Parménides empieza su poema siendo raptado por unas doncellas hijas del sol, que lo llevan ante la presencia de una diosa. Ésta le va a transmitir un mensaje, nada más y nada menos, que la verdad sobre el ser. En los albores de la filosofía, cuando mito y logos son todavía inseparables, el acceso a la verdad es una concesión de los dioses. Un hombre por sí solo jamás podría semejante hazaña. La verdad, la aletheia, estaba siempre oculta y para sacarla de su escondrijo era necesaria cierta iluminación divina (como bien prosiguió Agustín de Hipona en el cristianismo).
Y si llegar al conocimiento verdadero era una cuestión divina, no menos va a serlo la creación de narraciones. Los rapsodas griegos siempre pedían ayuda a las musas antes de empezar a cantar. Hesiodo dedica todo el comienzo de la Teogonía a homenajear y pedir ayuda a las musas heliconíadas y olímipicas, y Homero empieza así la Iliada y la Odisea, pidiendo a las propias musas que canten la historia, como si fueran ellas, y no él, las auténticas autoras del relato.
La creatividad era una cualidad sobrenatural y caprichosa (nadie más caprichoso que un dios griego), que no funcionaba cuando uno quería. De aquí la simpática frase atribuida a Picasso: «Cuando la inspiración me encuentre, que me pille trabajando» ¿Y a quién suele encontrar la inspiración? No a cualquiera, solo a los artistas y a los genios (otra figura mítica que hay que bajar de su trono), solo a unas personas muy concretas capaces de contactar con los dioses. El resto de los mortales estaríamos condenados a la vida monótona y repetitiva de los mediocres.
Curiosamente, a partir del romanticismo, la creatividad se contrapuso a la racionalidad. En la reacción decimonónica contra la Ilustración, se crítico (en parte con razón) los excesos de creer que solo con la razón, solo con la lógica pura, podríamos conseguirlo todo. Los ilustrados habían olvidado una parte esencial del ser humano: las emociones. Y aquí hunde sus raíces el enfrentamiento entre ciencias y letras. El romanticismo puso por encima del científico al artista y la creatividad, cualidad más esencial del primero, se prohibió al segundo. Los de ciencias son similares a las máquinas, están dotados de una fría y precisa lógica matemática, pero carecen de emociones, carecen de creatividad (extrañamente, la creatividad se concibe como más cercana a lo afectivo que a lo racional ¿Por qué?), las musas rara vez les otorgan sus bendiciones.
Es por eso que cuando se critica lo que la IA no puede hacer, se apela muchas veces a la creatividad. Si la IA es pura racionalidad, ¿cómo va a ser creativa? Muchas veces se repite que las máquinas no pueden innovar porque solo pueden hacer para lo que han sido programadas (Es la famosa objeción de Ada Lovelace, bien respondida por Turing a mitad del siglo pasado). Entonces, la capacidad de crear se propone como uno de los grandes reductos del hombre ante la constante amenaza de ser sustituido por un computador.
Sin embargo, nada más lejos de la realidad: la creatividad no es algo mágico ni sobrenatural, es una cualidad de un organismo biológico y, por lo tanto, tan abordable científicamente como cualquier otra. Vamos a intentarlo.
Creatividad suele significar en su forma más trivial, sencillamente, sorpresa para el observador. La ocurrencia de algo inesperado, de una conducta que se sale de lo normal, se convierte automáticamente en un acto creativo. En este sentido más burdo, creatividad significa incapacidad para predecir la conducta del otro. Si ese suceso que se sale de lo normal, hubiera sido enteramente previsto por el observador, no le parecería novedoso y, por lo tanto, no lo caracterizaría como creativo. Además, la creatividad sería aquí relativa a la capacidad de predicción o a los conocimientos del observador, no una cualidad objetiva de lo observado. Por ejemplo, si yo conozco muy poco a una persona y, de repente, la contemplo haciendo algo que se sale mucho de lo normal, podría interpretar que esa persona es creativa. Sin embargo, para otro que conociera mucho a esa misma persona, ese acto, supuestamente rupturista, podría ser algo, incluso, aburrido, ya que podría haberlo observado en muchas ocasiones anteriores en ese sujeto. Denominaremos a esta idea de creatividad creatividad subjetiva.
Con total certeza, las máquinas poseen este tipo de creatividad. Una sencilla calculadora que realiza una operación matemática lo suficientemente compleja para no ser evidente para un observador, ya sería creativa. Por ejemplo, para el común de los mortales la operación 5.789.345 multiplicado por 453, no es evidente y se necesita un rato, con lápiz y papel, para calcularla. Una calculadora la resuelve en fracciones de segundo, por lo que al mostrar el resultado al, aritméticamente torpe, operador humano, le resultará necesariamente sorprendente al ser incapaz de predecirlo a esa velocidad. Las máquinas son subjetivamente creativas.
Pero vayamos a una idea de creatividad más potente. Definámosla de forma más objetiva: la creatividad es la capacidad de crear algo genuinamente nuevo, no solo nuevo para el observador, sino nuevo para cualquier observador posible. Entonces los problemas filosóficos se disparan: ¿existe, realmente, la novedad? Si partimos de una visión determinista, de un cosmos gobernado por estrictas leyes físicas que concatenan causalmente todos los sucesos, la novedad es imposible. Aceptarla implicaría una ruptura con ese orden y sería algo así como la irrupción de algo sobrenatural que no muchos estarían dispuestos a aceptar. Para eludir este problema vamos a restringir novedoso como la generación de algo que antes no estaba (no que no pudiera predecirse que estuviera dado el determinismo universal). Es decir, algo nuevo no tiene por qué ser sorprendente, solo nuevo ¿Son las máquinas capaces de crear algo genuinamente nuevo?
La científica cognitiva británica Margaret Boden nos expone tres formas de creatividad:
- Creatividad combinatoria: elementos conocidos se combinan creando combinaciones novedosas (Si lo pensamos, quizá esta es la única forma posible de creatividad y podemos reducir las otras dos a ésta). Por ejemplo, la idea de pegaso es una novedosa forma de combinar las ideas de caballo y de alas. La creatividad combinatoria es trivial para cualquier programa informático desde hace muchos años. Yo mismo, jugando a programar en Java, hice un sencillo programa que generaba poemas, sencillamente, partiendo de una pequeña base de datos de palabras organizadas según criterios sintácticos (Ej.: sustantivos femeninos en singular) que se agrupaban en frases previamente estructuradas según un motor aleatorio. El resultado era sorprendentemente bueno y mi estúpido programa pasaría, sin demasiados problemas, un test de Turing poético. Problema: los resultados de la creatividad combinatoria han de ser evaluados para juzgar si son valiosos. Pensemos en el clásico ejemplo de un mono pulsando aleatoriamente las teclas de una máquina de escribir durante un tiempo infinito. Al final, conseguiría escribir el Quijote, pero haría falta alguien que evaluara todos los resultados y que identificara al Quijote como resultado valioso. El mono, por sí solo, no sabe evaluar sus resultados, igual que mi programa poeta no sabía si su poema era bueno o no. Es el problema de la relevancia del que ahora hablaremos más.
- Creatividad exploratoria: consiste en explorar un determinado modelo, incluso llevándolo al máximo forzando sus límites. Por ejemplo, dentro de un determinado estilo pictórico o literario, se exploran todas sus posibilidades, llegando a bordear sus fronteras. La novedad se reconocerá como una evolución del propio modelo de partida. La creatividad exploratoria y la combinatoria son, a menudo lo mismo, pues podría entenderse que la exploratoria se agotará al probar todas las combinaciones posibles de unos elementos dados. Igualmente, la creatividad exploratoria ha sido replicada computacionalmente a un nivel, además, sobrehumano. Tenemos programas que hacen música al estilo de Chopin, Vivaldi o de Bach de forma que nadie sabría determinar si son o no obras de los autores originales (véase el programa Emmy de David Cope). También es muy interesante el proyecto Next Rembrandt en el que se utilizó aprendizaje profundo para pintar un nuevo cuadro absolutamente indistinguible de un original (incluso emularon las pinceladas mediante impresión 3D) ¿Algún humano en la sala sabría hacer algo así?
3. Creatividad transformacional: consiste en dar el siguiente paso de la exploratoria: no solo llegar a la frontera del modelo sino traspasarla. Se trata de romper alguna de las normas propias del canon del modelo explorado (negándola, sustituyéndola, complementándola, añadiéndole otra nueva…), creando así un modelo nuevo. Por ejemplo, las vanguardias artísticas de principios del siglo XX se basaron en gran parte, de romper con cualquier normatividad del estilo clásico, creando así todos los -ismos que se desarrollaron durante el resto del siglo ¿Es la IA capaz de esta creatividad? En principio sí. Tenemos algoritmos genéticos que se modifican a sí mismos y, en base a esa modificación, pueden romper fácilmente con cualquier protocolo de actuación inicial. Al inicio y al final de esta entrada tenemos imágenes de diseños de columnas hechos mediante la arquitectura computacional de Michael Hansmeyer ¿Constituyen un nuevo estilo arquitectónico? El problema, de nuevo, está en el reconocimiento como valioso de ese nuevo resultado ¿Cómo puede saber la computadora si lo que ha creado es un verdadero nuevo estilo o es mero ruido? Otra vez nos encontramos con la relevancia.
¿Y qué es el problema de la relevancia? Es una variante del controvertido y largamente debatido frame problem (problema del marco). Por definirlo de alguna manera (muchos han dicho que el problema es, prácticamente, indefinible), diremos que viene a decir que las máquinas son especialmente torpes para identificar los elementos relevantes para solucionar un determinado problema (en breve escribiré una entrada específicamente de ello). Llevamos décadas discutiendo sobre el tema sin llegar a ninguna solución satisfactoria.
Pero podríamos abordar la cuestión desde otra perspectiva eludiendo el grueso del problema: no hace falta que solucionemos el problema del marco en su totalidad, sino solo para este problema en concreto ¡Acotemos el marco! En nuestras sociedades debe de existir algún tipo de mecanismo o procedimiento que se utilice para determinar si una novedad representa el nacimiento de un valioso nuevo estilo o si tan solo es mal arte. Basándonos en ello, podríamos construir un segundo programa que evaluara la calidad artística de las creaciones de un primero ¿Existe tal procedimiento? ¿Quién decide si algo es arte o no? ¡Ufff! Ahora nos metemos en un problema más complicado si cabe, porque tampoco existe acuerdo entre los expertos acerca de qué es y qué no es arte. Dicho de otro modo, en el estado actual del arte contemporáneo, ¡los propios humanos no han resuelto el problema de la relevancia para sí mismos!
Observemos la fuente de Duchamp, la mierda de artista de Piero Manzoni o el cuadrado negro sobre fondo blanco de Kazimir Malevich… Hoy en día se exhiben en museos y son consideradas obras de arte de pleno derecho… ¿Qué criterio se utilizó para determinar que obras así son arte y otras no?
Lo que sí podemos decir es que a nivel técnico, un computador puede hacer todo lo que un artista humano puede. No creo que exista técnica pictórica (o de cualquier tipo de arte) que no pueda ser copiada (y expandida fruto de la creatividad exploratoria) por las computadoras. Al igual que con el nuevo Rembrandt, pueden generar cualquier obra indistinguible de la original de cualquier artista existente. Por ejemplo, para un experto en arquitectura es muy difícil definir el estilo arquitectónico de las casas de la pradera de Frank Lloyd Wrigth. Sin embargo, un generador computacional emuló la «gramática creativa» de Lloyd Wrigth, diseñando una indefinida cantidad de nuevas casas que recreaban perfectamente su estilo (Koning y Eizenberg, 1981). Una versión más moderna es ArchiDNA.
Y lo que no podemos decir es lo de siempre: a pesar de que los resultados sean impresionantes, a las máquinas creativas les pasa lo mismo que a las máquinas que juegan al ajedrez o al Go: su funcionamiento no se parece en nada al humano. Las máquinas no crean como nosotros porque la mente humana todavía es un misterio en muchísimas de sus facetas, y todavía carecemos de modelos cognitivos suficientemente potentes como para comprenderlas con claridad. Esto no quiere decir, desde luego, que en el proceso creativo existan elementos sobrenaturales o que exista algo en nuestra mente que se escapará para siempre a la ciencia. Sencillamente, el cerebro humano es, que sepamos, el objeto más complejo del universo conocido y con los nuevos, y prometedores, avances en neurociencias, y en ciencias cognitivas en general, solo hemos tocado su superficie. Queda todavía mucho para comprender el surgir de una simple emoción, cuánto más para explicar un complejo proceso de creación artístico en el que intervienen gran cantidad de procesos cognitivos, afectivos, biográficos, etc.
La Máquina de Von Neumann 
«Si partimos de una visión determinista, de un cosmos gobernado por estrictas leyes físicas que concatenan causalmente todos los sucesos, la novedad es imposible.»
Si partimos de una visión indeterminista, donde todos los sucesos se concatenan causalmente, pero donde no todas las causas son regulares, donde impera tanto la necesidad como el azar, la novedad es posible.
“Causal power is also a code word for what is presumed to be added to the causal architecture of the universe as a result of an emergent transition. But as we’ve seen, when this idea is conflated with more generic notions of causality, it yields a troubling implication: that such phenomena as life and cognition might be changing or adding to the fundamental physical laws and constants, or at least be capable of modifying them. The presumed restriction against this is the postulate of causal closure. Although the fundamental constants and laws of physics do not change, and there is no gain or loss of mass-energy during any physical transformation process, there can be quite significant alterations in the organizational nature of causal processes. Specifically, work can restructure the constraints acting as boundary conditions that determine what patterns of change will be orthograde in some other linked system. This is the generation of new formal causal conditions, and because the resulting orthograde dynamics will determine the possible forms of work that can result, it sets the stage for the emergence of unprecedented organizations of efficient causality, and so forth, with the generation of yet further new constraints, and new forms of work. As we have seen, this can also occur in ascending levels of dynamics, with a correlated increase in the possibilities of organizational complexity. So to restate the closure or conservation laws a bit more carefully: the universe is closed to gain or loss of mass-energy and the most basic level of formal causality is unchanging, but it is open to organizational constraints on formal cause and the introduction of novel forms of efficient cause. Thus we have causal openness even in a universe that is the equivalent of a completely isolated system. New forms of work can and are constantly emerging.
(…) it shows us that what emerges in new levels of dynamics is not any new fundamental law of physics or any singularity in the causal connectedness of physical phenomena, but rather the possibility of new forms of work, and thus new ways to achieve what would not otherwise occur spontaneously. In other words, with the emergence of new forms of work, the causal organization of the world changes fundamentally, even though the basic laws of nature remain the same. Causal linkages that were previously cosmically improbable, such as the special juxtapositions of highly purified metals and semiconductors constituting the computer that is recording this text, become highly predictable.
This causal generativity is a consequence of the fact that higher-order forms of work can organize the generation of non-spontaneous patterns of physical change into vast constellations of linked forms of work, connecting large numbers of otherwise unrelated physical systems, spanning many levels of interdependent dynamics. Although I have only described three major classes of work, corresponding to thermodynamics, morphodynamics, and teleodynamics, it should be obvious from previous discussions of levels of emergent dynamics that there is no limit to higher-order forms of teleodynamic processes. Thus, the possibilities of generating increasingly diverse forms of non-spontaneous dynamics can produce causal relationships that radically diverge from simple physical and chemical expectations, and yet still have these processes as their ground. This is the essence of emergence, and the creative explosion it unleashes.”
Incomplete nature- T. Deacon
(disculpa el ladrillo)
La distinción a considerar no es entre una creatividad objetiva y otra subjetiva. Sino entre la creatividad impersonal y ciega de los procesos naturales en los que no intervienen agentes intencionales, la creatividad intencional cortoplacista de los animales y la creatividad personal, planificada y simbólica de los seres humanos. Es a lo que se refiere Dennett cuando afirma que no hace falta asumir la existencia de un diseñador para reconocer, mediante un proceso mental de ingeniería inversa, el diseño, el trabajo, o (en sistemas tan complejos como los seres vivos) la función, que realiza una nueva forma natural.
La actividad de las redes neuronales artificiales es un ejemplo de creatividad impersonal.
La creatividad es la capacidad de un sistema para encontrar soluciones nuevas de cara a alcanzar un determinado objetivo.
Según esta definición, la inteligencia artificial ha demostrado tener creatividad aunque aun no sea equiparable a la nuestra.
El proceso creativo consiste en generar datos aleatorios, mezclarlos sistemáticamente e ir probando si se acercan a los requisitos establecidos, y en base a los resultados, retroalimentar el proceso en una dirección u otra.
Pero para que el proceso sea productivo se requiere que exista una experiencia previa y un mecanismo adecuado que, a partir de esa experiencia, genere datos con alta probabilidad de ser útiles.
Y el mecanismo más próximo que tenemos a eso son las redes neuronales, que casualmente se basan en la estructura de nuestro cerebro.
La creatividad irá mejorando a medida que perfeccionemos y potenciemos las redes neuronales y descubramos cuales son los factores claves para el despliegue de esa creatividad.
Saludos.
Lo gracioso será cuando hayan IA mas inteligente y creativas que el ser humano y entonces estas IA definan nuestra inteligencia y creatividad como de bajisima calidad, sesgadas y llenas de prejuicios.
Claro, cuando sean capaces de razonar en cualquier ambito y contexto mejor que un ser humano, quien podra decir que esos sistemas en el fondo son tontos?
Cuando veamos que sus argumentos y ejemplos y explicaciones son riquisimos con respecto a los nuestros, a que nos agarraremos… a que no tienen emociones?..
Pero es que además la creatividad NUESTRA surge TAMBIEN de un proceso basicamente TONTO, o es que acaso la neurona es un sistema unitario inteligente o nuestro organo en conjunto es inteligente?
No, nuestras capacidades surgen de un mismo origen que las de las AI, de componentes basicos y automaticos, pero realmente tontos.