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Diferencia entre revisiones de «Creatividad computacional»

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Antes de 1989, las [[Red neuronal artificial|redes neuronales artificiales]] han sido usadas para modelar ciertos aspectos de la creatividad. Peter Todd (1989) primero entrenó una red neuronal para reproducir melodías musicales de un conjunto de piezas musicales de entrenamiento. Entonces utilizó un algoritmo de cambio para modificar los parámetros de entrada de la red. La red era capaz de, aleatoriamente, generar música nueva de una manera altamente incontrolada.<ref>{{cite journal|last1=Bharucha|first1=J.J.|last2=Todd|first2=P.M.|year=1989|title=Modeling the perception of tonal structure with neural nets|url=|journal=Computer Music Journal|volume=13|issue=4|pages=44–53|doi=10.2307/3679552}}</ref><ref>Todd, P.M., and Loy, D.G. (Eds.) (1991). Music and connectionism. Cambridge, MA: MIT Press.</ref> En 1992, Todd
Antes de 1989, las [[Red neuronal artificial|redes neuronales artificiales]] han sido usadas para modelar ciertos aspectos de la creatividad. Peter Todd (1989) primero entrenó una red neuronal para reproducir melodías musicales de un conjunto de piezas musicales de entrenamiento. Entonces utilizó un algoritmo de cambio para modificar los parámetros de entrada de la red. La red era capaz de, aleatoriamente, generar música nueva de una manera altamente incontrolada.<ref>{{cite journal|last1=Bharucha|first1=J.J.|last2=Todd|first2=P.M.|year=1989|title=Modeling the perception of tonal structure with neural nets|url=|journal=Computer Music Journal|volume=13|issue=4|pages=44–53|doi=10.2307/3679552}}</ref><ref>Todd, P.M., and Loy, D.G. (Eds.) (1991). Music and connectionism. Cambridge, MA: MIT Press.</ref> En 1992, Todd
extendió este trabajo, utilizando el llamado enfoque del profesor distante, que había sido desarrollado por
extendió este trabajo, utilizando el llamado enfoque del profesor distante, que había sido desarrollado por
Paul Munro, [[Paul Werbos]], D. Nguyen Y Bernard Widrow, Michael I. Jordania y David Rumelhart.<ref>Todd, P.M. (1992). A connectionist system for exploring melody space. In Proceedings of the 1992 International Computer Music Conference (pp. 65-68). San Francisco: International Computer Music Association.</ref><ref>A dual backpropagation scheme for scalar-reward learning. P Munro - Ninth Annual Conference of the Cognitive Science, 1987</ref><ref>Neural networks for control and system identification. PJ Werbos - Decision and Control, 1989.</ref><ref>[http://web.stanford.edu/class/ee373b/truckbackerupper.pdf The truck backer-upper: An example of self-learning in neural networks]. D Nguyen, B Widrow - IJCNN'89, 1989.</ref><ref>Forward models: Supervised learning with a distal teacher. MI Jordan, DE Rumelhart - Cognitive Science, 1992.</ref> En la aproximación nueva hay dos redes neuronales, una de ellas suministra patrones de entrenamiento a la otra. Todd, en esfuerzos más tardíos, un compositor seleccionaría un conjunto de melodías que define el espacio de melodía, las colocaría en un segundoplano con una inferfaz gráfica, y entrenaría una red para producir aquellas melodías, y así escuchar las nuevas melodías que la red genera correspondientes a puntos intermedios en el segundo plano. Más recientemente un modelo neurodinámico de [[Red semántica|redes semánticas]] ha sido desarrollado para estudiar cómo la estructura de conectividad de estas redes se relaciona al riqueza de las construcciones semánticas, o ideas, que pueden generar. Está demostrado que redes neuronales semánticas que tienen dinámicas semánticas más ricas que aquellos con otras estructuras de conectividad pueden proporcionar ideas a cómo la estructura física del cerebro determina una de las características más profundas de la mente humana – su capacidad para el pensamiento creativo.<ref>Marupaka, Nagendra, and Ali A. Minai. "Connectivity and creativity in semantic neural networks." Neural Networks (IJCNN), The 2011 International Joint Conference on. IEEE, 2011.</ref>
Paul Munro, [[Paul Werbos]], D. Nguyen Y Bernard Widrow, Michael I. Jordania y David Rumelhart.<ref>Todd, P.M. (1992). A connectionist system for exploring melody space. In Proceedings of the 1992 International Computer Music Conference (pp. 65-68). San Francisco: International Computer Music Association.</ref><ref>A dual backpropagation scheme for scalar-reward learning. P Munro - Ninth Annual Conference of the Cognitive Science, 1987</ref><ref>Neural networks for control and system identification. PJ Werbos - Decision and Control, 1989.</ref><ref>[http://web.stanford.edu/class/ee373b/truckbackerupper.pdf The truck backer-upper: An example of self-learning in neural networks]. D Nguyen, B Widrow - IJCNN'89, 1989.</ref><ref>Forward models: Supervised learning with a distal teacher. MI Jordan, DE Rumelhart - Cognitive Science, 1992.</ref> En la aproximación nueva hay dos redes neuronales, una de ellas suministra patrones de entrenamiento a la otra. Todd, en esfuerzos más tardíos, un compositor seleccionaría un conjunto de melodías que define el espacio de melodía, las colocaría en un segundoplano con una inferfaz gráfica, y entrenaría una red para producir aquellas melodías, y así escuchar las nuevas melodías que la red genera correspondientes a puntos intermedios en el segundo plano.
Más recientemente un modelo neurodinámico de [[Red semántica|redes semánticas]] ha sido desarrollado para estudiar cómo la estructura de conectividad de estas redes se relaciona al riqueza de las construcciones semánticas, o ideas, que pueden generar. Está demostrado que redes neuronales semánticas que tienen dinámicas semánticas más ricas que aquellos con otras estructuras de conectividad pueden proporcionar ideas a cómo la estructura física del cerebro determina una de las características más profundas de la mente humana – su capacidad para el pensamiento creativo.<ref>Marupaka, Nagendra, and Ali A. Minai. "Connectivity and creativity in semantic neural networks." Neural Networks (IJCNN), The 2011 International Joint Conference on. IEEE, 2011.</ref>


== Conceptos claves de la literatura ==
== Conceptos claves de la literatura ==
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=== Categorías importantes de creatividad ===
=== Categorías importantes de creatividad ===
Margaret Boden ''se refiere a la creatividad que es novedosa únicamente para el agente que lo produce'' como "P-creatividad" (o "creatividad psicológica"), y a la creatividad reconocida como novedosa ''por la sociedad como'' "H-creatividad" (o "creatividad histórica").<ref>Boden, Margaret (1990), ''The Creative Mind: Myths and Mechanisms'', London: Weidenfeld & Nicolson{{Obra citada|título=The Creative Mind: Myths and Mechanisms|apellidos=Boden|nombre=Margaret|editorial=London: Weidenfeld & Nicolson|year=1990}}</ref><ref>{{Obra citada|título=Computational models of creativity.|apellidos=Boden|nombre=Margaret|url=http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.581.5208&rep=rep1&type=pdf|editorial=Handbook of Creativity, pp 351&ndash;373|year=1999}}</ref>
Margaret Boden ''se refiere a la creatividad que es novedosa únicamente para el agente que lo produce'' como "P-creatividad" (o "creatividad psicológica"), y a la creatividad reconocida como novedosa ''por la sociedad como'' "H-creatividad" (o "creatividad histórica").<ref>{{Obra citada|título=The Creative Mind: Myths and Mechanisms|apellidos=Boden|nombre=Margaret|editorial=London: Weidenfeld & Nicolson|year=1990}}</ref><ref>{{Obra citada|título=Computational models of creativity.|apellidos=Boden|nombre=Margaret|editorial=Handbook of Creativity, pp 351&ndash;373|year=1999}}</ref> Stephen Thaler sugiere una nueva categoría que él llama "V-" o "creatividad Visceral", donde el significado se inventa para los sentidos de entrada a la arquitectura de la máquina creativa, para que la red produzca interpretaciones alternativas, y otras redes por debajo ajustan la interpretación para que se ajuste al contexto. Una variedad importante de la V-creativity es la consciencia, en la que el significado se inventa de forma reflexiva para activarse como en el cerebro.


=== Creatividad exploratoria y transformacional ===
=== Creatividad exploratoria y transformacional ===
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El criterio que los productos creativos tendrían que ser útiles significa que los sistemas computacionales creativos están típicamente estructurados en dos fases, generación y evaluación. En la primera fase, nuevas (para el propio sistema, por lo tanto P-Creativo) construcciones se generan; todas las construcciones ya conocidas por el sistema son filtradas en este punto. Este cuerpo de construcciones potencialmente creativas es entonces evaluado, para determinar cuáles son significativos y útiles y cuáles no. Esta estructura bifásica conforma el modelo Geneplore de Finke, Ward y Smith, el cual es un modelo psicológico de generación creativa basada en la observación empírica de la creatividad humana.<ref>{{Obra citada|título=Creative cognition: Theory, research and applications|apellidos=Finke, R.|nombre=Ward, T., and Smith, S.|url=http://www.dcs.warwick.ac.uk/oldmodelling/hi/theses/paulness/appendixd.pdf|editorial=Cambridge: MIT press.|year=1992}}</ref>
El criterio que los productos creativos tendrían que ser útiles significa que los sistemas computacionales creativos están típicamente estructurados en dos fases, generación y evaluación. En la primera fase, nuevas (para el propio sistema, por lo tanto P-Creativo) construcciones se generan; todas las construcciones ya conocidas por el sistema son filtradas en este punto. Este cuerpo de construcciones potencialmente creativas es entonces evaluado, para determinar cuáles son significativos y útiles y cuáles no. Esta estructura bifásica conforma el modelo Geneplore de Finke, Ward y Smith, el cual es un modelo psicológico de generación creativa basada en la observación empírica de la creatividad humana.<ref>{{Obra citada|título=Creative cognition: Theory, research and applications|apellidos=Finke, R.|nombre=Ward, T., and Smith, S.|url=http://www.dcs.warwick.ac.uk/oldmodelling/hi/theses/paulness/appendixd.pdf|editorial=Cambridge: MIT press.|year=1992}}</ref>


=== Combinatorial Creatividad ===
=== Creatividad Combinatoria ===
Un buen trato, a pesar de todo, de la creatividad humana puede ser entendida como combinación novedosa de objetos o ideas preexistentes .{{Cita requerida}} Estrategias comunes para la creatividad combinatoria incluyen:
Un buen trato, a pesar de todo, de la creatividad humana puede ser entendida como combinación novedosa de objetos o ideas preexistentes .{{Cita requerida}} Estrategias comunes para la creatividad combinatoria incluyen:

* Colocando un objeto familiar en contexto desconocido (p. ej., [[Marcel Duchamp]] ''[[La Fuente (Duchamp)|Fuente]]'') o un objeto desconocido en un encuadre familiar (p. ej., un pez-fuera-de-historia de agua como ''[[The Beverly Hillbillies|El Beverly Hillbillies]]'')
* Mezclando dos objetos o géneros diferentes (p. ej., la historia de ciencia ficción ambientada en el Oeste Salvaje, con cowboys robot, cuando en ''[[Westworld]]'', o el revés, o al revés, como en ''[[Firefly]]''; los poemas japoneses [[haiku]], etc.)
* Comparando un objeto familiar objeto no conocido (p. ej., "el maquillaje es el [[burka]] occidental"; "Un [[Jardín zoológico|zoológico]] es una galería con exposiciones vivientes")
* Añadiendo una característica nueva e inesperada a un concepto existente (p. ej., añadiendo un [[Escalpelo|scalpel]] a un [[Navaja suiza|cuchillo de Ejército suizo]]; añadiendo un [[Teléfono con cámara fotográfica|cámara]] a un [[Teléfono móvil|teléfono celular]])
* Comprimiendo dos escenarios incongruentes a la misma narrativa para conseguir un chiste (p. ej., el Emo Philips  "Las Mujeres siempre están utilizándome para adelantar sus carreras. Antropólogos malditos!")
* Utilizando una imagen icónica de un ámbito en otro distinto para una idea no relacionada o incongruente (p. ej., utilizando el [[Marlboro Man|Marlboro]] imagen de Hombre para vender coches, o para anunciar los peligros de fumar).

La perspectiva combinatoria nos permite modelar la creatividad como un proceso de búsqueda a través del espacio de combinaciones posibles. Las combinaciones pueden surgir de la composición o concatenación de diferentes representaciones, o a través de una transformación basada en reglas o estocástica de representaciones iniciales e intermedias. Los [[Algoritmo genético|algoritmos genéticos]] y las redes neuronales pueden usarse para generar mezclas o cruces de representaciones que capturan una combinación de entradas diferentes.

==== Mezcla Conceptual ====
Mark Turner y Gilles Fauconnier propone un modelo llamado Redes de Integración Conceptual que elabora sobre las ideas de [[Arthur Koestler]] de la creatividad<ref>{{Obra citada|título={The act of creation}|apellidos=Koestler|nombre=Arthur|editorial=London: Hutchinson, and New York: Macmillan|year=1964}}</ref> así como trabajo más reciente de Lakoff y Johnson, sintetizando ideas investigación Lingüística Cognitiva a [[Espacio mental|espacios mentales]] y [[Metáfora conceptual|metáforas conceptuales.]]<ref>{{Obra citada|título=The Way We Think|apellidos=Fauconnier, Gilles|nombre=Turner, Mark|editorial=Basic Books|apellidos2=Johnson, Mark|year=2007}}</ref><ref>{{Obra citada|título=Conceptual Integration Networks|apellidos=Fauconnier, Gilles|nombre=Turner, Mark|editorial=Cognitive Science, 22(2) pp 133–187|year=2007}}</ref><ref>{{Obra citada|título=Metaphors we live by|apellidos=Lakoff|nombre=George|editorial=University of Chicago press|apellidos2=Johnson, Mark|year=2008}}
</ref> Su modelo básico define una red de integración como cuatro  espacios conectados:

* Un primer espacio de entrada (contiene una estructura conceptual o espacio mental)
* Un segundo espacio de entrada (para mezclarse con la primera entrada)
* Un ''espacio genérico'' de imagen y convenciones  que permiten a los espacios de entrada ser entendidos de una perspectiva integrada
* Un'' espacio'' mezclado en el que una proyección seleccionada de los elementos de ambos espacios de entrada están combinados; las inferencias que surgen de esta combinación también reside aquí, a veces dirigiendo a estructuras emergentes que se encuentran en conflicto con las entradas.

Fauconnier y Turner describen una colección de  principios optimos que pretenden guiar la construcción de una red integrada bien formada. En esencia, ven la mezcla como mecanismo de compresión en el que dos o más métodos de entrada están comprimidas en una única estructura. Esta compresión opera en el nivel de relaciones conceptuales. Por ejemplo, una serie de relaciones de semejanza entre los espacios de entrada pueden ser comprimidas en una única relación de identidad en la mezcla.

Algunos éxitos computacionales han sido conseguidos con el modelo de mezcla por extender modelos computacionales preexistentes de asignación analógica, que son compatibles por su énfasis en la conextión de estructuras semánticas.<ref name="Veale2007">{{Obra citada|título=Computation and Blending|apellidos=Veale, Tony|nombre=O'Donoghue, Diarmuid|editorial=Cognitive Linguistics, 11(3-4), special issue on Conceptual Blending|year=2007}}</ref> Más recientemente, Francisco Câmara Pereira presentó una implementación de  teoría de mezclado que emplea ideas tanto de [[Inteligencia artificial simbólica|GOFAI]] y [[Algoritmo genético|algoritmos genéticos]] para darse cuenta algunos aspectos de la teoría de mexclado de forma práctica; los ámbitos de sus ejemplos van desde el lingüístico al visual, y el último más notablemente incluye la creación de monstruos míticos por combinar modelos gráficos 3-D.<ref>{{Obra citada|título=Creativity and Artificial Intelligence: A Conceptual Blending Approach|apellidos=Pereira|nombre=Francisco Câmara|url=http://eden.dei.uc.pt/~camara/AICreativity|editorial=Applications of Cognitive Linguistics. Amsterdam: Mouton de Gruyter|year=2006}}</ref>


== Creatividad lingüística ==
== Creatividad lingüística ==
El lenguaje proporciona una oportunidad continua para la creatividad, evidente en la generación de nuevas frases, expresiones, juegos de palabras, [[Neologismo|neologismos]], [[Rima|rimas]], [[Alusión|alusiones]], [[sarcasmo]], [[ironía]], [[Símil|símiles]], [[Metáfora|metáforas]], [[Analogía|analogías]], ocurrencias, y [[Chiste|chistes.]] Hablantes nativos de lenguas ricas morfológicamente, frecuentemente crean nueva-formas de palabras que son fáciles de entender, a pesar de que nunca encontrarán su definición en el diccionario. El área de generación del lenguaje [[Procesamiento de lenguajes naturales|natural]] ha sido bien estudiado, pero estos aspectos creativos de lengua diaria todavía tienen que incorporarse con robustez o escala.


=== Generación de historia ===
=== Generación de historias ===
El trabajo sustancial en esta área de creación lingüística se ha llevado a cabo desde 1970, con el desarrollo del hilo de cuentos de James Meehan.<ref>{{Obra citada|título=TALE-SPIN|apellidos=Meehan|nombre=James|editorial=Shank, R. C. and Riesbeck, C. K., (eds.), ''Inside Computer Understanding: Five Programs plus Miniatures''. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates|year=1981}}</ref> Dicho trabajo entendía las historias como descripciones narrativas de un esfuerzo que soluciona problema, y creó historias estableciendo primero un objetivo para los caracteres de la historia de modo que su busqueda de la solución podría ser seguida y estudiada. El sistema MINSTREL representa una elaboración compleja de esta aproximación básica, distinguiendo una gama de objetivos de los personajes en la historia de una gama de los objetivos del autor para la historia.<ref>{{Obra citada|título=The Creative Process: A Computer Model of Storytelling|apellidos=Turner|nombre=S.R.|editorial=Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates|year=1994}}</ref> Sistemas como Bringsjord BRUTUS elaboran estas ideas para crear historias con complejos temas interpersonales, como la traición.<ref>{{Obra citada|título=Artificial Intelligence and Literary Creativity. Inside the Mind of BRUTUS, a Storytelling Machine.|apellidos=Bringsjord, S.|nombre=Ferrucci, D. A.|editorial=Hillsdale NJ: Lawrence Erlbaum Associates|year=2000}}</ref> Sin embargo, MINSTREL modela explícitamente el proceso creativo con un conjunto de Métodos de Adaptación de la Transformación de los recuerdos (TRAMs) para crear nuevas escenas a partir de las ya existentes. El modelo MEXICA de Rafael Pérez y Pérez y Mike Sharples está más interesado en el proceso creativo de contar historias, e implementa una versión del modelo cognitivo de escritura creativa.<ref>{{Obra citada|título=MEXICA: A computer model of a cognitive account of creative writing|apellidos=Pérez y Pérez, Rafael|nombre=Sharples, Mike|editorial=Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 13, pp 119-139|year=2001}}</ref>

La compañía Ciencia Narrativa crea noticias generadas a ordenador y los informes comercialmente disponibles, incluyendo resumenes de acontecimientos deportivos basados en datos estadísticos del juego. También crea informes financieros.<ref>{{Obra citada|título=Archived copy|apellidos=Pérez y Pérez, Rafael|nombre=Sharples, Mike|url=http://www.narrativescience.com/solutions.html|fechaacceso=2011-05-01|editorial=Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 13, pp 119-139|year=2001}}</ref>


=== Metáfora y símil ===
=== Metáfora y símil ===
Ejemplo de una metáfora: "She was an ape."

Ejemplo de un símil: "Felt like a tiger-fur blanket."
El estudio computacional de estos fenómenos principalmente ha centrado la interpretación como un proceso basado en el conocimiento. Científicos computacionales Como Yorick Wilks, James Martin, Dan Fass, John Barnden, y Mark Lee han desarrollado aproximaciones al procesamiento de metáforas basadas en el conocimiento, tanto a nivel lingüístico como lógico.<ref>{{Obra citada|título=A Computational Model of Metaphor Interpretation|apellidos=Martin|nombre=James|url=http://www.qrg.northwestern.edu/papers/Files/smeff2(searchable).pdf|editorial=Academic Press|year=1990}}</ref><ref>{{Obra citada|título=Belief in Metaphor: Taking Commonsense Psychology Seriously|apellidos=Barnden|nombre=John|editorial=Computational Intelligence 8, pp 520-552|year=1992}}</ref> Tony Veale y Yanfen Hao ha desarrollado un sistema llamado Sardonicus, que adquiere una base de datos comprensible de símiles de la web; estos símiles son etiquetados como auténticos (p. ej., "as hard as steel") o irónicos (p. ej., "as hairy as a bowling ball", "as pleasant as a root canal"); los símiles de cualquier tipo pueden ser recuperados bajo demanda para cualquier adjetivo dado. Utilizan estos símiles como la base de un sistema de generación de metáforas on-line llamado Aristóteles, que puede sugerir metáforas léxicas para un objetivo descriptivo dado (p. ej., para describir una supermodelo como delgada).<ref>{{Obra citada|título=Comprehending and Generating Apt Metaphors: A Web-driven, Case-based Approach to Figurative Language|apellidos=Veale, Tony|nombre=Hao, Yanfen|url=http://www.aaai.org/Papers/AAAI/2007/AAAI07-233.pdf|editorial=Proceedings of AAAI 2007, the 22nd AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vancouver, Canada|year=2007}}</ref>


=== Analogía ===
=== Analogía ===
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== Lecturas complementarias ==
== Lecturas complementarias ==


* [http://www.thinkartificial.org/artificial-creativity Una Visión general de] la creatividad Artificial encima Piensa Artificial
* Cohen, H., "las proezas más lejanas de AARON, Pintor", SEHR, volumen 4, asunto 2: Construcciones de la Mente, 1995
* [http://issuu.com/diegodario/docs/creatividadartificialcinedigital Máquinas de computación, creatividad artificial y cine digital]
* Plotkin, R. "El Genie en la Máquina"

=== Documentales ===

* [[iarchive:NoorderlichtCreativeComputers|Noorderlicht: Margaret Boden y Stephen Thaler en Ordenadores Creativos]]
* [[iarchive:In_Its_Image|En Su Imagen]]
[[Categoría:Inteligencia artificial]]
[[Categoría:Inteligencia artificial]]
[[Categoría:Arte]]
[[Categoría:Arte]]

Revisión del 10:07 30 nov 2018

Creatividad computacional (también conocida como creatividad artificial, creatividad mecánica, informática creativa o computación creativa) es un esfuerzo multidisciplinar que está localizado en la intersección de los campos de inteligencia artificial, psicología cognitiva, filosofía, y las artes.

El objetivo de creatividad computacional es modelar, simular o replicar la creatividad utilizando un ordenador, para conseguir uno de varios fines:[cita requerida]

  • Para construir un programa u ordenador capaz de alcanzar el nivel de creatividad humano.
  • Para entender mejor la creatividad humana y para formular una perspectiva algorítmica del comportamiento creativo humano.
  • Para diseñar programas que puede realzar la creatividad humana, sin que sean necesariamente creativos.

El campo de la creatividad computacional abarca asuntos teóricos y prácticos en el estudio de  la creatividad. El trabajo teórico de la propia definición de creatividad se entiende en paralelo con el trabajo práctico en la implementación de sistemas creativos, con continua comunicación entre ambos.

Asuntos teóricos

Como se ha podido observar por la cantidad de actividad en el campo (p. ej., publicaciones, conferencias y talleres), la creatividad computacional es una área de investigación en pleno crecimiento. Pero el desarrollo de dicho campo todavía está obstaculizado por un gran número de problemas fundamentales.[cita requerida] Es muy difícil, incluso imposible, definir la creatividad en terminos objetivos. Es un estado mental, un talento o habilidad, o un proceso? La creatividad toma muchas formas en la actividad humana, algunos eminentes (a veces referidos a tan "Creatividad" con C mayúscula) y algunos mundanos.

Estos son problemas que complican el estudio de creatividad en general, pero algunos problemas se vinculan específicamente a la creatividad computacional:[cita requerida]

  • Puede creatividad ser programada? En sistemas dotados de creatividad, es ésta del sistema o del programador o diseñador del mismo?
  • Cómo evaluamos la creatividad computacional? Qué cuenta como creatividad en un sistema computacional? Son los sistemas de generación de lenguajes naturales creativos? Son creativos los sistemas de traducción automática? Qué distingue la investigación en el campo de la creatividad computacional de la investigación en inteligencia artificial en general?
  • Si la creatividad eminente trata de romper las reglas o negar la convención, cómo es posible que un algoritmo sea creativo? En esencia, esto es una variante de la oposición de Ada Lovelace a la inteligencia de las computadoras, como han resumido teóricos modernos como Teresa Amabile.[1]​ Si una máquina sólo puede hacer aquello para lo que esté programado, cómo puede su comportamiento llamarse creativo?

De hecho, no todos informáticos estarían de acuerdo con la premisa de que los ordenadores sólo pueden hacer lo que están programados para hacer—un punto clave a favor de creatividad computacional.[2]​

Definiendo la creatividad en terminos computacionales

Debido a que ninguna perspectiva o definición parece ofrecer una descripción clara de creatividad, los investigadores en IA Newell, Shaw y Simon desarrollaron la combinación de novedad y utilidad al punto clave de una vista multifacética de creatividad, que utiliza los siguientes cuatro criterios para categorizar una cierta respuesta o solución como creativa:[3]​

  1. La respuesta es novedosa y útil (ya sea para el individuo o para sociedad)
  2. La respuesta hace que rechacemos ideas aceptadas previamente
  3. La respuesta resulta de una intensa persistencia y motivación
  4. La respuesta proviene de aclarar un problema impreciso originalmente

Mientras que la definición anterior refleja un acercamiento general a la creatividad computacional, se ha desarrollado un estudio alternativo más exaustivo por los psicólogos computacionales implicados en la investigación de redes neuronalel artificiales. Entre finales de 1980 y principios de 1990, por ejemplo, dichos sistemas neuronales estuvieron generados por algoritmos genéticos.[4]​ Los experimentos que implican redes recurrentes fueron exitosos generando melodías musicales sencillas y predecir las expectativas del oyente.[5]​

A la vez que se hacía este estudio, algunos psicólogos computacionales tomaron la perspectiva, popularizada por Stephen Wolfram, de que comportamientos del sistema entendidos como complejos, incluyendo la producción creativa de la mente, podrían surgir de algoritmos considerados sencillos. Como entiende el pensamiento neuro-filosófico, también resulta evidente que el lenguaje presentó un obstáculo a la hora de producir un modelo científico de cognición, creativo o no, ya que trajo con él muchos halagos no-científicos que eran más reconfortantes que certeros. Por lo tantos surgen preguntas como cuán "rico," "complejo," y "maravillosa" era la creacción cognitiva.[6]​

Redes neuronales artificiales

Antes de 1989, las redes neuronales artificiales han sido usadas para modelar ciertos aspectos de la creatividad. Peter Todd (1989) primero entrenó una red neuronal para reproducir melodías musicales de un conjunto de piezas musicales de entrenamiento. Entonces utilizó un algoritmo de cambio para modificar los parámetros de entrada de la red. La red era capaz de, aleatoriamente, generar música nueva de una manera altamente incontrolada.[7]​[8]​ En 1992, Todd extendió este trabajo, utilizando el llamado enfoque del profesor distante, que había sido desarrollado por Paul Munro, Paul Werbos, D. Nguyen Y Bernard Widrow, Michael I. Jordania y David Rumelhart.[9]​[10]​[11]​[12]​[13]​ En la aproximación nueva hay dos redes neuronales, una de ellas suministra patrones de entrenamiento a la otra. Todd, en esfuerzos más tardíos, un compositor seleccionaría un conjunto de melodías que define el espacio de melodía, las colocaría en un segundoplano con una inferfaz gráfica, y entrenaría una red para producir aquellas melodías, y así escuchar las nuevas melodías que la red genera correspondientes a puntos intermedios en el segundo plano.

Más recientemente un modelo neurodinámico de redes semánticas ha sido desarrollado para estudiar cómo la estructura de conectividad de estas redes se relaciona al riqueza de las construcciones semánticas, o ideas, que pueden generar. Está demostrado que redes neuronales semánticas que tienen dinámicas semánticas más ricas que aquellos con otras estructuras de conectividad pueden proporcionar ideas a cómo la estructura física del cerebro determina una de las características más profundas de la mente humana – su capacidad para el pensamiento creativo.[14]​

Conceptos claves de la literatura

Algunos temas de alto-nivel y filosóficos se repiten en el campo de creatividad computacional.[aclaración requerida]

Categorías importantes de creatividad

Margaret Boden se refiere a la creatividad que es novedosa únicamente para el agente que lo produce como "P-creatividad" (o "creatividad psicológica"), y a la creatividad reconocida como novedosa por la sociedad como "H-creatividad" (o "creatividad histórica").[15]​[16]​ Stephen Thaler sugiere una nueva categoría que él llama "V-" o "creatividad Visceral", donde el significado se inventa para los sentidos de entrada a la arquitectura de la máquina creativa, para que la red produzca interpretaciones alternativas, y otras redes por debajo ajustan la interpretación para que se ajuste al contexto. Una variedad importante de la V-creativity es la consciencia, en la que el significado se inventa de forma reflexiva para activarse como en el cerebro.

Creatividad exploratoria y transformacional

Boden También distingue entre la creatividad que surge de una exploración dentro de un espacio conceptual establecido, y la creatividad que surge de una transformación deliberada o trasciende de este espacio. Etiqueta el anterior como creatividad exploratoria y el último como creatividad transformacional, viendo el último como un tipo de creatividad mucho más radical, desafiando, y menos común que el anterior. Siguiendo los criterios que Newell y Simon elaboraron anteriormente, podemos ver que ambas formas de creatividad tendrían que producir resultados notables y útiles (criterio 1), pero la creatividad exploratoria es más probable que surja de una búsqueda minuciosa y persistente de un espacio bien entendido (criterio 3) -- mientras la creatividad transformacional tendría que implicar el rechazo de algunos de las restricciones que define este espacio (criterio 2) o algunos de las suposiciones que define el propio problema (criterio 4). Las ideas de Boden han guiado trabajo en creatividad computacional a un nivel muy general, proporcionando más de un punto inspirador para desarrollar trabajos en un marco técnico de sustancia algorítmica. Aun así, las ideas de Boden son incluso más recientes que el tema de formalización, más notable en el trabajo por Geraint Wiggins.[17]​

Generación y evaluación

El criterio que los productos creativos tendrían que ser útiles significa que los sistemas computacionales creativos están típicamente estructurados en dos fases, generación y evaluación. En la primera fase, nuevas (para el propio sistema, por lo tanto P-Creativo) construcciones se generan; todas las construcciones ya conocidas por el sistema son filtradas en este punto. Este cuerpo de construcciones potencialmente creativas es entonces evaluado, para determinar cuáles son significativos y útiles y cuáles no. Esta estructura bifásica conforma el modelo Geneplore de Finke, Ward y Smith, el cual es un modelo psicológico de generación creativa basada en la observación empírica de la creatividad humana.[18]​

Creatividad Combinatoria

Un buen trato, a pesar de todo, de la creatividad humana puede ser entendida como combinación novedosa de objetos o ideas preexistentes .[cita requerida] Estrategias comunes para la creatividad combinatoria incluyen:

  • Colocando un objeto familiar en contexto desconocido (p. ej., Marcel Duchamp Fuente) o un objeto desconocido en un encuadre familiar (p. ej., un pez-fuera-de-historia de agua como El Beverly Hillbillies)
  • Mezclando dos objetos o géneros diferentes (p. ej., la historia de ciencia ficción ambientada en el Oeste Salvaje, con cowboys robot, cuando en Westworld, o el revés, o al revés, como en Firefly; los poemas japoneses haiku, etc.)
  • Comparando un objeto familiar objeto no conocido (p. ej., "el maquillaje es el burka occidental"; "Un zoológico es una galería con exposiciones vivientes")
  • Añadiendo una característica nueva e inesperada a un concepto existente (p. ej., añadiendo un scalpel a un cuchillo de Ejército suizo; añadiendo un cámara a un teléfono celular)
  • Comprimiendo dos escenarios incongruentes a la misma narrativa para conseguir un chiste (p. ej., el Emo Philips  "Las Mujeres siempre están utilizándome para adelantar sus carreras. Antropólogos malditos!")
  • Utilizando una imagen icónica de un ámbito en otro distinto para una idea no relacionada o incongruente (p. ej., utilizando el Marlboro imagen de Hombre para vender coches, o para anunciar los peligros de fumar).

La perspectiva combinatoria nos permite modelar la creatividad como un proceso de búsqueda a través del espacio de combinaciones posibles. Las combinaciones pueden surgir de la composición o concatenación de diferentes representaciones, o a través de una transformación basada en reglas o estocástica de representaciones iniciales e intermedias. Los algoritmos genéticos y las redes neuronales pueden usarse para generar mezclas o cruces de representaciones que capturan una combinación de entradas diferentes.

Mezcla Conceptual

Mark Turner y Gilles Fauconnier propone un modelo llamado Redes de Integración Conceptual que elabora sobre las ideas de Arthur Koestler de la creatividad[19]​ así como trabajo más reciente de Lakoff y Johnson, sintetizando ideas investigación Lingüística Cognitiva a espacios mentales y metáforas conceptuales.[20]​[21]​[22]​ Su modelo básico define una red de integración como cuatro  espacios conectados:

  • Un primer espacio de entrada (contiene una estructura conceptual o espacio mental)
  • Un segundo espacio de entrada (para mezclarse con la primera entrada)
  • Un espacio genérico de imagen y convenciones  que permiten a los espacios de entrada ser entendidos de una perspectiva integrada
  • Un espacio mezclado en el que una proyección seleccionada de los elementos de ambos espacios de entrada están combinados; las inferencias que surgen de esta combinación también reside aquí, a veces dirigiendo a estructuras emergentes que se encuentran en conflicto con las entradas.

Fauconnier y Turner describen una colección de  principios optimos que pretenden guiar la construcción de una red integrada bien formada. En esencia, ven la mezcla como mecanismo de compresión en el que dos o más métodos de entrada están comprimidas en una única estructura. Esta compresión opera en el nivel de relaciones conceptuales. Por ejemplo, una serie de relaciones de semejanza entre los espacios de entrada pueden ser comprimidas en una única relación de identidad en la mezcla.

Algunos éxitos computacionales han sido conseguidos con el modelo de mezcla por extender modelos computacionales preexistentes de asignación analógica, que son compatibles por su énfasis en la conextión de estructuras semánticas.[23]​ Más recientemente, Francisco Câmara Pereira presentó una implementación de  teoría de mezclado que emplea ideas tanto de GOFAI y algoritmos genéticos para darse cuenta algunos aspectos de la teoría de mexclado de forma práctica; los ámbitos de sus ejemplos van desde el lingüístico al visual, y el último más notablemente incluye la creación de monstruos míticos por combinar modelos gráficos 3-D.[24]​

Creatividad lingüística

El lenguaje proporciona una oportunidad continua para la creatividad, evidente en la generación de nuevas frases, expresiones, juegos de palabras, neologismos, rimas, alusiones, sarcasmo, ironía, símiles, metáforas, analogías, ocurrencias, y chistes. Hablantes nativos de lenguas ricas morfológicamente, frecuentemente crean nueva-formas de palabras que son fáciles de entender, a pesar de que nunca encontrarán su definición en el diccionario. El área de generación del lenguaje natural ha sido bien estudiado, pero estos aspectos creativos de lengua diaria todavía tienen que incorporarse con robustez o escala.

Generación de historias

El trabajo sustancial en esta área de creación lingüística se ha llevado a cabo desde 1970, con el desarrollo del hilo de cuentos de James Meehan.[25]​ Dicho trabajo entendía las historias como descripciones narrativas de un esfuerzo que soluciona problema, y creó historias estableciendo primero un objetivo para los caracteres de la historia de modo que su busqueda de la solución podría ser seguida y estudiada. El sistema MINSTREL representa una elaboración compleja de esta aproximación básica, distinguiendo una gama de objetivos de los personajes en la historia de una gama de los objetivos del autor para la historia.[26]​ Sistemas como Bringsjord BRUTUS elaboran estas ideas para crear historias con complejos temas interpersonales, como la traición.[27]​ Sin embargo, MINSTREL modela explícitamente el proceso creativo con un conjunto de Métodos de Adaptación de la Transformación de los recuerdos (TRAMs) para crear nuevas escenas a partir de las ya existentes. El modelo MEXICA de Rafael Pérez y Pérez y Mike Sharples está más interesado en el proceso creativo de contar historias, e implementa una versión del modelo cognitivo de escritura creativa.[28]​

La compañía Ciencia Narrativa crea noticias generadas a ordenador y los informes comercialmente disponibles, incluyendo resumenes de acontecimientos deportivos basados en datos estadísticos del juego. También crea informes financieros.[29]​

Metáfora y símil

Ejemplo de una metáfora: "She was an ape."

Ejemplo de un símil: "Felt like a tiger-fur blanket." El estudio computacional de estos fenómenos principalmente ha centrado la interpretación como un proceso basado en el conocimiento. Científicos computacionales Como Yorick Wilks, James Martin, Dan Fass, John Barnden, y Mark Lee han desarrollado aproximaciones al procesamiento de metáforas basadas en el conocimiento, tanto a nivel lingüístico como lógico.[30]​[31]​ Tony Veale y Yanfen Hao ha desarrollado un sistema llamado Sardonicus, que adquiere una base de datos comprensible de símiles de la web; estos símiles son etiquetados como auténticos (p. ej., "as hard as steel") o irónicos (p. ej., "as hairy as a bowling ball", "as pleasant as a root canal"); los símiles de cualquier tipo pueden ser recuperados bajo demanda para cualquier adjetivo dado. Utilizan estos símiles como la base de un sistema de generación de metáforas on-line llamado Aristóteles, que puede sugerir metáforas léxicas para un objetivo descriptivo dado (p. ej., para describir una supermodelo como delgada).[32]​

Analogía

Generación de chistes

Acontecimientos

La Conferencia Internacional de Creatividad Computacional (ICCC) ocurre anualmente, organizado por La Asociación para Creatividad Computacional. Los acontecimientos incluyen:

  • ICCC 2018, Salamanca, España
  • ICCC 2017, Atlanta, Georgia, EE.UU.
  • ICCC 2016, París, Francia
  • ICCC 2015, Ciudad de Parque, Utah, EE.UU.. Keynote: Emily Corta
  • ICCC 2014, Ljubljana, Eslovenia. Keynote: Oliver Deussen
  • ICCC 2013, Sydney, Australia. Keynote: Arne Dietrich
  • ICCC 2012, Dublín, Irlanda. Keynote: Steven Smith
  • ICCC 2011, Ciudad de México, México. Keynote: George E Lewis
  • ICCC 2010, Lisboa, Portugal. Keynote/Inivited Charlas: Nancy J Nersessian y Mary Lou Maher

Anteriormente, la comunidad de creatividad computacional ha mantenido un taller dedicado, el Taller de Junta Internacional en Creatividad Computacional, cada año desde entonces 1999. Los acontecimientos anteriores en esta serie incluyen: (enlace roto disponible en este archivo).

  • IJWCC 2003, Acapulco, México, cuando parte de IJCAI'2003
  • IJWCC 2004, Madrid, España, cuando parte de ECCBR'2004
  • IJWCC 2005, Edimburgo, Reino Unido, cuando parte de IJCAI'2005
  • IJWCC 2006, Riva del Garda, Italia, cuando parte de ECAI'2006
  • IJWCC 2007, Londres, Reino Unido, una posición-acontecimiento solo
  • IJWCC 2008, Madrid, España, una posición-acontecimiento solo

La 1.ª Conferencia encima Simulacro de Ordenador de Creatividad Musical fué:

  • CCSMC 2016, 17–19 junio, Universidad de Huddersfield, Reino Unido.[33]​ Keynotes: Geraint Wiggins Y Graeme Bailey.

Publicaciones y foros

La Informática de diseño y la cognición es una conferencia que dirige a la creatividad computacional. La conferencia ACM Creatividad y Cognición es otro foro para los asuntos relacionados con la creatividad computacional. Journées d'Informatique Musicale 2016 keynote por Shlomo Dubnov estaba en la Información Teórica de la Creatividad.[34]​

Algunos libros recientes proporcionan una introducción o una visión general del campo de la Creatividad Computacional. Entre ellos destacan:

  • Pereira, F. C. (2007). "Creatividad e Inteligencia Artificial: Un Conceptual Blending Aproximación". Aplicaciones de serie de Lingüística Cognitiva, Mouton de Gruyter.
  • Veale, T. (2012). "Explotando el Mito de Creatividad: Las Fundaciones Computacionales de Creatividad Lingüística". Bloomsbury Académico, Londres.
  • McCormack, J. Y d'Inverno, M. (eds.) (2012). "Ordenadores y Creatividad". Salmer, Berlín.
  • Veale, T., Feyaerts, K. Y Forceville, C. (2013, próximo). "Creatividad y la Mente Ágil: Un estudio Multidisciplinar de un Multifaceted fenómeno". Mouton de Gruyter.

Además de conferencias y talleres, la comunidad de la creatividad computacional ha producido las siguientes revistas dedicadas al tema:

  • Informática de Generación nueva, volumen 24, asunto 3, 2006
  • Revista de Conocimiento-Basó Sistemas, volumen 19, asunto 7, noviembre 2006
  • AI Revista, volumen 30, número 3, Caída 2009
  • Mentes y Máquinas, volumen 20, número 4, noviembre 2010
  • Computación cognitiva, volumen 4, asunto 3, septiembre 2012
  • AIEDAM, volumen 27, número 4, Caída 2013
  • Ordenadores en Diversión, dos asuntos especiales encima Música Meta-Creación (MuMe), Caída 2016 (próximo)

Además de estos, ha empezado una revista enfocada en la creatividad computacional dentro del campo de música.

  • JCMS 2016, Revista de Sistemas de Música Creativa

Ver también

Listas

Referencias

  1. ↑ Amabile, Teresa (1983), The social psychology of creativity, New York, NY: Springer-Verlag .
  2. ↑ Minsky, Marvin (1967), Why programming is a good medium for expressing poorly understood and sloppily formulated ideas, pp. 120-125 .
  3. ↑ Newell, Allen, Shaw, J. G., and Simon, Herbert A. (1963), The process of creative thinking, H. E. Gruber, G. Terrell and M. Wertheimer (Eds.), Contemporary Approaches to Creative Thinking, pp 63 – 119. New York: Atherton .
  4. ↑ Gibson, P. M. (1991) NEUROGEN, musical composition using genetic algorithms and cooperating neural networks, Second International Conference on Artificial Neural Networks: 309-313.
  5. ↑ Todd, P.M. (1989). «A connectionist approach to algorithmic composition». Computer Music Journal 13 (4): 27-43. doi:10.2307/3679551. 
  6. ↑ Thaler, S. L. (1998). «The emerging intelligence and its critical look at us». Journal of Near-Death Studies 17 (1): 21-29. 
  7. ↑ Bharucha, J.J.; Todd, P.M. (1989). «Modeling the perception of tonal structure with neural nets». Computer Music Journal 13 (4): 44-53. doi:10.2307/3679552. 
  8. ↑ Todd, P.M., and Loy, D.G. (Eds.) (1991). Music and connectionism. Cambridge, MA: MIT Press.
  9. ↑ Todd, P.M. (1992). A connectionist system for exploring melody space. In Proceedings of the 1992 International Computer Music Conference (pp. 65-68). San Francisco: International Computer Music Association.
  10. ↑ A dual backpropagation scheme for scalar-reward learning. P Munro - Ninth Annual Conference of the Cognitive Science, 1987
  11. ↑ Neural networks for control and system identification. PJ Werbos - Decision and Control, 1989.
  12. ↑ The truck backer-upper: An example of self-learning in neural networks. D Nguyen, B Widrow - IJCNN'89, 1989.
  13. ↑ Forward models: Supervised learning with a distal teacher. MI Jordan, DE Rumelhart - Cognitive Science, 1992.
  14. ↑ Marupaka, Nagendra, and Ali A. Minai. "Connectivity and creativity in semantic neural networks." Neural Networks (IJCNN), The 2011 International Joint Conference on. IEEE, 2011.
  15. ↑ Boden, Margaret (1990), The Creative Mind: Myths and Mechanisms, London: Weidenfeld & Nicolson .
  16. ↑ Boden, Margaret (1999), Computational models of creativity., Handbook of Creativity, pp 351–373 .
  17. ↑ Wiggins, Geraint (2006), A Preliminary Framework for Description, Analysis and Comparison of Creative Systems, Journal of Knowledge Based Systems 19(7), pp. 449-458 .
  18. ↑ Finke, R., Ward, T., and Smith, S. (1992), Creative cognition: Theory, research and applications, Cambridge: MIT press. .
  19. ↑ Koestler, Arthur (1964), {The act of creation}, London: Hutchinson, and New York: Macmillan .
  20. ↑ Fauconnier, Gilles, Turner, Mark; Johnson, Mark (2007), The Way We Think, Basic Books .
  21. ↑ Fauconnier, Gilles, Turner, Mark (2007), Conceptual Integration Networks, Cognitive Science, 22(2) pp 133–187 .
  22. ↑ Lakoff, George; Johnson, Mark (2008), Metaphors we live by, University of Chicago press .
  23. ↑ Veale, Tony, O'Donoghue, Diarmuid (2007), Computation and Blending, Cognitive Linguistics, 11(3-4), special issue on Conceptual Blending .
  24. ↑ Pereira, Francisco Câmara (2006), Creativity and Artificial Intelligence: A Conceptual Blending Approach, Applications of Cognitive Linguistics. Amsterdam: Mouton de Gruyter .
  25. ↑ Meehan, James (1981), TALE-SPIN, Shank, R. C. and Riesbeck, C. K., (eds.), Inside Computer Understanding: Five Programs plus Miniatures. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates .
  26. ↑ Turner, S.R. (1994), The Creative Process: A Computer Model of Storytelling, Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates .
  27. ↑ Bringsjord, S., Ferrucci, D. A. (2000), Artificial Intelligence and Literary Creativity. Inside the Mind of BRUTUS, a Storytelling Machine., Hillsdale NJ: Lawrence Erlbaum Associates .
  28. ↑ Pérez y Pérez, Rafael, Sharples, Mike (2001), MEXICA: A computer model of a cognitive account of creative writing, Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 13, pp 119-139 .
  29. ↑ Pérez y Pérez, Rafael, Sharples, Mike (2001), Archived copy, Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 13, pp 119-139, consultado el 1 de mayo de 2011 .
  30. ↑ Martin, James (1990), A Computational Model of Metaphor Interpretation, Academic Press .
  31. ↑ Barnden, John (1992), Belief in Metaphor: Taking Commonsense Psychology Seriously, Computational Intelligence 8, pp 520-552 .
  32. ↑ Veale, Tony, Hao, Yanfen (2007), Comprehending and Generating Apt Metaphors: A Web-driven, Case-based Approach to Figurative Language, Proceedings of AAAI 2007, the 22nd AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vancouver, Canada .
  33. ↑ CCSMC 2016, Wordpress, 2016.
  34. ↑ available at http://jim2016.gmea.net/?ddownload=470

Lecturas complementarias

Documentales

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