Nos hemos ocupado muchas veces de la relación entre tecnología y escritura como acto técnico y de la relación entre tecnología y escritura como acto creativo. Este último es un tema muy comentado en el debate sobre inteligencia artificial y máquinas cognitivas. ¿Puede un cerebro artificial producir un acto creativo, como contar una historia, de la misma manera que lo procesa un cerebro biológico? ¿Podría la producción artificial ser mejor que la producción orgánica en términos de calidad de contenido y estilo narrativo?
Si el acto creativo es producto del conocimiento y la experiencia, ciertamente que sí; si por el contrario el acto creativo es producto de algo profundamente arraigado en la individualidad y la personalidad, queda por ver hasta dónde llegará la revolución de las máquinas cognitivas. Por ahora, la Inteligencia Artificial es Deep Learning, que en italiano podría traducirse con la palabra "geek".
Según los tecnólogos de Google, siempre muy visionarios, antes de lo que piensas la traducción realizada por una inteligencia artificial será indistinguible de la realizada por un ser humano. Y debemos estar seguros de esta predicción dado el nivel alcanzado por Google Translate que funciona con un software de inteligencia artificial.
Para los amantes de la sociología de la escritura y la literatura, recomendamos la lectura de un libro bastante sustancioso que acaba de publicarse con Random House en inglés: El mundo escrito: cómo la literatura dio forma a la historia por Martin Puchner, profesor de literatura en Harvard. El libro, que traza la historia milenaria de la influencia de la narración en las acciones humanas y su ubicuidad en todas las civilizaciones, investiga cómo las nuevas tecnologías han cambiado la experiencia de escribir y cuáles han sido y son los efectos de estos cambios en la sociedad y sobre las expresiones artísticas de la época. En su análisis, Puchner construye una sólida teoría basada en la observación de que las tecnologías de la escritura se encuentran entre los elementos fundadores de los principales acontecimientos históricos.
Procesamiento de textos
Pero vayamos en orden y ocupémonos ahora del aporte de la tecnología al acto técnico de escribir.
El acto muy técnico de escribir con una máquina influye en los pensamientos: "Nuestras herramientas de escritura también funcionan en nuestros pensamientos". Para decirlo, o más bien para escribirlo, fue el filósofo alemán Frederich Nietzsche quien, debido a problemas de visión, había decidido utilizar una máquina de escribir portátil construida en 1865 por el inventor danés Rasmus Malling-Hansen y presentada en la exposición universal de París en 1878. Nietzsche con su "bola de escritura" (Schreibkugel) compuso unos 60 manuscritos, antes de que el dispositivo se rompiera irremediablemente durante un viaje a Génova.
En tiempos más recientes, con la llegada de las computadoras personales, fue otro intelectual excéntrico, como lo fue Nietzsche, quien captó el espíritu de la época. En enero de 1983, "Playboy" publicó una historia de Stephen King titulada Procesador de textos. En la historia, escrita en un Wang System 5 con un procesador de textos llamado Model 3, un estudiante frustrado descubre que al borrar oraciones sobre sus enemigos, los borra físicamente de la faz de la tierra para ocupar su lugar. Como siempre, la capacidad de traducción de King es asombrosa.
El escritor de Maine captura bien la esencia de la escritura asistida por software en la capacidad del programa para insertar, mover o eliminar palabras y porciones de texto sin dejar rastro (solo en las versiones más modernas de los procesadores de texto se puede dejar un rastro de los diversos capas editoriales… para deleite de los filólogos).
Aquí, con el procesamiento de textos, se produce finalmente la singularidad de la acción de escribir, con la de leer, corregir, ampliar, remover, mover y limpiar la obra. En suma, sucede algo que tiene un valor principalmente cuantitativo, es decir, atañe a la productividad del escritor, pero también, en una medida mucho más modesta, cualitativo, porque atañe a la forma en que el pensamiento cristaliza en el contenido, como había intuido Nietzsche con su primitiva "bola de escribir".
Es precisamente con la Computadora Personal que los programas de videoescritura empiezan a entrar en los hogares de los escritores y de quienes necesitan producir contenido textual para cualquier destino. Matthew Kirschenbaum, quien ha escrito un libro titulado Seguimiento de cambios: una historia literaria del procesamiento de textos (Harvard University Press, 368 páginas), estimó que en 1984, la mitad de los escritores estadounidenses usaban un procesador de textos (Word Star o Word Perfect) para escribir. Parece que el primero en entregar un manuscrito almacenado en un disquete de 8 pulgadas fue Frank Herbert, el autor de Dunea finales de los setenta. En su investigación, Kirschenbaum descubrió que fueron los escritores de ciencia ficción los primeros en abrazar la escritura de programas en la computadora personal.
De hecho, fueron precisamente los escritores más prolíficos, como suelen ser los escritores de ciencia ficción, quienes se dieron cuenta de la ventaja que les proporcionaba un sistema de procesamiento de textos. Un escritor hiperprolífico como George Martin, el autor de Juegos de Tronos, escribió su saga de inmenso éxito con Word Star, el procesador de textos más popular para Ms-Dos. Sobre este programa el imaginativo escritor se expresó en estos términos: “Era mi arma secreta”.
El procesador de textos es hoy un compañero insustituible del escritor aunque sólo sea por tres funciones fundamentales: 1) la corrección ortográfica y sintáctica automática que ayuda al escritor a eliminar errores de tipeo o, más importante, errores ortográficos, concordancias de género y número, así como como las que hay entre sujeto y verbo, y las repeticiones que se encuentran entre los errores más comunes; 2) el Tesauro que ayuda a aumentar el léxico y descubrir las palabras más adecuadas para describir un contexto, eligiendo así el registro correcto; 3) la elección del idioma para la separación silábica y la corrección de errores gramaticales y sintácticos, una herramienta absolutamente indispensable para quien tiene que escribir un texto multilingüe.
La revolución tipográfica de Macintosh y el nacimiento de la tipografía de escritorio
En 1984, Macintosh introdujo lo que le faltaba a los procesadores de texto de primera generación: la tipografía. Gracias a las 8 fuentes tipográficas incluidas en el sistema operativo Mac, los autores podían dar forma tipográfica a sus documentos. Al año siguiente, la combinación de Mac con el programa de autoedición Page Maker (desarrollado por Aldus de Seattle) y la impresora láser (Apple LaserWriter) dio como resultado una combinación asequible y fácil de usar para producir documentos paginados con calidad tipográfica. . Esta combinación inició un nuevo fenómeno, la autoedición. La tipografía de escritorio cambió la naturaleza misma de la industria editorial, transfiriendo más poder a los autores.
Es como si el escritor y el impresor se hubieran fusionado en uno unicum, de tal forma que el productor del contenido es a la vez el creador del resultado gráfico de su obra. Parece un asunto trivial, pero no lo es porque esta fusión textual/visual ofrece muchas ideas interesantes para mejorar la apariencia, el atractivo y el uso del contenido. Mejora algo que siempre han buscado los escritores más sensibles al aspecto comunicativo de su obra, la legibilidad.
Con la autoedición, los procesadores de texto también comenzaron a introducir funciones avanzadas de formato y diseño de página para indicar el estilo en el que el escritor y estilista quería que su texto apareciera ante el público lector. El poeta barbadense Kamau Brathwaite escribió que escribir con la Mac "le permitía escribir a la luz". La iluminación, efectivamente.
El procesador de textos ayuda enormemente al escritor a editar y organizar el material creativo, pero es de poca ayuda para organizarlo, estructurarlo y diseñarlo, es decir, construir lo que llama eldelineando. Puede mantener esquemas del contenido, pero no es posible construir un lienzo relacional. Aquí, para este propósito, el software específico, los think-thanks definidos con precisión, literalmente "recolectores de pensamientos", acuden en ayuda.
Fue con Macintosh, en 1987, que llegó el primer think-tank real con un nombre inspirado: HyperCard. Creado por uno de los mayores talentos en el desarrollo de software, Bill Atkinson, HyperCard permitía a los usuarios, a través de un lenguaje de programación muy simple llamado WildCard, estructurar y relacionar la información recopilada en tarjetas dispuestas en una pila. El escritor podría así recopilar, describir y anotar sus pensamientos generales, los hechos específicos de la trama, los lugares de acción, los personajes y la cronología y relacionarlos según una determinada estrategia narrativa.
Lo más sorprendente de HyperCard fue su extraordinaria facilidad de uso y versatilidad. La información de una tarjeta podría modificarse, reflejándose inmediatamente en todas las tarjetas correspondientes o conectadas a esa información específica. No sabemos adónde habrían podido llegar Dostoievski o Víctor Hugo, protagonizando un delirio de personajes, si hubieran tenido a su disposición HyperCards. Dostoievski, entonces, en su furor narrativo hizo volver a personajes que habían desaparecido, dejando al lector atónito. Quizás con HyperCard hubiera evitado estas resurrecciones repentinas, pero quizás ese magma narrativo interior ya no tendría la fuerza para absorber al lector como un evento cósmico.
Luego existe toda una familia de software que permite construir mapas mentales, es decir, una forma de representación gráfica del pensamiento con una estructura jerárquica o asociativa útil para dar cuerpo a un proyecto creativo como podría ser una obra narrativa. Cualquier persona interesada en este tema puede comenzar leyendo y practicando con un libro de nina amir por titulo, Visualización creativa para escritores. Una guía interactiva para dar vida a sus ideas para libros y su carrera como escritor.
Para los guionistas, hay software aún más específico que puede realizar funciones típicas de escritura de guiones que los procesadores de texto estándar no están equipados para realizar.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Summly se puede equiparar a la perra Laika de la exploración espacial. Es uno de los primeros intentos sensatos de que un software especializado genere texto estructurado. Procesamiento natural del lenguaje. Summply es, de hecho, una aplicación para iOS desarrollada por un londinense de quince años, Nick D'Aloisio, de probable origen italiano. En su dormitorio, el joven londinense ha desarrollado un algoritmo con la capacidad de resumir artículos de cualquier extensión en 300/400 palabras para ajustarlos en la pantalla de un iPhone.
La aplicación del joven londinense recibió una impresionante repercusión mediática y al final su creación lo convirtió en millonario cuando Yahoo decidió adquirir el proyecto por 30 millones de dólares, renombrándolo Yahoo News Digest. La aplicación de Yahoo ganó elPremio de diseño de Apple en WWDC 2014 por su excelencia tecnológica y de diseño. De hecho, la app funciona bien y hace justicia a los artículos que se encarga de resumir en apenas 400 palabras. En la imagen de arriba puedes ver con qué propiedad de lenguaje y coherencia de contenido resume un servicio de la BBC relacionado con el terremoto de L'Aquila.
Un área, diferente al periodismo, en la que la tecnología de la Procesamiento natural del lenguaje es el legal. El trabajo legal ya puede contar con algoritmos comerciales capaces de escanear y analizar una gran cantidad de documentos para extraer aquellos relevantes para el caso en cuestión. Se estima que esta tecnología conducirá a una reducción del 13% en las horas de mano de obra que una firma de abogados dedica a preparar un caso (reduciendo así los costos para la firma y los clientes). Como resultado, McKinsey estima que el 23 % del trabajo legal podría automatizarse en un futuro no muy lejano. Por lo tanto, la abogacía podrá concentrar sus recursos y energías, no tanto en la minería de datos, sino en el nivel más alto de la profesión, es decir, el desarrollo de estrategias de defensa o acusación.
Incluso el mundo de las finanzas está profundamente afectado por la Procesamiento natural del lenguaje. A través del análisis de fuentes no estructuradas (como publicaciones de Facebook u otras redes sociales), los algoritmos de NLP pueden extraer información predictiva sobre las tendencias del mercado de valores que pueden guiar las elecciones de los inversores. Estos últimos han coincidido en que este tipo de sabiduría colectiva es la mejor guía para operar el mercado de valores, lo que tiende a confirmar la creencia de Rockefeller de que era el hombre del ascensor quien tenía la mejor información sobre acciones.
Algoritmos del generador de historias
En el campo de la escritura, hablamos cada vez más de escritura automatizada, robo-periodismo y escritura automática. Un fenómeno que empieza a afianzarse especialmente en el periodismo especializado como el financiero. Es un software de robo-periodismo que produce muchas de las 3700 notas de Associated Press sobre los estados financieros trimestrales de las empresas que cotizan en bolsa en solo unos minutos. También se cree que algunas de las letras pro-Trump y anti-Clinton publicadas por los rusos en las redes sociales fueron empaquetadas por un algoritmo de escritura automática y luego viralizadas por BOT.
Pocos han oído hablar del Mes Nacional de la Generación de Novelas, pero NaNoGeMo realmente escribe el futuro. Esta excéntrica iniciativa, relacionada con el concurso literario Mes Nacional de la Novela, invita a creativos y desarrolladores a pasar el mes de noviembre escribiendo el código capaz de generar una novela de 50 palabras (unas 120 páginas impresas). Una vez que se genera la novela, debe publicarse en GitHub, un recurso al que se suscriben 20 millones de desarrolladores. Darius Kazemi (desarrollador y artista de Internet de Portland), ganador de la edición de 2004, dijo: “La narración es uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial. Las empresas y los investigadores están trabajando para crear algoritmos que puedan generar historias que tengan sentido, pero muchas de ellas solo generan fragmentos cortos de texto sensato. De hecho, una primera mirada a las entradas presentadas en el concurso muestra cuán cierta es esta afirmación. Así que en el lado creativo olvidémoslo, en el del Deep Learning hay algo más.
El logo del concurso literario con una máxima de Leonard Bernstein que dice: "Para lograr grandes cosas se necesitan dos cosas: un plan y no demasiado tiempo". De hecho, los participantes en este concurso deben escribir una novela en 30 días.
La primera e interesante aplicación de los algoritmos de Deep Learning podría ser contribuir a la redacción de las secuelas de series narrativas ya con cuerpo y estructuradas como El trono de espadas o Harry Potter. Estamos hablando aquí de miles de páginas sobre las que ir a trabajar con el algoritmo. El algoritmo podría examinar y almacenar personajes, lugares, eventos y tramas para elaborar nuevas salidas narrativas posibles o predecir posibles escenarios de secuelas.
Zack Thoutt, un desarrollador de Boulder, Colorado, ha creado un algoritmo neuronal para predecir el sexto libro de la saga de George RR Martin que entregará el esperado manuscrito de Vientos de invierno recién en 2019. El algoritmo ya ha producido spoilers del nuevo Juego de Tronos que Martin acogió con su especial autoironía.
Max Deutsch, un tecnólogo y bloguero de San Francisco que fundó Openmind, instruyó un algoritmo de aprendizaje profundo para aprender los primeros cuatro libros de Harry Potter y luego le pidió que produjera un capítulo sobre lo que había aprendido de esta lectura profunda. El capítulo producido por el algoritmo fue publicado el Medio. ¡Divertido y legible también!
El hecho es, sin embargo, que el novelista de algoritmos, es decir, los algoritmos generadores de historias, todavía está en pañales y hay un largo camino para enviar a escritores como Martin o Rowling a los bancos.
Sin embargo, Story Generator Algorithms no es un proyecto estéril ni muy descifrado. Si vamos a la página web del Centro Interdisciplinario de Narratología de la Universidad de Hamburgo podemos informarnos sobre la historia de esta tecnología y su desarrollo. Con gusto lo remitimos a cualquier persona interesada en aprender más sobre este tema.
El experimento de The Economist
The Economist, además de ser una de las publicaciones periódicas más autorizadas del mundo y el grupo de expertos liberal independiente más grande, en cierto modo también puede considerarse una publicación humorística. Sí, porque el humor muy británico es parte integrante de su inconfundible mix narrativo y también un requisito fundamental para entrar en el grupo anónimo de periodistas que integran el periódico.
Pues en vísperas de navidad la revista londinense decidió hacer un experimento a la Turing a ver si tenía que dejar en casa a uno de los corresponsales de Ciencia y Tecnología después de las vacaciones. Le confió a este último ya un algoritmo especializado un informe científico de 500 palabras. Pero dejemos que esta historia la cuente el propio The Economist. Son solo 3 minutos de lectura. El titulo de la pieza es ¿Qué tan pronto reemplazarán las computadoras a los escritores de The Economist? Nos quedan algunos años, por lo menos. Gracias a Dios!
Los autos están llegando. Un conocido estudio de 2013 concluye que la mitad de los empleos en los EE. UU. están en riesgo dentro de una generación. Los escritores no son inmunes a esta tendencia. Otro estudio de inteligencia artificial afirma que las computadoras podrán hacer tareas escolares para 2025 y producir cuentos y novelas para 2040.
Con el espíritu de ir rápido y romper cosas, The Economist instaló un algoritmo de IA para aprender los artículos de la sección de Ciencia y Tecnología con el fin de producir una pieza "artificial". Los resultados que se muestran a continuación muestran las posibilidades y los límites de los programas de aprendizaje automático que, en esencia, es la Inteligencia Artificial de hoy.
La computadora ha tratado de imitar nuestro estilo e identificó los temas que tratamos con mayor frecuencia. Aunque las oraciones son gramaticalmente correctas, carecen de significado. Para su alivio y el nuestro, el reportero de Ciencia y Tecnología seguirá encontrando su escritorio cuando regresen las vacaciones de Navidad. Aquí está la pieza producida por nuestro robot.
Te lo ofrecemos en inglés porque traducirlo sería traicionarlo. De hecho, le ofrecemos la traducción al italiano (debajo de cada párrafo) desarrollada por otro software de inteligencia artificial.
UN IMPRESCINDIBLE de los científicos informáticos más grandes del mundo ha demostrado que el costo de transportar las ondas de sonido a la parte posterior del sol es la mejor manera de crear un conjunto de imágenes del tipo que se puede resolver. También se debe a que la misma película es un prototipo especial. Una persona con un tramo de una pieza de software puede transmitirse mediante un proceso de seguridad que se puede agregar a un solo bit de lectura. El material está compuesto por un solo píxel, lo que es posible y, por lo tanto, hace que el láser se encienda para convertir el vapor resultante en la superficie de la batería capaz de producir energía del aire y luego convertirlo en una pantalla de bajo costo. La solución es codificar el control especial de un chip que se encuentra en un automóvil.
Un MUST de los mejores científicos informáticos del mundo demostró que el costo de transportar ondas de sonido a la parte posterior del sol es la mejor manera de crear una serie de imágenes del tipo que se puede resolver. También se debe a que la película en sí es un prototipo especial. Una persona con una pieza de software puede ser transmitida por un proceso de seguridad que se puede agregar a un solo bit de lectura. El material está hecho de un solo píxel, lo que es posible y luego hace que se dispare el láser para convertir el vapor resultante en la superficie de la batería que puede producir energía a partir del aire y luego convertirlo en una pantalla de bajo costo. La solución es codificar el control especial de un chip que está en un auto.
El resultado es una forma de alternativa a los autos eléctricos, pero el problema más famoso es que el sistema de control es alimentado por una computadora que se compone de una segunda parte del espectro. La primera solución está lejos de ser barata. Pero si es un poco como una hoja sólida de contacto con el espectro, se puede leer a medida que las ondas de sonido están disponibles. La posición del sistema está hecha de un carbón que contiene un componente especial que puede usarse para conectar el aire a un motor diesel convencional.
El resultado es una forma de alternativa a los autos eléctricos, pero el problema más famoso es que el sistema de control es alimentado por una computadora que se compone de una segunda parte del espectro. La primera solución está lejos de ser barata. Pero si es como una hoja sólida de contacto con el espectro, se puede leer a medida que las ondas de sonido están disponibles. El sistema de posición consiste en un carbón que contiene un componente especial que puede usarse para conectar aire a un motor diesel convencional.
El problema con el enfoque es que llega al combustible al reflejar una celda de combustible en una serie de materiales que son sensibles a la luz que se compone de energía solar. Mientras tanto, se puede hacer que el proceso actúe como un prototipo de una máquina superconductora. La tecnología también es un proceso de corto alcance que se está desarrollando para compararlo con los campos magnéticos del sistema solar.
El problema con el enfoque es que llega al combustible reflejando una celda de combustible en una matriz de materiales sensibles a la luz que se componen de energía solar. Mientras tanto, se puede hacer que el proceso sirva como prototipo de una máquina superconductora. La tecnología también es un proceso de corto alcance que se está desarrollando para compararlo con los campos magnéticos del sistema solar.
El resultado es una sustancia química llamada nanotubo de carbono que se absorbe mediante el proceso de convertir un óxido sólido en una sustancia química específica para el nervio celular. El material puede extraer energía de la imagen y luego libera los electrones que pueden detectarse estimulando la imagen en el torrente sanguíneo. La temperatura superficial no es una molécula que también se compara con la pequeña energía de la estructura de un metal. Un solo órgano es una gran cantidad de energía, que es particularmente intensa. Por lo tanto, la cámara de combustión interna puede producir un fotón que se está desarrollando para producir una segunda proteína llamada proteína que causa el cuerpo que tiene un proceso complejo y comparable para detener los componentes de un antibiótico.
El resultado es una sustancia química llamada nanotubo de carbono que se absorbe en el proceso de convertir un óxido sólido en una sustancia química específica en la célula nerviosa. El material es capaz de extraer energía de la imagen y luego libera los electrones que pueden detectarse estimulando la imagen en el torrente sanguíneo. La temperatura de la superficie no es una molécula que también se compara con la pequeña energía de la estructura de un metal. Un solo órgano es una gran cantidad de energía, que es particularmente intensa. Luego, la cámara de combustión interna puede producir un fotón que se desarrolla para producir una segunda proteína llamada proteína que hace que el cuerpo tenga un proceso complejo comparable para detener los componentes de un antibiótico.
Leer la pieza es bastante asombroso. Los argumentos están ahí, la redacción es pasable, la información es correcta pero no hay sentido general, no se entiende la relación entre los párrafos, no hay desarrollo narrativo. En lo que respecta a la traducción, olvidémoslo, pero sabemos que el italiano no es uno de los idiomas mejor atendidos por Google Translate.
Seguro que a Marinetti le hubiera gustado este cotejo casual de frases con significado completo, pero sin hilo lógico. Incluso Beckett e Ionesco habrían encontrado estimulante construir un diálogo del absurdo entre dos monstruos tecnológicos.
