Tokenización de la obra “El Beso” del artista plástico Gustav Klimt exhibido en el Museo Belvedere
EL IMPACTO DE LA INELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA
TECNOLOGÍA BLOCKCHAIN EN LA CULTURA Y EL ARTE.
María Raquel Burgueño
BREVE INTRODUCCIÓN:
El efecto “MALINOWSKI”:
Muchos se preguntarán cómo llegué al mundo de las tecnologías. Cuando
hablo con otras personas que se encuentran inmersas en otros ámbitos
diferentes al notarial, la pregunta obligada que me hacen es ¿Qué hace una
escribana hablando de ellas? Y es ahí cuando yo les respondo que todo es
gracias al “efecto Malinowski”
.
Muchos habrán oído hablar del famoso etnógrafo y maestro de la
Antropología, Bronislaw Malinowski, quien fue fundador de la Antropología
Social Británica a inicios del siglo XX y que revolucionó los estudios
etnográficos de la época con el desarrollo de una renovada metodología: El
trabajo de campo a través de la “OBSERVACIÓN PARTICIPANTE”
.
Muchos que gusten de los placeres de las ciencias sociales sabrán que en el
año 1914 Malinowski viajó a las Islas Trobriand y a causa de la declaración
de la primera guerra mundial quedó viviendo en ellas sin poder retornar a
Inglaterra en lo inmediato. Esto le permitió ejercer su profesión desde una
mirada diferente y decidió pasar un tiempo entra la población nativa de estas
islas, aprendiendo sus costumbres, su manera de organizarse, sus comidas y
hasta su misma lengua. Luego, a su regreso a Inglaterra en 1922, Malinowski
publica su obra maestra “Los argonautas del Pacífico Occidental”
, donde
vuelca estas vivencias y efectúa recomendaciones que sientan las bases de la
antropología moderna: su método de observación participante.
Bronislav Malinowski con los habitantes de las Islas Trobriand.
Les cuento esta anécdota de color porque cuando llegó la pandemia y el
encierro resultó inevitable, al igual que Malinowski me fui a vivir a las islas
digitales de internet, si bien ya era una hábil internauta por naturaleza y por
herencia, y fue así como me quedé “viviendo” con muchas tribus digitales e
informáticas y comencé a aprender sus costumbres, la propia lógica de estos
grupos, y por sobre todo entendí, como buena alumna de Malinowski que era
fundamental aprender también su lenguaje. Y así comenzó mi historia en
el ámbito de las tecnologías, como una observadora participante, una mente
curiosa que indagaba en otros mundos la manera de resolver los acertijos de
los entornos digitales y de mi profesión. Luego, nos juntamos con otras
mentes curiosas y así formamos la Comisión de Innovación de nuestro
colegio donde todos salimos a explorar a otros mundos las innovaciones y
novedades para compartirlas con nuestros amigos y colegas y entre todos al
mejor estilo Walt Disney “Caminar hacia el futuro”
.
En este mundo tan vertiginoso y cambiante nos encontramos en la etapa de
validar nuevos paradigmas como el de la digitalización, la virtualidad, las
experiencias inmersivas de la web 3.0 etc., que, como tormenta caribeña a
las palmeras, azotan nuestros principios, creencias, valores y premisas bajo
los cuales fuimos criados en la vida en general y en nuestra profesión, en
particular. Thomas Kuhn supo anticipar que estos eventos no son lineales y
que culturalmente estamos atravesados por movimientos constantes de
avance y retroceso. Lo importante es tomar conciencia de ello y saber
hamacarnos en ese vaivén tomando todo como experiencia y buscando
encontrar respuestas que nos permitan seguir caminando.
Y así entonces llegamos a entender cómo la tecnología y la cultura estaban
íntimamente conectadas entre ellas haciendo los firuletes de una danza donde
una empuja a la otra al siguiente movimiento en nuestra evolución
sociocultural.
En este devenir repasamos los conceptos de Cultura para entender los
fenómenos que ésta atraviesa y que a su vez “nos atraviesa” a los seres
humanos cada vez que Cultura y Tecnología realizan su fusionada danza.
NOCIONES PREVIAS DE CULTURA
La cultura es el elemento que distingue a la especie humana de todas las
demás especies. En la historia de la humanidad la cultura comienza cuando
se dan en la estructura colectiva elementos como el lenguaje, las
herramientas, las instituciones sociales, y un sistema de valores con
contenido estético, moral y religioso. La aparición de “reglas” o “normas”
define claramente la división entre lo que entendemos como cultura y
naturaleza.
La cultura abarca símbolos, significados, valores, instituciones, conductas
y todos sus derivados, que caracterizan a una población humana
identificándola y distinguiéndola de las demás. La palabra cultura lleva
consigo su propio peso de asociaciones en lenguajes y tradiciones diferentes.
Las culturas poseen:
• Un sistema de valores significativos (que le dan significado a la
existencia en su totalidad) y normativos (que proveen reglas de
conducta, una cosmovisión de la vida).
• una base compartida (territorio común, historia, lenguaje, raza o
antepasados), que identifica a la gente como miembro de un grupo; y
• la voluntad o decisión de ser identificado primeramente como
miembro de esa comunidad.
Esteban Krotz 1 expresa que mientras que la cultura humana tiene muchos
miles de años, el análisis científico de la cultura, -es decir, su estudio
sistemático, realizado por una comunidad de especialistas que usan para ello
métodos, conceptos y teorías creadas para tal fin, tiene apenas un siglo.
Krotz expone cinco falacias sobre la noción de cultura que aquí
enunciaremos de manera afirmativa.
1) Todos los seres humanos, por definición, tienen cultura. Como se
dijo al comienzo: tener cultura, pertenecer a una cultura es el rasgo
característico de la vida humana en comparación con todas las
demás formas de vida en este planeta.
2) Existe una MULTIPLICIDAD CULTURAL, esto es una
cantidad enorme de culturas pasadas y presentes. Esta
multiplicidad cultural carece de JERARQUÍA no existe hablar de
una cultura mejor que la otra, sólo podemos decir que son
semejantes o diferentes.
3) Así como hay mezclas biológicas y étnicas también podemos
hablar de culturas mixtas. Es una falacia pensar en culturas puras
frente a los procesos de desculturación y aculturación.
• 1 Profesor-investigador Titular C de Tiempo Completo en la Unidad de Ciencias Sociales del
Centro de Investigaciones Regionales “Dr. Hideyo Noguchi” de la Universidad Autónoma de
Yucatán.
• Profesor por Asignatura en la Facultad de Ciencias Antropológicas de la Universidad Autónoma
de Yucatán.
• Miembro de la Academia Mexicana de Ciencias.
• Coordinador de la Región Sur Sureste del Consejo Mexicano de Ciencias Sociales (Comecso, A.
C.)
• Director de la Revista Sur de México.
• Sistema Nacional de Investigadores: Nivel III.
• Doctor en Filosofía [Filosofía de las ciencias sociales] Hochschule für Philosophie, Munich.
4) Los museos, los teatros y las bibliotecas son sólo algunos de los
muchos hogares de la cultura. En realidad, son lugares donde se
perpetúa la idea de cultura. La mayor parte de la vida cultural se
realiza, se conserva, se reproduce y se transforma fuera de ellos.
5) El ámbito de la creación y reproducción cultural es mucho más
amplio que el ámbito de las instituciones estatales. Los Estados han
tenido siempre interés en intervenir en la creación cultural y la
conservación del patrimonio cultural porque de esta manera
controlan y a veces incluso crean un importante factor de cohesión
social.
Como se ha dicho anteriormente, en todas las culturas y en todos los
tiempos se han documentado influencias de unas culturas sobre otras. El
problema no radica en la existencia de tales influencias, sino en que si los
seres humanos pertenecientes a una cultura pueden decidir libremente sobre
si quieren aceptar tales influencias y, en dado caso, cuáles y cómo. Poder
escoger entre alternativas presupone, claro está, conocer alternativas y
reconocer a una influencia concreta como una alternativa entre otras
posibles.
LA TECNOLOGÍA COMO FENÓMENO CULTURAL:
Darcy Ribeiro2 define a la EVOLUCIÓN SOCIOCULTURAL como el
movimiento histórico de cambio de modos de ser y de vivir de los grupos
2 Darcy Ribeiro (Montes Claros, Minas Gerais 26/10/1922. Brasilia, 17/02/1997) fue
un intelectual y político brasileño conocido por sus trabajos en educación, sociología y
antropología.
humanos, desencadenado por el impacto de sucesivas revoluciones
tecnológicas sobre sociedades concretas, tendientes a conducirlas a la
transición de una etapa evolutiva a otra, o de una a otra formación
sociocultural.
Uno de los problemas centrales de entender la tecnología como cultura y
como una forma de ella misma, es que se le debe reconocer un nexo con la
sociedad que la produce, en cuanto ella es creación del proceso histórico que
la ha gestado y a su vez ella produce nuevas transformaciones en el mundo
que comienza a gestarse con su influencia.
Para la mirada religiosa la tecnología se inscribe dentro del "hacer" o el
obrar humano. Como tal debe estar subordinada al "ser". Debe estar al
servicio para el desarrollo del ser.
La cultura tecnológica, es un medio que ha llegado a las nuevas
culturas sociales donde las personas relacionan la tecnología con sus
actitudes, valores, pensamientos, creencias y comportamientos los
cuales se ven reflejados en las acciones que realizan en la vida cotidiana
y los aspectos culturales.
TENSIONES QUE GENERA LA CULTURA TECNOLÓGICA:
Dentro de estas nuevas interacciones se pueden apreciar también nuevas
situaciones de tensión en el comportamiento de los individuos y esto puede
verse reflejado en la convivencia social.
Dentro de lo que respecta al mundo del arte existen estas tensiones que,
siguiendo el pensamiento de varios filósofos como el alemán, Markus
Gabriel, el investigador del Conicet y Doctor en Ciencias Sociales Hernán
Borisonik observa alguna de las mismas que sintetizamos a continuación y
que nos permiten acoplar a su pensamiento al rol de las tecnologías:
• El desdibujamiento de las fronteras entre arte y diseño. La ruptura con
el paradigma de “arte académico”.
• El concepto de pieza “original” se ha vuelto virtualmente inaprensible
frente a la posibilidad inmediata e infinita de copiar y hacer circular
cualquier imagen (El fenómeno del NFT – Non Fungible Tokens a
través de la tecnología Blockchain)
• Se desdibujó la frontera entre artistas y público. Todos producimos
contenido y nos convertimos tanto en sujetos como objetos de
contemplación estética en la cultura tecnológica.
• El concepto de obra pierde la noción de materialidad y comienza una
nueva etapa: El concepto de obra desde lo inmaterial. La obra
representada a través de código de software y algoritmos.
• Las tecnologías de la Información y la Comunicación TICs, el
Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías emergentes como la IA y
Blockchain han alterado la brecha entre productor y consumidor
cultura.
• Todo lo que circula en Internet, incluso el contenido artístico, se
convierte en dato que se procesa y se transforma en información
generando el avance del marketing analítico - digital a raíz del uso del
Big Data y el Data Lake.
• Al respecto, la llamada inteligencia artificial nos asume a los
humanos como series enormes de datos que pueden ser captados,
comprendidos e incluso manipulados.
• Como respuesta, en la actualidad contemporánea, la representación
de lo humano está perfilándose en otro sentido: no hablaremos más
de lo que somos en general, sino que los algoritmos nos dirán lo que
es cada cual es particular.3
Veamos entonces cómo funcionan brevemente alguna de estas tecnologías
para apreciar mejor su impacto en el mundo del arte:
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL BREVE DESCRIPCIÓN.
La Inteligencia Artificial es considerada una excelente herramienta de
tecnologías combinadas que permiten automatizar tareas del ámbito del
proceso mental del ser humano en una velocidad de tiempo extraordinaria
con relación a la inteligencia humana. Esto se debe a la posibilidad de
manejar de manera exitosa el procesamiento de datos crudos que luego de su
tratamiento conforman un “Dataset” con los cuales se entrena el algoritmo –
3 HERNÁN BORISONIK. Variaciones sobre la representación en la era digital
INPUT - de modo que pueda encontrar la respuesta a necesidades de los
seres humanos – ENTRENAMIENTO - facilitando los escenarios de
solución con la mínima asistencia humana - OUTPUT.
Para esto el algoritmo requiere de los siguientes elementos:
- El acceso a los datos (DATASET) que serán la fuente de su
entrenamiento (INPUT)
- El proceso de aprendizaje y selección (ENTRENAMIENTO)
- El proceso de validación
- La implementación en el campo de dominio seleccionado.
La Inteligencia Artificial cuenta con una gran capacidad computacional para
gestionar datos. Sería sumamente importante el desarrollo de un programa
que cuente con un proceso de aprendizaje automatizado, trazable y
transparente, calificado como “Caja Blanca”, es decir que goce de
explicabilidad e interpretabilidad respecto del proceso de aprendizaje.
Al momento de trabajar aplicando Inteligencia Artificial debemos tener en
cuenta:
• a) La necesidad o problema a resolver;
• b) Para quién aplicar el uso de IA;
• c) Pensar en el usuario clave que debe estar involucrado en el inicio;
• d) La conformación de un equipo multidisciplinario;
• e) Que la IA aplicada resulte en una situación que aplica Valor y por
ende mejorar la vida de las personas.
A su vez el proceso del proyecto deberá respetar las siguientes etapas:
Usaremos a título de ejemplo de aplicación la utilización de un sistema de
I.A. para identificar discursos de odio en materia de protección de DDHH:
• Entrenamiento: El proceso de aprendizaje que se realizará a través
del ingreso (INPUT) de datos. Se utilizará el 80% del total de datos
disponibles (DATASET), reservándose el 20% restante para el
momento de la validación. Para el caso en cuestión se pueden utilizar
tanto algoritmos de procesamiento de lenguaje natural 4 que reconozca
las palabras utilizadas en los discursos de odio, segregacionistas,
xenofóbicos, etnocidas, etc. como así también se aportarán datos a
algoritmos que trabajen con detección de imágenes y videos que hagan
idéntica referencia manteniendo especial atención al etiquetado de la
palabra “odio”, “víctima” “violencia”, entre otras. Entendemos que
por tratarse de cuestiones que están muy relacionadas con la
percepción de sentimientos todos ellos del mundo intrapsíquico, este
aprendizaje en su inicio deberá ser necesariamente supervisado por un
equipo de especialistas. En la materia que nos convoca: representantes
del campo de la Psicología, Sociología, Antropología, Abogacía,
Activistas de Derechos Humanos; Médicos, Miembros de Organismos
Internacionales Gubernamentales y no gubernamentales, etc.
• 2) Validación: En este estadio se mensura el poder de
generalización de la herramienta. Aquí se utiliza el 20% de los datos
disponibles reservados para esta etapa y se estudia si el proceso de
aprendizaje requiere algún ajuste.
• 3) Test: En esta etapa del proceso se persigue evaluar el poder de
diagnóstico de situaciones relacionadas con discursos de odio.
• 4) Evaluación: En esta etapa se trabaja con el objetivo de
establecer la efectividad en el entorno de los Derechos Humanos con
4 Ver algoritmo de lenguaje natura GPT3 uno de los que ha mostrado resultados óptimos en el manejo
del leguaje natural.
aplicación directa a verificar la predicción en la detección temprana
de discursos de odio.
• 5) Implementación: Aquí se busca que la aplicación funcione y
produzca los efectos para los cuales fue diseñada.
La Unión Europea en su “Libro Blanco sobre la I.A.
” 5 la definió como:
sistemas que muestran un comportamiento inteligente al analizar su entorno
y tomar acciones, con cierto grado de autonomía, para lograr objetivos que
se plantea. Los sistemas basados en I.A. pueden consistir en sólo piezas de
software, actuando en el mundo virtual (asistente de voz, software de análisis
de imágenes, motores de búsqueda, sistemas de reconocimiento de voz y
rostro) o la I.A. puede integrarse en dispositivos de hardware (robots
avanzados, automóviles autónomos o aplicaciones de Internet de las Cosas
(IoT)”
También es importante entender que los algoritmos definen exactamente el
proceso a través del cual se toma una decisión y conocen de manera
anticipada su respuesta por habérsele otorgado con las instrucciones de
programación, mientras que el caso de un “Modelo de I.A.” aprende o
infiere cómo tomar dicha decisión. El aprendizaje en este último caso es
porque se le han mostrado previamente miles de soluciones posibles al
resultado final para que el modelo se entrene en ello y en función de esa gran
cantidad de datos que se le han ingresado puede inferir la solución más
adecuada. Es decir, no hay una programación previa de la solución para que
el modelo siga la instrucción, sino que deberá llegar por sí solo a la mejor
solución posible del tema debido al aprendizaje de situaciones que se le ha
dado de manera previa. El programa aprende de forma autónoma a tomar las
mejores decisiones. Por eso sistemas como Spotify o Netflix parecerían que
5 Publicado en el mes de febrero de 2020.
“conocen” nuestras preferencias, pero lo que en realidad están haciendo es
aprender de nuestras propias decisiones sobre qué canción o serie nos pueden
recomendar en función del aprendizaje sobre nuestros gustos.
I.A. y Ética:
Un factor muy importante para tener en cuenta cuando hablamos de
I.A. es el tema de su uso ético. Esto implica que la finalidad misma en su
uso debe estar dirigida, como ya dijimos, a aplicar valor y mejorar la vida
de las personas. Por ello el uso y aplicación responsable de la I.A. debe
resguardar a los seres humanos y a sus derechos personalísimos de los
sesgos en materia de género, edad, etnias, datos en general que conforman
el dataset, como así también de la seguridad de estos (infosec). Existe una
máxima entre quienes trabajan con datos que dice: “Si entras basura,
obtienes basura”. (Trash in – Trash out).
En consecuencia, en materia de datos habrá que ser cautelosos en su
etiquetado, hacerlo a través de grupos de profesionales
multidisciplinarios y empleando el mayor tiempo posible en el proceso
del armado del dataset que conforma la piedra angular en el éxito del
Machine Learning.
No menos importante es la anonimización de estos datos, preservando la
identidad de quienes hayan suministrado los mismos e impidiendo que
estos datos puedan serle imputados, dando un acabado cumplimiento a la
normativa internacional y local en materia de Protección de Datos
Personales.
Principios éticos de la I.A.
Los tipos de aprendizaje.
Todo este desarrollo de entrenamiento de la máquina es lo que se conoce
en Ciencias de Datos como “Machine Learning” o “I.A. basada en datos”
y se caracteriza por contar siempre con supervisión humana en el proceso
de entrenamiento. La diferencia del Machine Learning con un algoritmo
es esta capacidad que tiene el modelo de IA de tomar la mejor decisión
por sí misma recurriendo a su entrenamiento y sin tener previamente dada
la respuesta a su objetivo. A su vez en materia de aprendizaje también
resulta útil distinguir las expresiones “Cajas Blancas” y “Cajas Negras”
.
Ambas tienen estrecha relación con el factor de “Explicabilidad” del
sistema. Cuando se dice que determinado sistema, ya sea algoritmo o
modelo de IA, es un sistema de Caja Blanca, lo que está queriendo
expresar es que todos y cada uno de los procesos que hace el sistema
pueden ser entendidos, interpretados por la mente humana. Salvando las
distancias y permitiéndome la liberalidad de un ejemplo casero voy a
recurrir al de la receta culinaria. Pensemos así, en los pasos de una receta
de cocina. Si vemos cómo un chef prepara determinada receta vamos
entendiendo paso a paso cómo llega al resultado y además ese resultado
se encuentra explícitamente señalado. Siempre podemos entender cómo
la máquina llegó a esa conclusión y ella misma puede mostrar el camino
que hizo para ello. Si le muestro una foto a la máquina diciéndole: “Esto
es un Gato” el etiquetamiento que le estoy mostrando implica que cada
vez que vea un gato debe reconocerlo como tal. Ahí está el aprendizaje
que denominamos supervisado y también paralelamente podemos
hablar de Caja Blanca.
Cuando hablamos de Machine Learning la máquina ya no cuenta con el
etiquetado sino con un dataset de tamaño enorme con fotos, por ejemplo,
de “gatos” y aprende por el análisis de cada píxel de la foto que eso “es”
un gato encontrando el “patrón”, haciendo la propia clasificación
(clustering) así, cuando confronta con otros datos similares que no le
fueron mostrados en el entrenamiento acude a su propio patrón y en
consecuencia puede reconocer la foto de un gato. Mientras podamos
conocer el clustering que realizó, es decir los parámetros bajo los cuales
se basó para agrupar en uno u otro sentido los datos, también podemos
decir que estamos ante la presencia de Caja Blanca.
Cuando además para realizar estos procesos de Machine Learning la
máquina utiliza lo que se denomina una Red Neuronal Artificial (ANN
por su acrónimo en inglés), estamos hablando de una manera específica
de realizar el aprendizaje. Las salidas de unas neuronas son entrada de
otras. Las neuronas se estructuran en capas y tienen “pesos” asociados
(peso = parámetro). El aprendizaje en este caso consiste en el ajuste del
parámetro. A esta tarea específica la llamamos “Deep Learning” y es
caracterizada como una de las especies del Machine Learning. El adjetivo
“profundo” se relaciona con el concepto de capas o niveles. Esta Red
Neuronal Artificial presenta una jerarquía en sus niveles. En el nivel
inicial de jerarquía la máquina aprende de un modo básico o sencillo a
diferencia de los niveles superiores que va profundizando su nivel de
aprendizaje. Cuando en el primer nivel ya ha realizado su aprendizaje
traslada lo aprendido al segundo nivel y así sucesivamente. El segundo
nivel toma esta información “sencilla” y la combina con otra información
un poco más compleja y así más elaborada la entrega al nivel siguiente.
Podríamos decir que aquí el aprendizaje se hace por “capas” de
información y que en el último nivel tiene la capacidad de tomar la mejor
solución (ejemplo reconocer un rostro que en un primer nivel reconoció
luces y sombras, en otro nivel reconoció ojos, en otro nivel la nariz, etc.).
La diferencia con este tipo de entrenamiento es que el mismo no se
encuentra supervisado por el ser humano. Será un aprendizaje no
supervisado, pero quizás sí de Caja Blanca y entonces el mismo modelo
podrá mostrar la explicabilidad del sistema.
Cuando el modelo no puede ser interpretado y necesita que la explicación
del funcionamiento se realice a través de otro algoritmo y no a través del
propio modelo de aprendizaje, estamos entonces ante la presencia de lo
que denominamos “Cajas Negras”, es decir un sistema que es explicable
a través del algoritmo, pero no interpretable por el humano. La Unión
Europea advirtió sobre el peligro de su utilización y en la actualidad
trabaja con regulaciones que prohíban o limiten su uso.
Otro de los tipos de aprendizaje que existen, ya vimos el supervisado y
el no supervisado, es el aprendizaje “por refuerzo”. Este aprendizaje es
el que utilizaron las máquinas de IBM que jugaron al ajedrez y al Go, o
el que poseen determinados antivirus. Este tipo de aprendizaje hace que
los sistemas interactúen con un entorno dinámico en el que debe
desempeñarse para alcanzar una o más metas. En función de su
desempeño recibe retroalimentación en forma de recompensas y castigos
a medida que navega el espacio del problema.
A continuación, pasamos lista a algunas tareas que se realizan a través del
uso de Deep Learning:
- Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar
productos de una empresa, o artículos similares.
- Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en
redes sociales.
- Monitorización en tiempo real de reacciones en canales online durante
el lanzamiento de productos.
- Orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes.
- Identificación y seguimiento de los niveles de confianza de los clientes,
sus opiniones y actitud en diferentes canales online y servicios de soporte
automatizado al cliente.
- Identificación de clientes potenciales.
- Detección de fraudes, recomendaciones a clientes, gestión de relaciones
con los clientes, etc.
- Mejor comprensión de enfermedades, mutaciones de enfermedades y
terapias genéticas.
- Análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias
magnéticas, aumentando la precisión diagnóstica, en un menor tiempo y
con un menor coste que los métodos tradicionales.
- Exploración de la posibilidad de reutilización de fármacos ya conocidos
y probados para su uso contra nuevas enfermedades.
- Detección, predicción y prevención de amenazas sofisticadas en tiempo
real en el campo de la ciberseguridad.
- Identificación en textos de sentimientos positivos y negativos, temas y
palabras clave.
- Localización de caras e identificación de emociones faciales.
- Reconocimiento de voz.
- Clasificación de vídeos.
I.A. Débil – I.A. Fuerte:
Cuando hablamos de “I.A. Débil” estamos haciendo referencia a la
Inteligencia Artificial cuyo objetivo es la resolución de problemas concretos
de manera “inteligente”. Busca emular la inteligencia del ser humano en
determinados procesos con el fin de resolver problemas concretos y
delimitados.
La “I.A. Fuerte” o denominada también General (AGI) busca crear
máquinas o sistemas que tengan todas las habilidades mentales de los seres
humanos o incluso que superen la inteligencia humana, que logre tomar
conciencia de sí misma, de su sensibilidad y sabiduría. Por el momento no
se ha desarrollado aún un algoritmo capaz de tener esta capacidad de
autopercepción para el público general. Pero sí debemos tomar conciencia
que la empresa IBM ya ha logrado construir una computadora de las
denominadas “cuánticas” 6 lo cual implica que esta empresa ya cuenta con
un poder computacional de capacidad de cálculo algorítmico muy
importante. Por otra parte, es necesario tener en cuenta que todos los
desarrollos de alta tecnología nacen en las bases militares de los diferentes
Estados y luego pasan a la academia. Recién cumplido este ciclo se lleva al
ámbito comercial, razón por la cual no sabemos aún el nivel de real
desarrollo de la I.A. Fuerte en esta clase de proyectos de investigación.
6 Computación Cuántica: Es un paradigma de computación distinto al de la computación clásica. Se
encuentra relacionado con la física cuántica. La materia se comporta en varios estados. En la
computación tradicional la materia se representa o en 0 ó en 1, pero no en ambas a la vez. La
computación cuántica se basa en el uso de qubits en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas que
hacen posibles nuevos algoritmos. Los qubits o qbits permiten que la materia pueda estar representada
por 0 y por 1 al mismo tiempo y poder programar desde esa funcionalidad con gran poder cuántico de
algoritmo.
Ahora sí, habiendo hecho un vuelo fugaz por los elementos característicos
de la I.A. vamos a sumergirnos en el mundo de las artes y empecemos a
disfrutar las notas musicales que ella nos ha preparado para este encuentro:
MÚSICA E IA:
Gracias a la IA se completó la sinfonía Nº 10 de Beethoven:
La obra se llama BeethovANN 10.1 y fue “creada” gracias a un programa
de inteligencia artificial. El sufijo "ANN" se refiere al acrónimo de Red
Neuronal Artificial (ANN, en inglés), una de las formas de la inteligencia
artificial.
Detrás de este prodigio compositor se encuentra Florian Colombo, un
violonchelista que dedicó diez años de su vida profesional como músico al
proyecto de enseñarle a una máquina cómo componer siguiendo el estilo de
uno de los mayores músicos de la historia.
Durante una década, creó un programa informático que “educara” a las redes
de neuronas artificiales con los 16 cuartetos de cuerda de Beethoven y sus
acordes particulares.
Para escuchar cómo quedó finalizada la Décima Sinfonía haz click debajo
o puedes visitar el siguiente enlace:
Björk en el Sister City de Nueva York y sus “archivos corales”
(Kórsafn):
La música de Islandia Björk trajo sus arreglos corales para darle vida junto
a la IA al Hotel Sister City en NUEVA YORK
Estos arreglos corales se activan gracias a un sistema de inteligencia
artificial desarrollado por Microsoft que "comprende" variaciones en el
firmamento, capturados por cámaras instaladas en la terraza del edificio. Por
ejemplo, reconoce la forma de las nubes, el vuelo de pájaros o de aviones
cruzando el velo celeste, e incluso las diferentes tendencias climáticas.
En base a esas lecturas, la melodía cambia apelando a diferentes arreglos de
Björk grabados durante los últimos 17 años.
Algunos de estos arreglos corales fueron ejecutados por el aclamado Coro
de Hamrahlid de Islandia, compuesto por 50 personas y considerado como
un verdadero tesoro nacional en el cual cantaba también Björk en su
juventud.
Para escuchar los archivos corales de Björk haz click debajo:
o puedes visitar el siguiente enlace:
Schubert y Huawei la otra dupla entre compositores clásicos e IA:
Franz Schubert, famoso músico y compositor austríaco, también dejó una
de sus obras inconclusas al fallecer en 1828: “la sinfonía Nº 8 en si menor”.
A través de la utilización de I.A. mediante la aplicación Huawei mate 20
Pro entrenándola con el primer y segundo movimiento de la sinfonía. el
proyecto también contó con la convocatoria del compositor ganador del Emy
Lucas Cantor.
Para escuchar la nota hecha a Huawei haz click aquí:
O puedes copiar el siguiente enlace:
ARTES PLÁSTICAS E IA:
La obra, Portrait of Edmond de Belamy (2018), fue vendida por Christie's
tras más de seis minutos de pujas continuas que alcanzaron los 350.000
dólares, pero que con tasas incluidas ascendió a U$S. 432.500.
La “obra” 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.
El algoritmo que se utilizó para esta obra está compuesto de dos partes: por
una parte, está el Generador y por otro el Discriminador. El sistema se
alimenta con información de 15.000 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. Aquí, el objetivo es engañar
al Discriminador para que piense que las nuevas imágenes son retratos reales.
Portrait of Edmond de Belamy.
La experiencia de Mario Klingemann y el arte digital con IA:
Klingemann es un galardonado artista alemán cuyas herramientas preferidas
son las redes neuronales, el código de programación y los algoritmos.
En 2015 ganó el Premio Creativo de la Biblioteca Británica, actualmente es
artista de aprendizaje automático en residencia en el Google Cultural
Institute de París. A Mario le gusta compartir sus exploraciones y
descubrimientos en conferencias de diseño y tecnología en todo el mundo,
ha cofundado el FabLab de Munich y trabaja como artista de código
independiente creando herramientas creativas, aplicaciones móviles e
instalaciones de medios.
La obra de Klingemann Memories of Passersby I (Recuerdos de los
transeúntes) genera retratos en tiempo real utilizando redes neuronales. Es
un sistema informático oculto dentro de un mueble de aspecto antiguo, que
parece un cruce entre un gabinete moderno de mediados de siglo y una radio
anticuada.
¿Cree que en el futuro las máquinas podrán crear arte en las mismas
condiciones que el ser humano?
Para mí la pregunta es por qué querría la máquina hacer arte. Hay una gran
diferencia entre humanos y máquinas, y es que los humanos mueren. Y esa
perspectiva nos induce a hacer cosas que tengan un sentido, mientras que la
máquina no tiene esa motivación, así que no tiene que hacer nada. Tal y como
lo veo, los humanos funcionamos de un modo en que en realidad nos
contamos una historia a nosotros mismos. Si conseguimos que una máquina
se cuente una historia a sí misma, será capaz de crear.
Para ver el video de cómo se aprecia la obra Memoria de los Transeúntes (I)
haz click debajo:
O puedes copiar también el siguiente enlace:
https://player.vimeo.com/video/298000366?h=c94aa24103
Los ganadores del Prix Ars Electronica 2022
Con 2.338 proyectos presentados de 88 países, el Prix Ars Electronica 2022
se presenta una vez más como un centro central en la red global de arte de
los medios. Los premiados recibirán 10.000 euros cada uno por los "Nicas
de Oro" que han sido otorgados anualmente desde 1987 por un jurado
internacional y una destacada aparición en el Ars Electronica Festival.
Paralelamente al Prix Ars Electronica.
También se inició otra competencia: Junto con el Ministerio de
Relaciones Exteriores de Austria, el “Premio Ars Electronica para la
Humanidad Digital” con un premio de 10.000 € en metálico para aquellos
proyectos que demuestran el poder del intercambio cultural y la colaboración
para el desarrollo de un mundo digital centrado en el ser humano.
LA TECNOLOGÍA BLOCKCHAIN:
Es muy usual que se asocie la tecnología Blockchain al uso de las
Criptomonedas y particularmente a BITCOIN y ello es correcto, ya que
Blockchain es la tecnología subyacente que permite el funcionamiento de
Bitcoin a través del Registro en un Libro Mayor (LEDGER) que hace en
una BASE DE DATOS, la cual se encuentra compartida de manera
distribuida y descentralizada entre los NODOS donde se asientan a través de
un HASH de manera segura (CRIPTOGRAFÍA ASIMÉTRICA) las
transacciones que celebran sus usuarios cuya identidad permanece
resguardada bajo el nombre de un usuario, particularidad ésta que le da el
carácter de ANONIMIA. Este registro de transacciones es INMUTABLE e
INCORRUPTIBLE permitiendo que personas que no se conocen den
CONSENSO sobre la existencia de esas transacciones a través de una
PRUEBA DE TRABAJO (Proof of Work - PoW) que requiere de un alto
poder computacional o una PRUEBA DE PARTICIPACIÓN (Proof of
Stake - PoS) para descifrar el algoritmo de encriptación y lograr así generar
el Registro de esas transacciones en lo que se conoce como BLOQUE. Cada
Bloque lleva información del bloque anterior y permite resolver el problema
matemático del próximo bloque, formando así una segura CADENA DE
BLOQUES.
7
De la Tecnología de la Información y la Comunicación (TiC) hacia las
Tecnologías del Valor.
7 Para los escribanos matriculados de CABA que deseen profundizar el tema pueden acceder a las
charlas en el campus del Colegio sobre Blockchain.
Este pasaje se produce a partir del fenómeno de la TOKENIZACIÓN de
bienes y servicios. Las transacciones en una blockchain involucran la
transferencia segura de valor, en forma de “tokens” (fichas), que son la
representación digital de algún activo, o una forma de retribuir a los
participantes, o incluso puede ser la representación de datos agrupados. Ej
Billetera Virtual.
Blockchain ha permitido la descentralización y la democratización de las
operaciones, eliminando el concepto de autoridad centralizada y el de
intermediario. Su principal característica es que el valor de la confianza se
ha trasladado al algoritmo matemático no teniendo que depender ya de una
autoridad centralizada como un Banco.
En el arte su aporte más importante es haber permitido unir a los artistas con
su público de manera directa.
En el mundo de la música los artistas componen sus canciones y las
comercializan a través de plataformas donde reciben el aporte económico ya
sea en moneda fiat o en criptoactivos emitidos por la misma plataforma
digital.
En las artes visuales también se dio este acercamiento entre el autor y el
público. La principal novedad es la emisión de los certificados de
autenticidad de la obra y que este certificado sea registrado a la red de
Blockchain.
Aquí aparece claramente los temas antes abordados de inmaterialidad de la
obra y el concepto de “original” y las diferentes formas de reproducción.
Asimismo, entran en juego y no pueden ser dejados de lado los derechos de
Propiedad Intelectual y Derecho de Autor.
El caso del Museo Belvedere:
El Museo Belvedere con motivo del día de San Valentín decidió emitir el
14/2/2022 una serie de NFT (Non Fungible Token) que representan una
imagen digital de una de las obras más importantes de este museo. Se trata
de “THE KISS” la obra maestra del autor Gustav Klimt.
Esta emisión de NFT va más allá de aprovechar la oportunidad de poseer una
fracción de la imagen digitalizada de The Kiss. Se trata de crear una conexión
personal con la obra maestra. Formar parte de una “comunidad” que será
escrita en las páginas de la historia del arte y vista como pionera en el arte
digital.
La caída (drop = emisión) exclusiva está limitada a 10.000 piezas y cada
una es una parte única de la imagen de alta resolución de The Kiss. El
costo de un NFT se estima en 1.850 € ó 0,65 Ethereum, y cada uno está
impreso con el número y sus coordenadas distintivas y su certificado de
autenticidad.
Una vez pasado el registro en The Kiss NFT y dada la oportunidad de
comprarlo, habrá una opción para dedicar la pieza a un ser querido, incluida
la posibilidad de dejar un mensaje especial. Después de la emisión, habrá
una página de dedicación que mostrará todos los NFT acuñados en todo el
mundo y que además forman un ecosistema donde lo que se resalta es la
“tecnología del valor” que se encuentra subyacente en cada token.
Las cifras han sido determinantes en cuanto al éxito de este proyecto ya que
se registró una recaudación de 3,2 millones de Euros en su lanzamiento.
El registro de las transacciones de registración de cada token se realiza a
través de la red de Blockchain denominada Ethereum, red en la cual
actualmente corren los Smart Contracts.
EL IMPACTO EN LAS LETRAS Y EN LA COMUNICACIÓN:
Hoy en día es necesario poner en evidencia la coexistencia de dos modelos
comunicacionales en redes sociales y demás formatos digitales y
tecnológicos:
• El modelo comunicacional HUMANO – HUMANO
• El modelo comunicacional HUMANO – INTELIGENCIA
ARTIFICIAL (ALGORTIMO).
El algoritmo de Stats Monkey:
La periodista y teórica cultural alemana, Mercedes Bunz, explica cómo los
algoritmos han podido ser capaces de redactar crónicas deportivas a través
del mencionado programa “Stats Monkey” desarrollado por estudiantes
universitarios de Illinois. Este algoritmo es fruto de la cooperación entre la
Escuela de Periodismo de la Universidad Northwestern y el departamento de
Informática de dicho establecimiento. Relata Bunz que los estudiantes
desarrollaron un programa que redacta autónomamente crónicas de partidos
para permitir a los medios locales ofrecer más contenidos en épocas de
periodismo digital. De esta manera, los medios periodísticos podían
mantener los ingresos que les daban los clasificados del mundo analógico en
soporte papel y migrarlos al universo digital. Agrega Bunz:
• “… Los estudiantes pensaron que estas crónicas podían liberar de
escribir a los sobrecargados periodistas sobre partidos irrelevantes
de las ligas inferiores de béisbol locales. Respecto de su
funcionamiento Stats Monkey reúne dos técnicas digitales: En un
primer paso el algoritmo recoge estados de partidos publicados en la
red; en un segundo paso, a partir de esos estados y mediante un
“árbol de decisiones” algorítmicas, averigua quienes son los actores
más importantes y el trámite del partido. Con el resultado compone
luego un fragmento de texto sirviéndose de componentes
preestablecidos…”.
Agentes conversacionales:
Sin duda resulta asombroso descubrir estas interacciones
comunicacionales, pero la tecnología tiene aún más sorpresas: “Lisa” y
“Sophia”. En ambos casos, “ellas” fueron creadas con el fin de mantener una
conversación con humanos, de manera tal que no pueda advertirse sobre su
naturaleza algorítmica. En el caso de Lisa es un programa informático que
realiza tareas de asistente personal que interactúa con el sistema Android
desde el celular, al igual que “Siri” lo hace en el sistema IOS. Resulta
sorprendente observar el video en donde Lisa efectúa una cita con un salón
de belleza, vía comunicación telefónica e interactúa con la persona humana
que la atiende sin que ésta se percate que el llamado lo está manteniendo con
un agente conversacional.8 En el caso de Sophia, aquí el tema literalmente
toma cuerpo, dado que posee un formato humanoide con un rostro que le
permite generar sesenta y dos gestos y mirar a sus interactuantes humanos
directo a los ojos. El programa algorítmico de inteligencia artificial bajo el
cual es desarrollado este androide le permite aprender cada vez más y uno
de los principales enfoques sobre su aprendizaje es la ayuda a la humanidad,
para lo cual se presta especial atención en materia de sesgos en el proceso de
introducción de datos.
Sophia
8 Puedes ver el video en el siguiente link: https://youtu.be/yv_8dx7g-WA
Tanto los ejemplos de Lisa y Sophia se aplican en el ámbito privado y con
fines comerciales. No obstante, existen también famosos agentes
conversacionales que se han desarrollado para facilitar y agilizar tareas de
información a la sociedad sin necesidad de distraer recursos humanos del
estado. De esta manera los Estados también proyectan el uso de plataformas
conversacionales dado que a través de sus bots pueden asistir a los
ciudadanos en sus consultas y permitir un mejor desarrollo de la gestión
pública. Tal es el caso de BOTI el chatbot programado con inteligencia
artificial utilizado en el ámbito digital de la Ciudad Autónoma de Buenos
Aires y desarrollado por la Subsecretaría de “Ciudad Inteligente”,
perteneciente a la Secretaría de Innovación y Transformación Digital del
Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. BOTI se caracteriza por beneficiar
tanto a los ciudadanos como a los agentes del estado dado que se encuentra
disponible las 24 horas durante todo el año; funciona con todas las
plataformas digitales; detecta la demanda insatisfecha; mejora la
performance de atención al cliente; presenta un costo relativamente bajo en
su construcción y funcionamiento y posee velocidad en los tiempos de su
implementación. Su actuación ha sido clave en la gestión de los procesos de
vacunación por COVID-19 y la tramitación de turnos para testeos y análisis
de PCR.
Boti celebrando el día del mate.
A modo de conclusión podemos afirmar que las máquinas de la revolución
industrial del Siglo XIX automatizaron el trabajo humano, en tanto el
proceso de automatización tuvo como objeto mecanismos tangibles y
concretos, es decir se aplicó al mundo de las cosas. Los algoritmos, en
cambio, pusieron su foco sobre la actividad humana del pensamiento lógico
en este proceso que se denomina revolución digital o revolución 4.0. Como
bien expresa Mercedes Bunz: “ … Los algoritmos han aprendido no sólo a
suministrar datos sino también a procesarlos. Clasifican la información la
vuelven a combinar y procesan datos y hechos en lo que usualmente
llamamos “conocimiento.”…”
Así como en el año 2000 fueron los sitios de internet los que generaron
una nueva forma de comunicarse entre los seres humanos en la añorada aldea
global de Marshall Mc Luhan, diez años después la comunicación viró hacia
las “apps” de los dispositivos celulares dando lugar a la creación de
plataformas conversacionales como el caso de WhatsApp y similares. Estas
plataformas se desarrollaron para comunicar a los humanos con humanos, no
obstante, ellas mismas como sistemas informáticos también cuentan con su
comunicación interna a través de protocolos y reglas desarrolladas
denominadas “Api” enviándose información unas con otras tras bambalinas.
A partir de 2020 las plataformas conversacionales dejaron de ser de uso
exclusivo de los seres humanos, siendo que confluyen dentro del espacio
virtual otras varias voces, como la de Lisa, Sophia y sus descendientes, cada
vez más avanzados, cada vez más humanizados, capaces de sorprender hasta
al mismo Alan Turing quien, cual visionario, vaticinó la existencia de estas
inteligencias en el año 1950 y la capacidad de las máquinas para el uso del
lenguaje natural.
A modo de conclusión queremos cerrar con el pensamiento de una mente
avanzada – ISAAC ASIMOV. La obra literaria del científico y escritor ruso
Isaac Asimov quien estableció las tres leyes inviolables de la robótica y una
ulterior ley a la que llamaremos la “ley cero” que Asimov incorporó con la
evolución de su obra, estas son:
• Un robot no puede dañar a un ser humano ni, por inacción, permitir
que un ser humano sufra daño.
• Un robot debe cumplir las órdenes de los seres humanos, excepto si
dichas órdenes entran en conflicto con la primera ley.
• Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que ello
no entre en conflicto con la primera o la segunda ley.
• Ley cero: Un robot no puede dañar a la humanidad ni, por inacción,
permitir que la humanidad sufra daño.
Creemos que debemos quedarnos con esta premisa para conseguir
liberarnos de los miedos y recelos del uso de la tecnología y avanzar hacia
ella como una aliada para la evolución de la humanidad, con una regulación
clara que apunte a la protección de los Derechos Humanos y bajo el contralor
ético de Organizaciones No Gubernamentales y Estados. El rol de la
educación en este aspecto es primordial y será nuestro mejor recurso para
salvar las contingencias sociológicas que se vislumbran como el
analfabetismo digital y su consecuente brecha digital. Se han abierto también
nuevos debates antropológicos como el concepto de “transhumanismo”
como etapa previa al “posthumanismo” o conceptos filosóficos más
extremos como la humanidad aumentada 9. No podemos quedarnos al
margen de estas discusiones y la única manera de participar es con el
conocimiento profundo de las tecnologías y de la sociedad.
«Una cultura que no está al
servicio de la persona no es
verdadera cultura»10
(Juan Pablo II)
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA:
9 Para quienes les interese la temática pueden profundizar el tema leyendo la obra del filósofo francés
Eric Sadin.
10 Juan Pablo II, Mensaje al mundo de la cultura y a los empresarios, Lima, 15/5/1988,
Borisonik, Hernán.
“Variaciones sobre la variación en la era digital”
.
https://www.academia.edu/42497866/Borisonik_H_Variaciones_sobre_la_representaci
%C3%B3n_en_la_era_digital_Rigel_Revista_de_est%C3%A9tica_y_filosof%C3%AD
a_del_arte_N_8_2019_Pp_164_186 (Recuperado 24/07/2022)
Bunz, Mercedes. (2017). La revolución silenciosa. Cómo los algoritmos transforman el
conocimiento, el trabajo, la opinión pública y la política sin hacer mucho ruido. (pp. 14
- 15). Argentina. Cruce Casa Editora.
Corvalán Juan G. (Director). TRATADO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
DERECHO. Tomo III. (Ed. La Ley Thompson Reuters).
Danesi, Cecilia (Directora). REVISTA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL,
TECNOLOGÍAS EMERGENTES Y DERECHO. Reflexiones interdisciplinarias.
Tomo 2. (Ed. Hammurabi. José Luis Depalma Editor).
Mejía, Marco Raul, «La tecnología, la(s) cultura(s) tecnológica(s) y la educación popular
en tiempos de globalización», Polis [En línea], 7 | 2004, Publicado el 10 septiembre
2012, consultado el 23 julio 2022. URL: http://journals.openedition.org/polis/6242
Sadin, Eric. “La Humanidad aumentada. La administración digital del mundo”.
Editorial Caja Negra. 2018.
GLOSARIO – TECH. Compilación efectuada por la Comisión de Innovación y
Tecnologías del Colegio de Escribanos CABA. Año 2021.
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