Can robots be creative? - Gil Weinberg

¿Pueden ser creativos los robots? - Gil Weinberg

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TED-Ed


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Traductor: Ana Flecha Marco Revisor: Denise RQ
00:10
How does this music make you feel?
0
10727
2305
¿Cómo te hace sentir esta música?
00:13
Do you find it beautiful?
1
13032
1669
¿Te parece bonita?
00:14
Is it creative?
2
14701
1636
¿Es creativa?
00:16
Now, would you change your answers
3
16337
1705
¿Cambiarías tus respuestas
00:18
if you learned the composer was this robot?
4
18042
3480
si te dijeran que la compuso este robot?
00:21
Believe it or not,
5
21522
1979
Lo creas o no,
00:23
people have been grappling with the question of artificial creativity,
6
23501
3317
llevamos debatiendo la cuestión de la creatividad artificial
00:26
alongside the question of artifcial intelligence,
7
26818
3007
y el tema de la inteligencia artificial
00:29
for over 170 years.
8
29825
3007
hace más de 170 años.
00:32
In 1843, Lady Ada Lovelace,
9
32832
3008
En 1843, Lady Ada Lovelace,
00:35
an English mathematician considered the world's first computer programmer,
10
35840
4309
una matemática inglesa considerada la primera programadora del mundo,
00:40
wrote that a machine could not have human-like intelligence
11
40149
3428
escribió que una máquina no puede ser dotada de inteligencia humana
00:43
as long as it only did what humans intentionally programmed it to do.
12
43577
5430
si sólo hace aquello para lo que se programó intencionadamente.
00:49
According to Lovelace,
13
49007
1702
Según Lovelace,
00:50
a machine must be able to create original ideas
14
50709
2985
una máquina ha de poder concebir ideas originales
00:53
if it is to be considered intelligent.
15
53694
3698
para que se pueda considerar inteligente.
00:57
The Lovelace Test, formalized in 2001, proposes a way of scrutinizing this idea.
16
57392
6422
El test de Lovelace, formalizado en 2001, propone un modo de examinar esta idea.
01:03
A machine can pass this test if it can produce an outcome
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63814
3442
Una máquina puede aprobar este test, si produce un resultado
01:07
that its designers cannot explain based on their original code.
18
67256
5004
cuyos diseñadores no puedan explicar basándose en el código original.
01:12
The Lovelace Test is, by design, more of a thought experiment
19
72260
3349
El test de Lovelace es, por su diseño, más un experimento conceptual
01:15
than an objective scientific test.
20
75609
2411
que una prueba científica objetiva.
01:18
But it's a place to start.
21
78020
2019
Pero es un punto de partida.
01:20
At first glance,
22
80039
1194
A primera vista,
01:21
the idea of a machine creating high quality, original music in this way
23
81233
3920
la idea de que una máquina cree música original y de alta calidad de esta manera
01:25
might seem impossible.
24
85153
2155
puede parecer imposible.
01:27
We could come up with an extremely complex algorithm
25
87308
2894
Podríamos idear un algoritmo extremadamente complejo
01:30
using random number generators, chaotic functions, and fuzzy logic
26
90202
4141
usando generadores de números aleatorios funciones caóticas y lógica difusa
01:34
to generate a sequence of musical notes
27
94343
2459
para crear una secuencia de notas musicales imposible de rastrear.
01:36
in a way that would be impossible to track.
28
96802
2674
01:39
But although this would yield countless original melodies never heard before,
29
99476
3795
Pero aunque se producirían un sin fin de melodías originales nunca antes escuchadas
01:43
only a tiny fraction of them would be worth listening to.
30
103271
3943
sólo una ínfima fracción de ellas valdría la pena.
01:47
With the computer having no way to distinguish
31
107214
2337
La computadora no puede discernir
01:49
between those which we would consider beautiful
32
109551
2423
cuáles nos parecerían bellas
01:51
and those which we won't.
33
111974
2637
y cuáles no.
01:54
But what if we took a step back
34
114611
1637
Pero, ¿y si diéramos un paso atrás
01:56
and tried to model a natural process that allows creativity to form?
35
116248
4973
e intentáramos imitar un proceso natural que permita que se forme la creatividad?
02:01
We happen to know of at least one such process
36
121221
2252
Conocemos al menos uno de esos procesos
02:03
that has lead to original, valuable, and even beautiful outcomes:
37
123473
4522
que nos ha aportado resultados originales, valiosos e incluso bonitos:
02:07
the process of evolution.
38
127995
2788
el proceso de la evolución.
02:10
And evolutionary algorithms,
39
130783
2198
Y los algoritmos evolutivos,
02:12
or genetic algorithms that mimic biological evolution,
40
132981
3259
o los algoritmos genéricos que imitan la evolución biológica
02:16
are one promising approach
41
136240
2303
son un acercamiento prometedor
02:18
to making machines generate original and valuable artistic outcomes.
42
138543
6020
hacia la creación de máquinas generadoras de obras artísticas originales y valiosas.
02:24
So how can evolution make a machine musically creative?
43
144563
2991
¿Cómo puede crear la evolución una máquina músicalmente creativa?
02:27
Well, instead of organisms,
44
147554
2111
Bueno, en vez de organismos,
02:29
we can start with an initial population of musical phrases,
45
149665
11713
podemos empezar con unos cuantos compases musicales
02:41
and a basic algorithm
46
161378
1463
y un algoritmo básico
02:42
that mimics reproduction and random mutations
47
162841
2924
que imita la reproducción y las alteraciones aleatorias
02:45
by switching some parts,
48
165765
2412
cambiando algunas partes,
02:48
combining others,
49
168177
1762
combinando otras,
02:49
and replacing random notes.
50
169939
2414
y sustituyendo notas al azar.
02:52
Now that we have a new generation of phrases,
51
172353
2698
Ahora que tenemos una nueva serie de compases
02:55
we can apply selection using an operation called a fitness function.
52
175051
4954
podemos seleccionar usando una operación llamada función de aptitud.
03:00
Just as biological fitness is determined by external environmental pressures,
53
180005
4302
Igual que la aptitud biológica se define por las presiones ambientales externas,
03:04
our fitness function can be determined by an external melody
54
184307
4157
la función de aptitud la puede determinar una melodía externa
03:08
chosen by human musicians, or music fans,
55
188464
2846
escogida por músicos humanos o aficionados a la música
03:11
to represent the ultimate beautiful melody.
56
191310
8805
para representar la bella melodía definitiva.
03:20
The algorithm can then compare between our musical phrases
57
200115
3186
El algoritmo puede entonces comparar nuestros compases
03:23
and that beautiful melody,
58
203301
1797
y esa bella melodía
03:25
and select only the phrases that are most similar to it.
59
205098
3853
y seleccionar sólo los compases que más se le parezcan.
03:28
Once the least similar sequences are weeded out,
60
208951
3018
Una vez descartadas las secuencias menos parecidas,
03:31
the algorithm can reapply mutation and recombination to what's left,
61
211969
4529
se puede alterar de nuevo el algoritmo para recombinar lo que queda,
03:36
select the most similar, or fitted ones, again from the new generation,
62
216498
4304
seleccionar las más similares, las que más encajan de entre la nueva generación
03:40
and repeat for many generations.
63
220802
7610
y repetir el proceso durante generaciones venideras.
03:48
The process that got us there has so much randomness and complexity built in
64
228412
4316
El proceso que nos trajo hasta aquí es tan azaroso y complejo
03:52
that the result might pass the Lovelace Test.
65
232728
3570
que su resultado podría pasar el test de Lovelace.
03:56
More importantly, thanks to the presence of human aesthetic in the process,
66
236298
3948
Y lo que es más importante, gracias a la éstetica humana presente en el proceso,
04:00
we'll theoretically generate melodies we would consider beautiful.
67
240246
9081
teóricamente generaremos melodías que consideremos bellas.
04:09
But does this satisfy our intuition for what is truly creative?
68
249327
4240
¿Pero satisface esto nuestra intuición sobre lo que es verdaderamente creativo?
04:13
Is it enough to make something original and beautiful,
69
253567
2544
¿Es suficiente crear algo original y bello,
04:16
or does creativity require intention and awareness of what is being created?
70
256111
6286
o acaso la creatividad requiere
intencionalidad y consciencia de lo que se está creando?
04:22
Perhaps the creativity in this case is really coming from the programmers,
71
262397
3796
Quizás en este caso la creatividad venga de los programadores,
04:26
even if they don't understand the process.
72
266193
2825
incluso si no entienden el proceso.
04:29
What is human creativity, anyways?
73
269018
2186
Pero, ¿qué es la creatividad humana?
04:31
Is it something more than a system of interconnected neurons
74
271204
2835
¿Es algo más que un sistema de neuronas interconectadas
04:34
developed by biological algorithmic processes
75
274039
3143
desarrollado por procesos algorítmicos biológicos
04:37
and the random experiences that shape our lives?
76
277182
3433
y las experiencias aleatorias que dan forma a nuestras vida?
04:40
Order and chaos, machine and human.
77
280615
3537
El órden y el caos, la máquina y el hombre,
04:44
These are the dynamos at the heart of machine creativity initiatives
78
284152
4116
estas son las dinamos fundamentales
en las iniciativas de la creatividad artificial
04:48
that are currently making music, sculptures, paintings, poetry and more.
79
288268
6002
que están haciendo música, esculturas, pinturas, poesía y mucho más.
04:54
The jury may still be out
80
294270
1477
Puede que aún no sepamos
04:55
as to whether it's fair to call these acts of creation creative.
81
295747
4304
si es justo llamar creativos a estos actos de creación.
05:00
But if a piece of art can make you weep,
82
300051
2381
Pero si una obra de arte consigue hacerte llorar,
05:02
or blow your mind,
83
302432
1541
o impresionarte,
05:03
or send shivers down your spine,
84
303973
2161
o darte escalofríos,
05:06
does it really matter who or what created it?
85
306134
3452
¿de verdad importa quién o qué la creó?
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