La imaginación artificial es un subcomponente estrecho de la inteligencia artificial general que genera , simula y facilita [1] modelos de ficción reales o posibles para crear predicciones , invenciones , [2] o experiencias conscientes .
El término imaginación artificial también se utiliza para describir una propiedad de las máquinas o programas . Algunos de los rasgos que los investigadores esperan simular incluyen la creatividad , la visión, el arte digital , el humor y la sátira . [3]
Los profesionales en este campo están investigando varios aspectos de la imaginación artificial, como la imaginación artificial ( visual ), [4] la imaginación artificial ( auditiva ), [5] el modelado/filtrado de contenido basado en emociones humanas y la búsqueda interactiva. Algunos artículos sobre el tema especulan sobre cómo la imaginación artificial puede evolucionar para crear un mundo artificial en el que "las personas pueden sentirse lo suficientemente cómodas como para escapar del mundo real". [6]
Algunos investigadores como G. Schleis y M. Rizki se han centrado en el uso de redes neuronales artificiales para simular la imaginación artificial. [7]
Otro proyecto importante está liderado por Hiroharu Kato y Tatsuya Harada en la Universidad de Tokio en Japón. Han desarrollado un ordenador capaz de traducir la descripción de un objeto en una imagen, lo que podría ser la forma más sencilla de definir qué es la imaginación. Su idea se basa en el concepto de imagen como una serie de píxeles divididos en secuencias cortas que corresponden a una parte específica de una imagen. Los científicos llaman a estas secuencias "palabras visuales" y la máquina puede interpretarlas utilizando una distribución estadística para leer y crear una imagen de un objeto que la máquina no ha encontrado.
El tema de la imaginación artificial ha despertado el interés de académicos ajenos al ámbito de la informática, como el destacado estudioso de las comunicaciones Ernest Bormann , a quien se le ocurrió la teoría de la convergencia simbólica y trabajó en un proyecto para desarrollar la imaginación artificial en sistemas informáticos. [8] Desde 2017 se celebra en la Escuela Normal Superior de París un seminario de investigación interdisciplinar organizado por el artista Grégory Chatonsky sobre la imaginación artificial y el arte posdigital . [9]
Cómo construir una mente: hacia máquinas con imaginación de Igor Aleksander es un libro académico sobre el tema; Artificial Imagination , [10] [11] un roman à clef , un libro no académico supuestamente escrito por un sistema de imaginación artificial llamado Kalpanik S. y publicado por el "Center of Artificial Imagination, Inc." es el primer uso conocido de este término.
La aplicación típica de la imaginación artificial es la búsqueda interactiva. La búsqueda interactiva se ha desarrollado desde mediados de los años 1990, acompañada por el desarrollo de la World Wide Web y la optimización de los motores de búsqueda. En función de la primera consulta y los comentarios de un usuario, las bases de datos en las que se buscará se reorganizan para mejorar los resultados de la búsqueda.
La imaginación artificial nos permite sintetizar imágenes y desarrollar una nueva imagen, ya sea que esté en la base de datos, independientemente de su existencia en el mundo real. Por ejemplo, la computadora muestra resultados que se basan en la respuesta de la consulta inicial. El usuario selecciona varias imágenes relevantes y luego la tecnología analiza estas selecciones y reorganiza las clasificaciones de las imágenes para que se ajusten a la consulta. En este proceso, se utiliza la imaginación artificial para sintetizar las imágenes seleccionadas y mejorar el resultado de la búsqueda con imágenes sintetizadas relevantes adicionales. Esta técnica se basa en varios algoritmos, entre ellos el algoritmo de Rocchio y el algoritmo evolutivo . El algoritmo de Rocchio , [12] que localiza un punto de consulta cerca de ejemplos relevantes y lejos de ejemplos irrelevantes, es simple y funciona bien en un sistema pequeño donde las bases de datos están organizadas en ciertos rangos. La síntesis evolutiva se compone de dos pasos: un algoritmo estándar y una mejora del algoritmo estándar. [13] [14] A través de la retroalimentación del usuario, se sintetizarían imágenes adicionales para adaptarse a lo que el usuario está buscando.
La imaginación artificial tiene una definición más general y amplias aplicaciones. Los campos tradicionales de la imaginación artificial incluyen la imaginación visual y la imaginación auditiva. De manera más general, todas las acciones para formar ideas, imágenes y conceptos pueden vincularse a la imaginación. Por tanto, la imaginación artificial significa algo más que generar gráficos. Por ejemplo, la imaginación moral es un importante subcampo de investigación de la imaginación artificial, aunque su clasificación es difícil.
La moral es una parte importante de la lógica de los seres humanos, mientras que la moral artificial es importante en la imaginación y la inteligencia artificiales. Una crítica común a la inteligencia artificial es si los seres humanos deberían asumir la responsabilidad de los errores o decisiones de las máquinas y cómo desarrollar máquinas que se comporten bien. Como nadie puede dar una descripción clara de las mejores reglas morales, es imposible crear máquinas con reglas morales comúnmente aceptadas. Sin embargo, investigaciones recientes sobre moral artificial eluden la definición de moral. En cambio, se aplican métodos de aprendizaje automático para entrenar máquinas para que imiten la moral humana. Al considerar los datos sobre decisiones morales de miles de personas diferentes, el modelo moral entrenado puede reflejar reglas ampliamente aceptadas.
La memoria es otro campo importante de la imaginación artificial. Investigadores como Aude Oliva han realizado amplios trabajos sobre la memoria artificial, especialmente la memoria visual. [15] En comparación con la imaginación visual, la memoria visual se centra más en cómo las máquinas entienden, analizan y almacenan imágenes de forma humana. Además, también se consideran caracteres como las características espaciales. Como este campo se basa en las estructuras biológicas del cerebro, también se han realizado extensas investigaciones en neurociencia, lo que la convierte en una gran intersección entre la biología y la informática.
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