Can a computer write poetry? | Oscar Schwartz

Traductor: Sebastian Betti Revisor: Denise RQ

I have a question.

Tengo una pregunta.

Can a computer write poetry?

¿Puede una máquina escribir poesía?

This is a provocative question.

Es una pregunta provocativa.

You think about it for a minute,

Lo pensamos un minuto,

and you suddenly have a bunch of other questions like:

y de repente surgen muchas otras preguntas como:

What is a computer?

¿Qué es una máquina?

What is poetry?

¿Qué es la poesía?

What is creativity?

¿Qué es la creatividad?

But these are questions

Pero estas son preguntas

that people spend their entire lifetime trying to answer,

que tratamos de responder durante toda la vida

not in a single TED Talk.

no solo durante una charla TED.

So we're going to have to try a different approach.

Por eso lo intentaremos desde otro enfoque.

So up here, we have two poems.

Aquí tenemos dos poemas.

One of them is written by a human,

Uno escrito por un humano,

and the other one's written by a computer.

y el otro por una máquina.

I'm going to ask you to tell me which one's which.

Les pediré que me digan cuál es cuál.

Have a go:

Veamos:

Poem 1: Little Fly / Thy summer's play, / My thoughtless hand / Has brush'd away.

Poema 1: Mosquita / tu juego estival / mi mano vil / arrasó cual vendaval.

¿No tenemos tú y yo / la misma identidad / tu arte no tiene / una misma humanidad?

Am I not / A fly like thee? / Or art not thou / A man like me?

Poem 2: We can feel / Activist through your life's / morning /

Poema 2: Nos sentimos / Activistas Durante toda la vida / Amanecer

Pauses to see, pope I hate the / Non all the night to start a / great otherwise (...)

Paramos a ver, papa que odiamos el / no toda la noche para comenzar una /

por lo demás genial (...)

Alright, time's up.

Hands up if you think Poem 1 was written by a human.

Muy bien, tiempo.

Levanten la mano si piensan que el Poema 1 fue escrito por un humano.

OK, most of you.

Bien, la mayoría.

Hands up if you think Poem 2 was written by a human.

Levanten la mano si piensan que el Poema 2 fue escrito por un humano.

Very brave of you,

Muy valiente de su parte,

because the first one was written by the human poet William Blake.

porque el primer poema fue escrito por el poeta William Blake.

The second one was written by an algorithm

El segundo fue escrito por un algoritmo

that took all the language from my Facebook feed on one day

que tomó las palabras de mi Facebook un día

and then regenerated it algorithmically,

y las organizó con un programa,

according to methods that I'll describe a little bit later on.

siguiendo los métodos que describiré en unos momentos.

So let's try another test.

Hagamos otra prueba.

Again, you haven't got ages to read this,

De nuevo, no tendrán mucho tiempo para leer esto,

so just trust your gut.

confíen en su instinto.

Poem 1: A lion roars and a dog barks. It is interesting / and fascinating

Poema 1: Ruge un león y ladra un perro. Es interesante / y fascinante /

that a bird will fly and not / roar or bark. Enthralling stories about animals

que un ave vuele y no / ruja ni ladre. Sueño historias apasionantes de animales

are in my dreams and I will sing them all if I / am not exhausted or weary.

y las cantaré a todas ellas si no estoy cansado ni agotado.

Poem 2: Oh! kangaroos, sequins, chocolate sodas! / You are really beautiful!

Poema 2: ¡Oh, canguros, lentejuelas, chocolate, refrescos! / ¡Hermosos!

Pearls, / harmonicas, jujubes, aspirins! All / the stuff they've always talked about (...)

Perlas, / armónicas, azufaifa, ¡aspirinas! / Las cosas siempre mencionadas (...)

Alright, time's up.

Muy bien, tiempo.

So if you think the first poem was written by a human,

Si piensan que el primer poema fue escrito por un humano,

put your hand up.

levanten la mano.

OK.

Bien.

And if you think the second poem was written by a human,

Y si piensan que el segundo poema fue escrito por un humano,

put your hand up.

levanten la mano.

We have, more or less, a 50/50 split here.

Tenemos, más o menos, opiniones divididas.

It was much harder.

Fue mucho más difícil.

The answer is,

La respuesta:

the first poem was generated by an algorithm called Racter,

El primer poema fue generado por un algoritmo llamado Racter,

that was created back in the 1970s,

creado en la década de 1970,

and the second poem was written by a guy called Frank O'Hara,

y el segundo poema fue escrito por un tipo llamado Frank O'Hara,

who happens to be one of my favorite human poets.

que da la casualidad que es uno de mis poetas favoritos.

(Laughter)

(Risas)

So what we've just done now is a Turing test for poetry.

Lo que acabamos de hacer es una prueba de Turing de poesía.

The Turing test was first proposed by this guy, Alan Turing, in 1950,

Alan Turing fue el primero en proponer este test en 1950,

in order to answer the question,

para responder la pregunta:

can computers think?

¿Pueden pensar las máquinas?

Alan Turing believed that if a computer was able

Alan Turing creía que si una máquina podía mantener una conversación

to have a to have a text-based conversation with a human,

basada en un material escrito con un humano,

with such proficiency such that the human couldn't tell

con un dominio tal

que el humano no pudiera discernir

whether they are talking to a computer or a human,

si estaba hablando con una máquina o un humano,

then the computer can be said to have intelligence.

se podría decir entonces que la máquina tiene inteligencia.

So in 2013, my friend Benjamin Laird and I,

Por eso en 2013, mi amigo Benjamin Laird y yo,

we created a Turing test for poetry online.

creamos la prueba de Turing para poesía en línea.

It's called bot or not,

Se llama "Bot or not",

and you can go and play it for yourselves.

y cualquiera puede acceder e intentar pasarla.

But basically, it's the game we just played.

Pero, básicamente, es el juego que jugamos.

You're presented with a poem,

Se muestran dos poemas,

you don't know whether it was written by a human or a computer

y sin que uno sepa cual fue escrito por un humano o por una máquina,

and you have to guess.

tiene que adivinar.

So thousands and thousands of people have taken this test online,

Miles y miles de personas han hecho la prueba en línea,

so we have results.

así que tenemos resultados.

And what are the results?

¿Cuáles son los resultados?

Well, Turing said that if a computer could fool a human

Bueno, Turing decía que si una máquina pudiera hacer creer a un humano

30 percent of the time that it was a human,

que es un otro ser humano un 30 % de las veces

then it passes the Turing test for intelligence.

pasaba la prueba de inteligencia de Turing.

We have poems on the bot or not database

Tenemos poemas en la base de "Bot or not"

that have fooled 65 percent of human readers into thinking

que han hecho pensar a un 65 % de los lectores humanos

it was written by a human.

que fueron escritos por un humano.

So, I think we have an answer to our question.

Creo que tenemos una respuesta a nuestra pregunta.

According to the logic of the Turing test,

Según la lógica de la prueba de Turing,

can a computer write poetry?

¿puede una máquina escribir poesía?

Well, yes, absolutely it can.

Bueno, sí, categóricamente.

But if you're feeling a little bit uncomfortable

Pero si se sienten un poco incómodos

with this answer, that's OK.

con la respuesta, está bien.

If you're having a bunch of gut reactions to it,

Si su respuesta es emocional, está bien

that's also OK because this isn't the end of the story.

porque no es el fin de la historia.

Let's play our third and final test.

Hagamos una tercera y última prueba.

Again, you're going to have to read

De nuevo, tendrán que leer y decirme

and tell me which you think is human.

qué poema piensan que fue escrito por un humano.

Poem 1: Red flags the reason for pretty flags. / And ribbons.

Poema 1: Banderas rojas, la razón de hermosas banderas. / Y el blasón.

Ribbons of flags / And wearing material / Reasons for wearing material. (...)

Blasones de banderas / Y materiales. / Razones para lucir materiales. (...)

Poem 2: A wounded deer leaps highest, / I've heard the daffodil

Poema 2: Un ciervo herido salta más alto, / He oído al narciso. /

I've heard the flag to-day / I've heard the hunter tell; /

He oído la bandera hoy / He oído al cazador decir; /

'Tis but the ecstasy of death, / And then the brake is almost done (...)

No es más que el éxtasis de la muerte / Y luego es casi irrefrenable. (...)

OK, time is up.

Muy bien, tiempo.

So hands up if you think Poem 1 was written by a human.

Levanten la mano si piensan que el Poema 1 fue escrito por un humano.

Hands up if you think Poem 2 was written by a human.

Levanten la mano si piensan que el Poema 2 fue escrito por un humano.

Whoa, that's a lot more people.

Guau, son muchos más.

So you'd be surprised to find that Poem 1

Les sorprenderá saber que el Poema 1

was written by the very human poet Gertrude Stein.

fue escrito por la mismísima Gertrude Stein.

And Poem 2 was generated by an algorithm called RKCP.

Y el Poema 2 fue generado por un algoritmo llamado RKCP.

Now before we go on, let me describe very quickly and simply,

Pero antes de continuar describiré, simple y rápidamente,

how RKCP works.

cómo funciona RKCP.

So RKCP is an algorithm designed by Ray Kurzweil,

El RKCP es un algoritmo diseñado por Ray Kurzweil,

who's a director of engineering at Google

un director de ingeniería de Google

and a firm believer in artificial intelligence.

que cree firmemente en la inteligencia artificial.

So, you give RKCP a source text,

Se le proporciona a RKCP un texto fuente,

it analyzes the source text in order to find out how it uses language,

El RKCP analiza el texto para detectar cómo se usa el lenguaje,

and then it regenerates language

y luego vuelve a generar el lenguaje

that emulates that first text.

que emula al primer texto.

So in the poem we just saw before,

El poema que vimos antes,

Poem 2, the one that you all thought was human,

el Poema 2, el que todos pensaron que era humano,

it was fed a bunch of poems

fue creado a base de muchos poemas

by a poet called Emily Dickinson

escritos por la poetisa Emily Dickinson;

it looked at the way she used language,

analizó la forma en que ella usaba el lenguaje, aprendió el modelo,

learned the model,

and then it regenerated a model according to that same structure.

y luego volvió a generar un modelo siguiendo la misma estructura.

But the important thing to know about RKCP

Pero lo importante a saber de RKCP

is that it doesn't know the meaning of the words it's using.

es que no conoce el significado de las palabras que usa.

The language is just raw material,

El lenguaje es solo materia prima,

it could be Chinese, it could be in Swedish,

podría ser chino, podría ser sueco,

it could be the collected language from your Facebook feed for one day.

podría ser todo lo escrito en su muro de Facebook a lo largo del día.

It's just raw material.

Un idioma no es más que materia prima para la machina.

And nevertheless, it's able to create a poem

Y, no obstante, es capaz de crear un poema

that seems more human than Gertrude Stein's poem,

que parece más humano que el poema de Gertrude Stein,

and Gertrude Stein is a human.

y Gertrude Stein es un ser humano.

So what we've done here is, more or less, a reverse Turing test.

Aquí hemos hecho, más o menos, una prueba de Turing inversa.

So Gertrude Stein, who's a human, is able to write a poem

Gertrude Stein, humana, puede escribir un poema

that fools a majority of human judges into thinking

que lleva a pensar a la mayoría de los jueces humanos

that it was written by a computer.

que fue escrito por una máquina.

Therefore, according to the logic of the reverse Turing test,

Por lo tanto, según la lógica de la prueba de Turing inversa,

Gertrude Stein is a computer.

Gertrude Stein es una máquina.

(Laughter)

(Risas)

Feeling confused?

¿Están confundidos?

I think that's fair enough.

Pienso que es normal.

So far we've had humans that write like humans,

Hasta ahora tuvimos humanos que escribían como humanos,

we have computers that write like computers,

tenemos máquinas que escriben como máquinas,

we have computers that write like humans,

tenemos máquinas que escriben como humanos,

but we also have, perhaps most confusingly,

pero también tenemos, quizá lo que más confunde,

humans that write like computers.

humanos que escriben como máquinas.

So what do we take from all of this?

¿Qué aprendemos de todo esto?

Do we take that William Blake is somehow more of a human

¿Que William Blake en cierta forma es más humano que Gertrude Stein?

than Gertrude Stein?

Or that Gertrude Stein is more of a computer than William Blake?

¿O que Gertrude Stein es más autómata que William Blake?

(Laughter)

(Risas)

These are questions I've been asking myself

Son preguntas que me he hago

for around two years now,

desde hace dos años

and I don't have any answers.

y no tengo respuestas.

But what I do have are a bunch of insights

Pero tengo un montón de ideas

about our relationship with technology.

sobre nuestra relación con la tecnología.

So my first insight is that, for some reason,

Mi primera idea es que, por alguna razón,

we associate poetry with being human.

asociamos la poesía con el ser humano.

So that when we ask, "Can a computer write poetry?"

Por eso cuando nos preguntamos: "¿Puede una máquina escribir poesía?"

we're also asking,

también preguntamos:

"What does it mean to be human

"¿Qué significa ser humanos

and how do we put boundaries around this category?

y cómo circunscribimos esta categoría?

How do we say who or what can be part of this category?"

¿Cómo decidimos quién o qué puede pertenecer a esta categoría?"

This is an essentially philosophical question, I believe,

Creo que es esencialmente una cuestión filosófica,

and it can't be answered with a yes or no test,

que no podemos solucionar con una prueba binaria,

like the Turing test.

como la prueba de Turing.

I also believe that Alan Turing understood this,

Creo que Alan Turing también entendió esto,

and that when he devised his test back in 1950,

y que cuando ideó su prueba allá por los años 50,

he was doing it as a philosophical provocation.

lo pensó como una provocación filosófica.

So my second insight is that, when we take the Turing test for poetry,

Mi segunda idea es que, si aplicamos la prueba de Turing a la poesía,

we're not really testing the capacity of the computers

en realidad no probamos la capacidad de las máquinas

because poetry-generating algorithms,

porque los algoritmos generadores de poesía son bastante simples

they're pretty simple and have existed, more or less, since the 1950s.

y han existido, más o menos, desde los años 50.

What we are doing with the Turing test for poetry, rather,

En cambio, lo que hacemos con la prueba de Turing en la poesía

is collecting opinions about what constitutes humanness.

es recolectar opiniones sobre el significado de lo humano.

So, what I've figured out,

Yo descubrí que,

we've seen this when earlier today,

lo hemos visto hoy más temprano,

we say that William Blake is more of a human

decíamos que William Blake es más humano

than Gertrude Stein.

que Gertrude Stein.

Of course, this doesn't mean that William Blake

Claro, esto no significa que William Blake

was actually more human

sea en realidad más humano

or that Gertrude Stein was more of a computer.

ni que Gertrude Stein sea más autómata.

It simply means that the category of the human is unstable.

Significa simplemente que la categoría de lo humano es inestable.

This has led me to understand

Esto me ha llevado a comprender

that the human is not a cold, hard fact.

que lo humano no es un hecho rígido, frío.

Rather, it is something that's constructed with our opinions

Más bien, es algo construido con opiniones

and something that changes over time.

y algo que cambia con el tiempo.

So my final insight is that the computer, more or less,

Y mi última idea es que la máquina funciona más o menos como un espejo

works like a mirror that reflects any idea of a human

que refleja cualquier idea humana que le mostramos.

that we show it.

We show it Emily Dickinson,

Le mostramos a Emily Dickinson

it gives Emily Dickinson back to us.

y nos devuelve Emily Dickinson.

We show it William Blake,

Le mostramos a William Blake

that's what it reflects back to us.

y eso es lo que emula.

We show it Gertrude Stein,

Le mostramos a Gertrude Stein

what we get back is Gertrude Stein.

y crea en base al estilo de Gertrude Stein.

More than any other bit of technology,

Más que cualquier otra tecnología,

the computer is a mirror that reflects any idea of the human we teach it.

la máquina es un espejo que refleja una idea del humano que le mostramos.

So I'm sure a lot of you have been hearing

Estoy seguro de que muchos de Uds. habrán oído mucho recientemente

a lot about artificial intelligence recently.

sobre la inteligencia artificial.

And much of the conversation is,

Y el centro de la conversación

can we build it?

es si podemos crearla.

Can we build an intelligent computer?

¿Podemos crear una máquina inteligente?

Can we build a creative computer?

¿Podemos crear una máquina creativa?

What we seem to be asking over and over

Parece que nos preguntamos sin cesar:

is can we build a human-like computer?

¿Podemos crear una máquina semejante a un humano?

But what we've seen just now

Pero hasta ahora hemos visto

is that the human is not a scientific fact,

que lo humano no es un hecho científico,

that it's an ever-shifting, concatenating idea

sino una idea armoniosa y siempre cambiante

and one that changes over time.

que cambia con el tiempo.

So that when we begin to grapple with the ideas

Cuando empecemos a debatir las ideas

of artificial intelligence in the future,

de una inteligencia artificial en el futuro,

we shouldn't only be asking ourselves,

no solo deberíamos preguntarnos:

"Can we build it?"

"¿Podemos construirla?"

But we should also be asking ourselves,

También deberíamos preguntarnos:

"What idea of the human do we want to have reflected back to us?"

"¿Qué idea de lo humano desearíamos ver reflejada en nosotros?"

This is an essentially philosophical idea,

Esta es una idea esencialmente filosófica

and it's one that can't be answered with software alone,

que no puede responderse solo con software,

but I think requires a moment of species-wide, existential reflection.

sino que requiere un momento de reflexión existencial de la especie.

Thank you.

Gracias.

(Applause)

(Aplausos)