El siguiente poema es una traducción (automática, con algún retoque) del inglés, de una de las obras generadas automáticamente por un programa de computadora:

Un largo rastro de niebla que caía

Había hecho su camino, aquí y allá

Tenuemente parecía, como si se ahogara

El estruendo discordante del trueno

Parecía ahogar la música de la lluvia

En este lugar perdido de dolor

Lejos, lejos

Brendan Bena, trabajando bajo la supervisión del Dr. Jugal Kalita, podría ser considerado el autor. Lo difundió bajo el formato de preimpresión (https://arxiv.org/pdf/2002.02511.pdf) en un sitio donde se publican avances científicos antes de ser presentados en conferencias especializadas.

Jugal Kalita, profesor en la Universidad de Colorado Springs, trabaja desde hace más de 30 años en generación de lenguaje natural. Los trabajos de Kalita siguieron la evolución de la disciplina, desde los primeros trabajos basados en reglas tratando de generar textos de tipo periodístico hasta la estrategia actual basada en redes neuronales multicapa para realizar aprendizaje a partir de datos. En este caso, su estudiante, Brendan Bena deseaba generar de modo automático letras de canciones. Pero es difícil disponer de ejemplos ya que las letras están protegidas por derechos de autor. Se orientaron entonces a la generación de poesía. En vez de hacer énfasis en la estructura, los tipos de verso o la rima, se orientaron al contenido afectivo, a algún tipo de emoción que se busque transmitir. El poema previo corresponde a un valor tristeza para la emoción.

El método utilizado es un caso de lo que se conoce como «Aprendizaje Automático». Se suele definir como un algoritmo o programa que aprende de la experiencia. Y la experiencia puede consistir en ejemplos de casos que el programa que se construye debería ser capaz de procesar, apareados con el valor de salida esperado para cada caso. Para la generación de poesía Bena partió de un modelo de lenguaje llamado GPT-2 preentrenado sobre una cantidad de texto muy grande (del orden de 40 Gigabytes). El método consiste en que este modelo de texto se refina (fine-tuning es el término original en inglés) con ejemplos de poemas anotados «manualmente» según un conjunto de ocho emociones, entre las que se encuentran la alegría, la tristeza y la ira. El aprendizaje requiere de datos; en este caso se utilizaron textos del proyecto Gutenberg[1], un léxico de emociones y una base de datos de sueños narrados por los experimentantes.

Otro caso de interés refiere a ejemplos de creación de guiones para obras de teatro. En particular, theAItre es un proyecto checo en el que un equipo integrado por expertos de distintas áreas se planteó la creación de un «robot dramaturgo» o, en términos más actuales, de una inteligencia artificial creadora de una pieza de teatro. Esto se hace en el contexto de cumplirse 100 años del estreno de una obra teatral checa donde se utiliza por primera vez el término «robot», inventado por los hermanos Kapec. La obra manejaba un tema que se convirtió en tópico, y es el de máquinas creadas por el hombre que se rebelan y pretender tomar el control.

Respecto a la obra generada en el proyecto actual, los comentarios son cautelosos: «no es Skakespeare, pero tiene sus momentos» señala un comentario publicado en www.science.org.

Nos podríamos preguntar por qué queremos que una máquina genere poemas, cuentos, obras de teatro. ¿Por qué un humano/a desearía delegar la creación narrativa, poética en una computadora? ¿Acaso no es un placer intelectual la creación literaria? O, más aún, ¿no existe una compulsión creadora que, casi con fatalismo, obliga al artista a escribir? Para contestar estas preguntas hay varios casos posibles y respuestas o comentarios que surgen:

— No son necesariamente los mismos humanos los que están empeñados en usar la computadora para generar textos en modo creación literaria que los que se dedican a la creación literaria por sus propios medios. Pero tampoco son «opuestos», o incompatibles. De hecho, es bien interesante que se estén formando equipos en los que hay profesionales de distintos ámbitos, trabajando en conjunto.

— Para los ingenieros / científicos de datos todo lo que sea procesamiento automático del lenguaje humano es una provincia a conquistar. Hay importantes avances hechos: un ejemplo destacado es la traducción automática. Pero queda mucho por hacer y quedan objetivos muy importantes a lograr.

— Hay intereses comerciales en juego. No toda la creación de narración o poesía se rige por la voluntad de creación artística. Muchas veces lo que se genera se encuentra más bajo la óptica de productos orientados a la industria del ocio. Es el caso, por ejemplo, de guiones de películas o series, de libros infantiles (eventualmente con propósitos educativos).

— Volviendo al dominio de lo artístico, más en concreto al de las artes asociadas a textos y al lenguaje en general, las computadoras pueden manifestar creatividad (o algo muy similar, asociaciones novedosas, elementos impredecibles). La clave aquí estaría en que los modelos que se utilizan en IA son probabilísticos. Habitualmente se favorece la alternativa más probable, podría ser de otro modo.

[1] Repositorio de acceso libre con más de 60.000 libros, www.gutenberg.org