que Ahmed les contara esa historia”.

Lo que quedó claro a partir de AICAN y de otros proyectos similares es que el arte (es decir, la originalidad) surge de decisiones tomadas por humanos, que expresan una historia única y condicionan el resultado de la herramienta.

Elgammal señala que es lo mismo que ocurre con la fotografía: “En el siglo XIX, se pensaba que, si todo el mundo usaba la misma cámara, ¿cómo se iba a distinguir el trabajo de una persona? ¿Había una personalidad artística en la fotografía que la convirtiera en arte?”

Actualmente, nadie duda de que la fotografía es una forma de arte; ¿ocurrirá lo mismo con la IA?

Cómo utilizan la IA los artistas contemporáneos

La IA afecta cada vez más al arte contemporáneo. Ya sea una herramienta como Playform o un algoritmo programado por el artista, estas son algunas de las formas en que los artistas trabajan actualmente con la IA.

1. Colaboración

Sougwen Chung es una artista multidisciplinar que combina los trazos hechos a mano con la colaboración del ordenador. Ha explorado, junto con varias generaciones de DOUG (unidades robóticas que generan dibujos), el potencial de la colaboración entre humanos y máquinas.

Su proyecto de mimetismo copiaba sus gestos en tiempo real, creando obras de arte llenas de ondas y ecos. La serie sobre la memoria partía de una gran recopilación de su arte, a partir de la que DOUG aprendía y creaba nuevas obras.
Pero la IA va más allá de la interacción entre humano y máquina: también puede amplificar la colaboración entre humanos. Al presentarnos Playform, Chang señala que “a menudo nos encontramos con que dos artistas combinan sus imágenes”.

Otro matiz se introduce con Art Mine, una sección del sitio web de Playform en la que los artistas pueden incluir sus modelos para que potenciales compradores generen y acuñen NFT. Estos distintos niveles de colaboración producen una amplia gama de resultados.

Por último, la accesibilidad de las herramientas de IA abre la puerta a un abanico más amplio de artistas, incluyendo, por ejemplo, a aquellos que no pueden pintar a causa de una discapacidad. Como señala Chang, “la creatividad surge de la mente, no de las manos”.

2. Crítica y aprendizaje

Otro efecto sorprendente de trabajar con la IA es el hecho de que un ordenador analice tu trabajo. Chang explica que los usuarios de Playform dicen haber identificado colores y gestos distintivos de su trabajo al ver el resultado de la IA.

“Te ofrece una crítica muy imparcial. No es como un amigo que te dice: 'es increíble'. La IA te dice lo que ve”, añade Elgammal, “te da una perspectiva ajena a la humana. Una mirada surrealista, extraña e insólita de tu trabajo.”

3. Escala

La IA puede crear obras de arte enormes con mucha rapidez. Refik Anadol es un artista de nuevos medios que se tomó la idea del arte de inteligencia artificial al pie de la letra: en una ocasión, proyectó 45 terabytes de datos de música e historia de la Filarmónica de Los Ángeles en formato visual en el Walt Disney Concert Hall durante más de una semana.

Mediante la conversión de grandes cantidades de datos en nodos de color, ha llenado grandes salas y ha cubierto edificios con “sueños” informáticos y “esculturas de datos”. Se trata de pequeños puntos de luz, cada uno de los cuales representa un punto de datos, que se mueven en ondas surrealistas por los espacios que representan. La IA permite que algo tan inanimado como un edificio exprese su historia y su existencia.

Y lo que deseas es crear colecciones mayores, una IA modelada a partir de tu trabajo original permitiría la generación de muchas más obras de arte que las que ningún humano podría producir en toda su vida.

4. Potencial de mercado

Por último, la IA abre la puerta a mercados de arte emergentes, expandiendo las formas de comprar y apreciar el arte. Tanto en los mercados de NFT como en las tradicionales casas de subastas, hay un interés creciente por las creaciones abstractas generadas por los modelos de IA actuales.

De hecho, la IA es especialmente adecuada para la creación de colecciones de arte con tecnología de cadena de bloques: un modelo creado a partir de tu obra puede generar una colección de cientos o incluso miles de obras de arte, que después puedes convertir en una colección de NFT (descubre más sobre los NFT).

¿Qué implicaciones éticas hay que tener en cuenta?

No podemos hablar de IA sin tener en cuenta las implicaciones más negativas. Como cualquier medio artístico, hay espacio para la piratería, el robo y el uso indebido, además de tener consecuencias de tipo social.

La sintetista de futuros y profesora de Domestika Cecilia Tham señala que “uno de los problemas a los que nos enfrentamos actualmente es que no tenemos muchas herramientas ni conocimientos para entender las consecuencias de la tecnología.”

Cecilia destaca además que millones de personas interactúan con esa tecnología, pero solo unas pocas toman decisiones clave. “Esto es uno de los grandes problemas de la Web3 y el metaverso: no hay interoperabilidad y no han consenso sobre cómo se deberían hacer las cosas”.

Otro problema es el sesgo potencial que los humanos pueden transferir a las máquinas que crean, y que puede afectar al resultado. “La diversidad algorítmica” es esencial para asegurar una uso de los datos “integrado y justo”.

Cecilia añade que “en muchos casos, como los vehículos autónomos, la tecnología ya existe, pero existen dudas en el reglamento acerca de la moralidad y los sesgos”.

En el caso del arte, la IA también es un arma de doble filo: la democratización debe estar equilibrada con la responsabilidad. Necesitamos encontrar maneras de superar el abuso de las plataformas y el robo, y decidir si las IA pueden tener derechos de autor sobre las obras y cuándo, entre otras cuestiones.

Estamos aún en una fase inicial. Como concluye Cecilia, “es un tema aún abierto para debate: cómo evolucionar en el futuro”. Un gran recurso para profundizar en las cuestiones éticas se puede encontrar en AI Artists, donde los artistas reflexionan sobre cómo asegurarse de que “la IA sigue estando en línea con los valores humanos.”

Herramientas para generar arte IA

Ahora que tienes los conocimientos básicos sobre arte IA, ¿por qué no te unes a la comunidad y creas tus propias obras?

1. Recursos de AI Artists: Más de cuarenta herramientas de arte visual, música y más.

2. Deep Dream Generator: Procesa la imagen que quieras con estilo “deep”, “thin” o “deep dream” y crea versiones psicodélicas de imágenes existentes.

3. Artbreeder: Combina imágenes mediante controles deslizantes que te permiten añadir características de una imagen a otra.

4. Playform: Entrena tus propios modelos GAN basados en tu trabajo con esta herramienta creada con tecnología AICAN. Puedes introducir más de 30 imágenes, y la IA reconocerá el color, la composición, la profundidad de campo y más para crear nuevas imágenes. También puedes incluir tu modelo en Art Mine.

5. Machine Learning for Art (ml4a): Un recurso lleno de información sobre código y sobre los mecanismos de la IA.

6. Craiyon: Este generador de imágenes a partir de texto se basa en la tecnología del modelo mayor de OpenAI, DALL-E, pero es de acceso libre y gratuito. Solo tienes que introducir una frase sencilla y descriptiva y el modelo producirá nueve variaciones de sus resultados. Esta herramienta se volvió viral en 2022 y originó la creación de arte de todo tipo y, por supuesto, de memes.

7. Por último, ¡no te olvides de los programadores que conozcas! Hablar con alguien que tenga conocimientos de aprendizaje automático puede abrirte las puertas a nuevas colaboraciones.

Este artículo se publicó en la versión en inglés el 14 de agosto de 2022.

Versión en español de @sara_dealbornoz.

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Las nuevas tecnologías, al igual que los nuevos movimientos artísticos, pueden tardar en ser aceptadas o solucionar sus problemas. Pero con el crecimiento de las posibilidades del arte digital, la IA ofrece una vía para entender lo que significa ser humano, de una manera claramente no humana.

1. Puedes saber más sobre el futuro de la tecnología, los sistemas y el diseño con nuestros cursos de diseño de innovación y diseño de la información.

2. Si quieres crear tu propio arte IA, aprende a usar generadores virales de imágenes a partir de texto como Craiyon (antes llamado DALL-E Mini), Deep Dream Generator o NightCafe y cómo usarlos para crear imágenes originales.

3. Chat GPT: qué es y cómo usar este chat de inteligencia artificial.

lauren.duplessis