Algoritmo que convierte a los computadores en críticos de arte

Se ha desarrollado un algoritmo de reconocimiento visual, cuyos desarrolladores creen que puede juzgar las obras de arte acorde a su creatividad.

Para crear este algoritmo, los ingenieros en computación Ahmed Elgammal y Babak Saleh de la Universidad de Rutgers tuvieron que definir claramente qué es la creatividad.

Creatividad es “la originalidad de un producto y su capacidad de influencia”.

Bajo esta definición intentaron crear una red de arte. Este barómetro de “originalidad”, apodado como el “time machine experiment”, consiste en recolectar toda la información posible de la obra: desde su color o textura a la escena representada.

Parecido al juicio humano, el algoritmo se sirve de una base de datos de más de 62.000 pinturas con la que comparar, dando la capacidad al algoritmo de elaborar una red de relaciones entre el trabajo creativo desde los orígenes del arte hasta las obras contemporáneas.

De este modo puede interpretar la transgresión de una obra en un movimiento o época y su trascendencia en las pinturas del futuro.

Las pinturas son distribuidas en un eje de abscisas (X), siendo las más originales las que ocupan las posiciones más altas en el eje de ordenadas (Y), y las menos originales o influyentes las más bajas.

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Sorprende que obras de Ingres y Rodin, por ejemplo, sean consideradas como obras poco originales o creativas.

Hemos de tener en cuenta que, tal y como indican los artifices del algoritmo, los resultados no pueden ser refutados o desaprobados.

El software está midiendo la originalidad de la obra, no su mérito intrínseco en escala, realismo o belleza.

Pero están satisfechos con el resultado: “en la mayoría de casos, los resultados del algoritmo dan como muy originales obras consideradas por los expertos en historia del arte como claves en innovación e influencia posterior”.

Además, Elgammal y Saleh, creen que el algoritmo puede ser adaptado en el futuro para analizar más obras de arte como la música y la literatura.

Fuente: Hipertextual