Imaginación artificial - Enciclopedia

La imaginación artificial es una subcomponente estrecha de la inteligencia artificial general que genera, simula y facilita modelos de ficción real o posible para crear predicciones, invenciones o experiencias conscientes.

El término imaginación artificial también se utiliza para describir una propiedad de las máquinas o programas. Algunas de las características que los investigadores esperan simular incluyen creatividad, visión, arte digital, humor y sátira.

Los profesionales en el campo están investigando varios aspectos de la imaginación artificial, como la imaginación artificial (visual), la imaginación artificial (aural), la modelización/filtrado de contenido basado en emociones humanas y la Búsqueda Interactiva. Algunos artículos sobre el tema especulan sobre cómo podría evolucionar la imaginación artificial para crear un mundo artificial "en el que las personas podrían sentirse lo suficientemente cómodas como para escapar del mundo real".

Investigadores como G. Schleis y M. Rizki se han centrado en utilizar redes neuronales artificiales para simular la imaginación artificial.

Otro proyecto importante está siendo liderado por Hiroharu Kato y Tatsuya Harada en la Universidad de Tokio, Japón. Han desarrollado una computadora capaz de traducir una descripción de un objeto en una imagen, lo que podría ser la forma más sencilla de definir lo que es la imaginación. Su idea se basa en el concepto de una 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 las pueden interpretar la máquina utilizando distribución estadística para leer y crear una imagen de un objeto que la máquina no ha encontrado.

El tema de la imaginación artificial ha suscitado el interés de académicos fuera del dominio de la informática, como el destacado académico en comunicación Ernest Bormann, que formuló la Teoría de Convergencia Simbólica y trabajó en un proyecto para desarrollar la imaginación artificial en sistemas computacionales. Un seminario de investigación interdisciplinario organizado por el artista Grégory Chatonsky sobre imaginación artificial y arte postdigital ha estado en curso desde 2017 en la Ecole Normale Supérieure de París.

Uso en búsqueda interactiva
La aplicación típica de la imaginación artificial es para una búsqueda interactiva. La búsqueda interactiva se ha desarrollado desde mediados de los años 1990, acompañada del desarrollo del World Wide Web y la optimización de los motores de búsqueda. Basándose en la primera consulta y el feedback del usuario, las bases de datos a ser buscadas 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 basados en la respuesta a la consulta inicial. El usuario selecciona varias imágenes relevantes, y luego la tecnología analiza estas selecciones y reorganiza las clasificaciones de las imágenes para ajustarse a la consulta. En este proceso, la imaginación artificial se utiliza para sintetizar las imágenes seleccionadas y mejorar los resultados de la búsqueda con imágenes sintetizadas adicionales y relevantes. Esta técnica se basa en varios algoritmos, incluyendo el algoritmo Rocchio y el algoritmo evolutivo. El algoritmo Rocchio, que localiza un punto de consulta cerca de ejemplos relevantes y lejos de ejemplos irrelevantes, es simple y funciona bien en sistemas pequeños donde las bases de datos están organizadas en ciertas clasificaciones. La síntesis evolutiva está compuesta de dos pasos: un algoritmo estándar y una mejora del algoritmo estándar. A través del feedback del usuario, se sintetizarían imágenes adicionales para ajustarse a lo que el usuario está buscando.

Imaginación artificial general
La imaginación artificial tiene una definición más general y aplicaciones amplias. Los campos tradicionales de la imaginación artificial incluyen la imaginación visual y la imaginación auditiva. En términos más generales, todas las acciones para formar ideas, imágenes y conceptos pueden estar relacionadas con la imaginación. Por lo tanto, la imaginación artificial significa más que solo generar gráficos. Por ejemplo, la imaginación moral es un subcampo importante de la imaginación artificial, aunque la clasificación de la imaginación artificial es difícil.

Las moralidades son una parte importante de la lógica de los seres humanos, mientras que las moralidades artificiales son importantes en la imaginación artificial y en la inteligencia artificial. Una crítica común a la inteligencia artificial es si los seres humanos deben tomar la responsabilidad de los errores o decisiones de las máquinas y cómo desarrollar máquinas bien comportadas. Como nadie puede proporcionar una descripción clara de las mejores reglas morales, es imposible crear máquinas con reglas morales comúnmente aceptadas. Sin embargo, la reciente investigación sobre moralidades artificiales evita la definición de moral. En su lugar, se aplican métodos de aprendizaje automático para entrenar a las máquinas para imitar las moralidades humanas. Dado que se consideran 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 trabajos extensos en la memoria artificial, especialmente en la memoria visual. En comparación con la imaginación visual, la memoria visual se centra más en cómo las máquinas entienden, analizan y almacenan imágenes de una manera humana. Además, características como las características espaciales también se consideran. Como este campo se basa en las estructuras biológicas del cerebro, se ha realizado una amplia investigación en neurociencia, lo que lo hace una gran intersección entre la biología y la informática.

Véase también
computación afectiva
inteligencia artificial
ciencias cognitivas
ciencia de la computación
artes creativas
escritura creativa
lingüística
lógica
neurociencia
investigación operativa
filosofía
probabilidad
psicología
retórica

Leer más
How to Build a Mind: Toward Machines with Imagination por Igor Aleksander

Referencias