Desde hace unos años, hemos podido observar que los proyectos de Google se están centrando en generar nuevos sistemas de Inteligencia Artificial cada vez más avanzados. El objeto de este enfoque consiste en mejorar su buscador a través del entendimiento semántico de la expresión humana. Pero el recorrido de la AI de Google no es sencillo y por el camino se han dado numerosas formas de expresión digital. Posiblemente el sistema más conocido por aquellos que están siguiendo de cerca esta evolución es Tensor Flow, el cual ya se hizo bastante famoso por ganarle sucesivas veces al gran campeón japonés del estratégico juego de mesa Go. Yendo un paso más allá, ahora podemos ver la nueva relación de Google y música que encontramos en los diversos canales de su propiedad: Google Play Music, Youtube, etc… La cuestión es que si unificamos todos estos conceptos de inteligencia artificial, Tensor Flow, medios multimedia y un enorme afán por conseguir la máquina perfecta, el resultado nos lleva al reciente proyecto, Google Magenta.
¿Qué es Google Magenta? Arte automatizado con inteligencia artificial
Una de las peculiaridades de la inteligencia artificial, encuadrada dentro del concepto de “Deep Learning”, es, en esencia, la capacidad de analizar patrones e ir aprendiendo de ellos basándose en sucesivas interaciiones para que, de una manera natural, el resultado final sea equivalente a la conclusión que podría haber alcanzado una persona de la misma forma inductiva.
Magenta: Uno de los proyectos más ambiciosos de Google
Veámoslo de una manera más sencilla: el objetivo de estos algoritmos tan sofisticados consiste en simular la forma de aprender de un ser humano. Este es uno de los proyectos de Google más ambiciosos y con resultados más sorprendentes hasta el momento. En el pasado, lo más común consistía en aportar a la máquina patrones ya conocidos y que los usara para generar nuevos patrones equivalentes o mejorados, un mecanismo que se conoce como “sistema experto”. De ahí pasamos por las redes neuronales hasta el actual planteamiento basado en el “aprendizaje profundo” (deep learning). En el presente, la máquina inicia con unos principios básicos de conocimiento y de ahí genera resultados visibles o audibles que pueden mejorar con más elementos entrantes.
Google Magenta se fundamenta en esta tecnología: automáticamente es capaz de generar una pista de audio que podríamos escuchar y que tendríamos serias dudas para diferenciar si fue producida por una persona con mucho esfuerzo y destreza, o si fue generada por el algoritmo aplicado en Magenta. También es capaz de hacer esto con diseños gráficos y cuadros artísticos.
¿Cómo genera nuevo conocimiento Magenta? Arte, Google y música
Pero ¿cómo es posible que la AI de Google acierte con nuestros gustos y preferencias cuando hablamos de arte? En realidad, sí existen patrones almacenados y “experiencias digitales”. Además de esto, Google facilita herramientas a modo de juego como QuickDraw, que trata de identificar lo que dibujas y al mismo tiempo incrementa su base de datos con más alternativas para aumentar los patrones artísticos de Google Magenta.
Esta herramienta ofrece tal grado de precisión, que por momentos pensaremos que está todo dirigido y que simplemente da las mismas respuestas a todo el mundo. Sin embargo, lo interesante es que si probamos con otros patrones al margen de los que el sistema nos pide, nos daremos cuenta que el sistema es increíblemente eficiente y comprenderemos por qué Google Magenta puede generar algo capaz de impresionarnos de manera automática.
¿Podría la AI de Google Magenta reemplazar a nuestros artistas?
Esto es difícil de predecir, pero lo que sí es cierto es que reemplazará los elementos más comunes y nos forzará a incrementar el grado de innovación a nivel artístico en líneas generales. Un nuevo competidor superdotado ha entrado en escena y tendremos que divergir un poco para seguir estando a la altura.
Lo que está prácticamente asegurado es que este tipo de proyectos de Google nos hará replantearnos muchas cosas próximamente, como los sistemas de enseñanza y la forma de seguir avanzando paralelamente a estas máquinas.