Esto pasa cuando las máquinas sueñan

Cuando dejamos a nuestras mentes vagar, dormir o despertarse, comienzan a mezclar y remezclar nuestras experiencias para crear imágenes extrañas, alucinaciones, incluso epifanías.

Estos pueden ser el resultado de soñar despierto por ocio en la ladera de una colina, cuando vemos una ballena en las nubes. O podrían ser más importantes, como el famoso cuento de que el químico Friedrich Kekulé descubrió la forma circular del benceno después de soñar despierto con una serpiente que come su propia cola.

No hay duda de que somos una especie consumida por nuestros sueños, que nuestra capacidad de encontrar nuevos patrones inesperados en el ruido es lo que nos hace humanos y lo que nos hace creativos.

Tal vez por eso un conjunto de imágenes increíblemente parecidas a un sueño, recientemente liberadas por Google están causando tanto revuelo. Estas imágenes particulares fueron soñadas por máquinas.

Google llama al proceso por el cual las imágenes fueron creadas Incepcionismo, recordando la película, y del mismo modo, las imágenes mismas van desde los hermoso hasta lo bizarro.

Así que, ¿qué exactamente está pasando aquí? Recientemente se han dado varios avances en el reconocimiento de imágenes borrosas utilizando algoritmos de aprendizaje profundos. Al alimentar estos algoritmos millones de imágenes etiquetadas (“gato”, “vaca”, “silla”, etc.), aprenden a reconocer e identificar objetos en imágenes sin etiquetar. A principios de este año, las máquinas de Google, Microsoft y Baidu golpearon un referente humano en el reconocimiento de imágenes.

En este caso, Google invierte el proceso. Cargan su software con la generación de imágenes en base a la información ya almacenada en su red neuronal artificial.

Y aquí está lo fascinante: En una parte del experimento, donde al software se le permitió “Asociar libremente” y luego fue forzado en bucles de retroalimentación para reforzar estas asociaciones – encuentra imágenes y patrones (a menudo mash-ups de las cosas que ya había visto) donde ninguna existía previamente.

En algunos ejemplos interpretó hojas como aves o los árboles como edificios. En otros, se creó extrañas bestias imaginarias en las nubes, un “perro-almirante”, “cerdo-caracol”, “camello de aves,” o “perro de pescado.”

Esto sabe un poco a nuestra propia creatividad. Tomamos impresiones, las mezclamos en nuestra mente, y formamos ideas, algunas complejas sin sentido, otras más profundas. Pero, ¿es lo mismo?

La respuesta fácil: Por supuesto que no.

Ada Lovelace, hija del poeta Lord Byron, escribió la primera descripción de lo que estaríamos hoy llamamos el software y la programación de un ordenador universal moderna. Y dudaba que la creatividad de las máquinas existiera jamás.

“La máquina analítica no tiene pretensiones de originar nada”, escribió Lovelace. “Puede hacer lo que sabemos cómo pedir que ésta realice. Puede seguir el análisis; pero no tiene el poder de anticipar las relaciones analíticas o verdades “.

Es decir, las máquinas hacen lo que les decimos. Nada mas.

La razón de Google para la hacer este experimento fue entender por qué ciertos modelos funcionan y otros no. En otras palabras, comprenden la idea general, pero a menudo no saben lo que está ocurriendo en cada paso de el proceso.

Las redes neuronales artificiales, más o menos basadas en el cerebro humano, están hechas de capas jerárquicas de neuronas artificiales. Cada nivel es responsable de reconocer los componentes de la imagen cada vez más abstracta. El primer nivel, por ejemplo, podría ser la tarea de la búsqueda de bordes y esquinas. El siguiente nivel podría buscar formas básicas, todo el camino hasta el nivel final hace un salto abstracta de “tenedor” o “edificio”.

Ejecutar los algoritmos a la inversa es una manera de descubrir lo que han aprendido.

Conforme las computadoras mejoran en conceptos abstractos, van a ayudar a los científicos o artistas encontrar nuevas ideas. Y tal vez por el camino que vamos a ganar nuevos conocimientos sobre el funcionamiento interno de nuestros propios procesos creativos.

Por ahora, podemos disfrutar de estos primeros sorprendentes pasos de bebé.

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Vía Singularity HubGizmodo, Recode