Arte Neuronal con Inteligencia Artificial: Jaime Betancur

Platicamos con jaime para conocer más detrás de su proceso creativo, la relación con lo neuronal y sus inspiraciones.

por Luis Carreño

18.4.16

Todas las imágenes cortesía del artista.

Jaime Betancour es artista, ingeniero y docente asentado en Colombia, actualmente se encuentra realizando trabajos sobre redes neuronales y está experimentando con la yuxtaposición de obras mediante algoritmos, aprendizaje matemático e inteligencia artifical.

Platicamos con jaime para conocer más detrás de su proceso creativo, la relación con lo neuronal y sus inspiraciones.

¿Cuéntanos sobre el proceso creativo detrás de estas piezas?

El proceso consiste en utilizar algoritmos, que no es otra cosa que un conjunto ordenado de múltiples operaciones matemáticas para combinar el contenido de una imagen con el estilo de otra, utilizando el aprendizaje profundo y redes neuronales, que son conjunto especifico de algoritmos que hacen parte del estudio de la inteligencia artificial. Esta técnica separa el estilo artístico de la estructura de una imagen y lo combina en la estructura de otra:

¿Cómo surgió la idea?

Aunque los estudios de Inteligencia artificial se remontan a la década de los ochenta, donde se alcanzaron avances muy importantes, es ahora donde este estudio ha vuelto a tomar mucha fuerza ya que el manejo de gran cantidad de información requiere el uso de IA para alcanzar resultados satisfactorios en una fracción del tiempo que le tomaría a otros sistemas. Es por esto que en los motores de búsqueda ya tenemos resultados que auto completan lo que escribimos, y en algunas redes sociales encontramos anuncios publicitarios relacionados con temas que hemos compartido.

Los dos titanes que están liderando este estudio son Google y Microsoft, aunque empresas como Apple también hacen visible la aplicación de esta tecnología con el asistente virtual de Iphone que permite el reconocimiento de voz y mantener una conversación fluida, Siri.

Quizá el más destacado sea Google con el proyecto para el estudio de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automatico llamado Google Brain que siguiendo su filosofía Open Source han liberado varias licencias para que cualquier interesado pueda experimentar con proyectos de Aprendizaje Profundo o Deep Learning.

Esto unido a la noticia de la red neuronal de Google llamada DeepDream, originalmente creada para clasificar imágenes y luego reconfigurada para generar históricamente la primer imagen, no a partir de una instrucción o programación, si no, dándole la libertad artística y basado en lo que se le había enseñado a través de millones de imágenes dibujara lo que quisiera, el resultado es el siguiente:

Luego de esto como es habitual, Internet ha estallado con gran cantidad de imágenes ahora generadas a partir de una imagen específica que el DeepDream reconstruye con su propio estilo:

Los avances de Google Brain con el DeepDream me cautivaron y volvió a mi mente la pregunta de Philip K. Dick planteada a finales de los sesenta: ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas? Tal parece que con la cantidad de información que tienen sobre nosotros pueden soñar eso y muchas cosas más.

El avance en este estudio llegó por parte de miembros de la Universidad Cornell, en un articulo llamado “A Neural Algorithm of Artistic Style” (Un algoritmo neuronal para el estilo artístico) y es a partir de ese algoritmo que he realizado mis investigaciones, creando imágenes a partir del estilo de artistas como Vincent van Gogh, Gustav Klimt, Vasili Kandinski, Henri Matisse etc. A diferencia del DeepDream de Google que basa su creación en la gran cantidad de imágenes alojadas en sus servidores:

¿Qué relación existe con lo neuronal?

Cuando hablamos de redes neuronales, estamos hablando de algoritmos que simulan el proceso que ocurre en las neuronas del cerebro, de allí su nombre, este proceso se realiza por medio de “Capas” que serían las neuronas, cada capa realiza una función definida, y el resultado de su función lo transmite a otra neurona para realizar otra función especifica, este proceso simula el aprendizaje en el cerebro, que es llamado aprendizaje profundo (deep learning) para nuestro caso.

El número de capas que se empleaba hace algunos años era muy limitado, pero gracias a nuevas técnicas del deep learning unido al avance tecnológico en la computación, hace posible en la actualidad, emplear muchas más capas o neuronas.