Tendencias21

Un programa informático predice los gustos artísticos de las personas

Un programa informático reconoce las propiedades visuales presentes en una obra de arte, así como el impacto que producen en el espectador. Con esa información, puede anticipar las preferencias estéticas de una persona e incluso desarrollar un gusto artístico propio.

Investigadores del Instituto de Tecnología de California (Caltech) han desarrollado un programa informático que predice las preferencias artísticas de las personas. Identifica las características visuales de una pintura y el impacto que genera en el espectador: a partir de esos datos, puede anticipar los gustos de cada persona. Incluso podría desarrollar un gusto estético propio.

Según se explica en una nota de prensa, el equipo de investigadores reclutó a más de 1.500 voluntarios para calificar pinturas en varios géneros y campos de color, y proporcionó esos datos al programa. El nuevo estudio fue publicado en la revista Nature Human Behavior.

Posteriormente, el software fue instruido para identificar las propiedades visuales de una pintura y su impacto en las personas que formaron parte del experimento, y a continuación fue capaz de calcular la influencia de cada propiedad visual en los participantes. De esa forma, pudo anticipar las preferencias artísticas de cada uno.

El proceso que determina el gusto artístico

Más allá de esta capacidad «adivinatoria» que detenta el programa informático, los científicos estadounidenses creen que un aspecto crucial es la posibilidad de conocer en profundidad los mecanismos que subyacen a una elección estética. En otras palabras, descubrir por qué una persona opta por un cuadro cubista y otra lo hace por una pintura impresionista.

Los especialistas creen, de acuerdo a los datos recopilados por el software, que las personas tienden a analizar características de imagen elementales, como el contraste o el tono, y a combinarlas para elaborar juicios estéticos.

De esta manera, se estaría comprobando que, aunque las preferencias artísticas tienen un alto nivel de subjetividad, también pueden ser clasificadas en función de ciertos patrones relativamente objetivos.

En el mismo sentido, hallaron que los participantes demostraban una cierta identificación con algunas características visuales, que luego influían en sus elecciones.

Por ejemplo, la mayoría de las personas indicó que se sentía especialmente atraída por las pinturas con representaciones de objetos reales. Al mismo tiempo, otro grupo se declaró motivado por los colores vivos del impresionismo, en tanto que un tercer colectivo optó por las abstracciones y las figuras complejas.

Tema relacionado: Un algoritmo reconoce las emociones que suscitan las obras de arte.

El gusto estético «artificial»

En otra parte de su estudio, los investigadores entrenaron a una red neuronal artificial de aprendizaje profundo, que logró los mismos resultados que el programa informático en cuanto a las predicciones de los gustos artísticos. Sin embargo, en este caso se sumó un nuevo ingrediente: la habilidad de estas redes neuronales profundas para «aprender» de forma independiente.

Como el sistema de Inteligencia Artificial puede diseñar nuevas soluciones a partir de los datos que va obteniendo de la realidad y de los «aprendizajes» que va acumulando, los investigadores concluyeron que podría ser factible que estos sistemas adquieran una especie de gusto artístico propio, similar al que desarrolla un ser humano.

La emocionante teoría es difícil de comprobar, pero podría indicar que la selección de categorías visuales surgiría de forma espontánea en una arquitectura artificial con características similares al cerebro humano. Es precisamente lo observado por los científicos al momento de apreciar el trabajo de las redes neuronales.

A pesar de esto, son justamente los aspectos subjetivos propios del ser humano los que ponen un límite a estos sistemas: los científicos indicaron que cuestiones como los significados personales ligadas a una pintura o su relación con posturas ideológicas resultan todavía imposibles de resolver por parte de los sistemas informáticos.

Referencia

Aesthetic preference for art can be predicted from a mixture of low- and high-level visual features. Iigaya, Kiyohito, Yi, Sanghyun, Wahle, Iman A., Tanwisuth, Koranis and O’Doherty, John P. Nature Human Behaviour (2021).DOI:https://doi.org/10.1038/s41562-021-01124-6

Foto: cuadro abstracto de Joseph Schillinger. Crédito: Smithsonian American Art Museum / Donación de la Sra. Joseph Schillinger.

Pablo Javier Piacente

Pablo Javier Piacente

Pablo Javier Piacente es periodista especializado en comunicación científica y tecnológica.

Hacer un comentario