La familia Belamy cuenta con condes, duques, archiduques, barones y cardenales, cada uno con su propio retrato que podría encajar en la franja de estilos pictóricos populares entre el s.XIV y el XVIII. El retrato más popular de esta familia corresponde a un caballero vestido de negro, con un cuello blanco, llamado Edmond Belamy. Sin embargo, ahí donde podría estar la firma de Rembrandt, Dalí, o cualquier artista reconocido, hay una ecuación, que marca la autoría de la pieza. 

La semana pasada llegó un momento hito para la inteligencia artificial: se vendió por primera vez en una subasta de Christie’s una pintura generada por un algoritmo. La pintura fue subastada por US$432.500, más de 410 veces su precio estimado, y se titula Retrato de Edmond Belamy. La pieza fue elaborada por un colectivo de arte francés llamado Obvious, conformado por Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel y Gauthier Vernier. Les interesa explorar la interfase entre el arte y la inteligencia artificial, y su método sigue el acrónimo GAN (generative adversarial network), o red generativa antagónica.

“El algoritmo está compuesto de dos partes” explica Caselles-Dupré. “De un lado está el Generador, del otro el Discriminador. Alimentamos el sistema con datos de 15000 retratos pintados entre el siglo XIV y el siglo XX. El Generador hace una nueva imagen basada en esta información, y el Discriminador trata de encontrar la diferencia entre la imagen creada por el hombre y la creada por el Generador. El objetivo es engañar a Discriminador para que crea que las nuevas imágenes son retratos reales. Ahí tenemos un resultado”

“Uno de los atributos del modelo es que hay distorsión”, dice Caselles-Dupré. “El discriminador está buscando características de la imagen -una cara, hombros- y por ahora es más fácil de engañar que el ojo humano”. Esto también tiene relación con que el retrato es un género complicado para la inteligencia artificial, puesto que el ojo humano está acostumbrado a las curvas y complejidades de maneras que una máquina todavía no procesa.

 

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