Arte hecho con inteligencia artificial rompe récord

Según el catálogo de Christie’s, la “pintura” es parte del grupo de retratos de la familia de ficción Belamy y creada por un aparato de inteligencia artificial entrenado por Obvious, un colectivo con base en París. Sus miembros, Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel y Gauthier Vernier, exploran el área del arte y de la inteligencia artificial usando un conjunto de algoritmos. Según Caselles-Dupré, el algoritmo que se utilizó para esta obra está compuesto de dos partes. “Por una parte está el generador, y por otro el discriminador”, dijo a Christie’s. “Alimentamos el sistema con información de 15 mil retratos pintados entre el siglo XIV y el siglo XX. El generador crea una nueva imagen basado en eso, y el discriminador intenta localizar las diferencias entre una imagen creada por humanos y una imagen creada por el generador”, explicó.

¿Quién es el creador?

Esta subasta abre un debate filosófico sobre quién debería ser acreditado por esta obra de arte: ¿los creadores del algoritmo, quien implementó el código base, quien modificó ese código o la compañía Obvious por usar el código código abierto para generar arte? Este momento indica un cambio fundamental en el pensamiento sobre la creatividad y el arte. La inteligencia artificial no muestra un creador exacto.

Miles de retratos

Hugo Caselles-Dupré, miembro de Obvious, contó a Christie’s que el sistema fue alimentado con 15 mil retratos pintado entre los siglos XIV y XX. Luego, el programa imitó los retratos y creó varios miles de pinturas. De todas ellas la empresa escogió las mejores 11.

Cómo funciona

Generative Adversarial Networks, o GAN, la tecnología utilizada para crear el retrato, se ha utilizado en el arte desde 2015. La idea básica de una GAN es que se entrena una red para buscar patrones en un conjunto de datos específico y se genera para generar copias. Luego, una segunda red llamada discriminador juzga su trabajo y si puede detectar la diferencia entre los originales y la nueva muestra, la envía de vuelta. 

GANismo

La primera red ajusta sus datos e intenta pasarlos de nuevo más allá del discriminador. Repite esto todas las veces que sea necesario. Las redes saben cómo copiar patrones visuales básicos, pero no tienen ni idea de cómo encajan entre sí. El resultado es una imagen en la que los límites son confusos. Esta estética incluso tiene un nombre tentativo: GANism.

Firma

La firma del “creador” aparece abajo a la derecha y se trata de la fórmula algebraica que sirvió para su creación: Min (G) max (D) Ex [log (D (x))] + Ez [log (1-D (G (z)))].