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Quiebras del mundo de hoy
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Miami, 1980. En la escuela primaria Miami Gardens, un grupo de alumnos se enfrenta a las preguntas de NUTRO, anunciado como el «primer robot del mundo dedicado a enseñar nutrición». Crédito: Getty Images.
Josune Arakistain, compositora, trikitilari y cantante conocida por su trayectoria en el grupo Huntza y, más recientemente, por su carrera en solitario, me había invitado a una sesión de creación junto a Jimbo Páez, productor que ha trabajado con artistas como Carín León o C . Tangana. Durante esa sesión probaron instrumentos, buscaron melodías, escucharon, descartaron y volvieron a empezar una y otra vez . Fue un proceso genuino de creación, fluido y orgánico, más cercano a un descubrimiento que a una ejecución planificada. Al final del día, sin que nadie pudiera señalar un instante preciso, comenzaron a asomar la melodía y el estribillo de lo que acabaría siendo la canción «Arin Arin».
Después de la sesión fuimos a cenar a Bascoat, uno de los restaurantes más en boga de Madrid, donde Nagore y Rodri han convertido la cocina vasca en un auténtico templo contemporáneo. Aquella noche habíamos quedado allí con el grupo de música Veintiuno, y desde el primer momento me sorprendió su conocimiento y sensibilidad artística: la naturalidad con la que hablaban de música, de pintura y de referencias culturales, como si todo formara parte de un mismo paisaje creativo, sin fronteras claras entre disciplinas. Mientras tanto, la cena se desplegaba como otra forma de creación paralela. Cada plato —la gilda deconstruida, los contrastes de luz precisos, la atención al detalle— era una pequeña obra de arte en sí misma. Una creatividad distinta, pero igual de intensa, en la que el sabor ocupaba el lugar que en otras disciplinas toma el sonido.
Unos días más tarde, el proceso se volvió a repetir, pero esta vez con Julia Isenr —más conocida como Lia Kali—, la cantante catalana de voz impresionante, poderosa, con resonancias que evocan a Amy Winehouse. El ambiente, la energía y el punto de partida fueron completamente distintos: más improvisación, otros códigos, otra forma de entender el ritmo. Y, sin embargo, el resultado volvió a ser creativo, auténtico e imprevisible. Los tres procesos no podían haber sido más diferentes, pero todos compartían algo esencial: eran, sin ninguna duda, actos de creación genuina. Y de ahí surge una pregunta inevitable: ¿podrá una máquina producir algún día obras con una profundidad y una originalidad comparables?
Siempre me ha fascinado esa capacidad de los artistas. Quizá por mi propia incapacidad, esa facultad me ha parecido durante mucho tiempo casi mágica, como si contuviera un componente invisible, difícil de explicar, casi divino. Sin embargo, cuanto más de cerca la observamos, más empezamos a preguntarnos si ese misterio no será, en realidad, otra cosa. Porque, una y otra vez, la historia reciente nos obliga a revisar esa creencia. Hasta hace poco se afirmaba con seguridad que las máquinas jamás podrían componer música, ni crear imágenes originales, ni descubrir estrategias nuevas, ni formular soluciones que sorprendieran incluso a quienes las habían diseñado. El argumento era siempre el mismo: si han sido entrenadas con datos humanos, entonces solo pueden copiar, mezclar o repetir lo ya existente, como meros espejos estadísticos del pasado, incapaces de producir algo que no estuviera ya, de algún modo, contenido en sus datos de entrenamiento. Hoy, muchas de esas fronteras ya no están donde creíamos; aquello que dábamos por imposible ya está ocurriendo. Generan —aunque todavía no al nivel de Bach o Beethoven— composiciones musicales inéditas, generan imágenes que no existían antes, encuentran jugadas creativas que ningún humano había imaginado y descubren estructuras en dominios científicos que llevaban décadas estancados.
En música, han surgido proyectos que difuminan de manera explícita la frontera entre creación humana y artificial. Un ejemplo reciente es The Velvet Sundown, un grupo musical generado mediante inteligencia artificial, cuyas canciones se publicaron en plataformas de streaming sin intervención directa de compositores humanos tradicionales. Y a ello se suman sistemas más conocidos. En 2019, Google presentó Bach Doodle, un experimento interactivo capaz de armonizar melodías breves al estilo de Johann Sebastian Bach, respetando reglas contrapuntísticas complejas sin haber sido programado explícitamente para ello. Modelos de inteligencia artificial posteriores han ido mucho más allá, generando composiciones originales en múltiples estilos, combinando géneros, instrumentos y estructuras musicales de forma novedosa.
En apenas unos años, estos sistemas no solo igualan habilidades humanas consideradas profundamente creativas, sino que las superan en velocidad, en amplitud y, en algunos casos, en originalidad. Y no hay ninguna razón de principio para pensar que este proceso vaya a detenerse ahí.
En el ámbito del juego y la estrategia, ya hemos mencionado cómo AlphaGo (Google) sorprendió al mundo en 2016 con la célebre jugada 37 contra Lee Sedol: un movimiento de Go tan poco ortodoxo que fue considerado un error por comentaristas humanos… hasta que se reveló decisivo. Aquella jugada no estaba en ningún libro de Go ni en partidas humanas previas; fue una invención genuina del sistema.
En ciencia, AlphaFold, el sistema desarrollado por DeepMind (Google), resolvió en 2020 uno de los mayores problemas abiertos de la biología molecular: la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Un desafío que había permanecido sin solución durante décadas y que limitaba el avance en numerosos campos de la biología y la medicina. En reconocimiento a este logro y al cambio de paradigma que supuso, el Premio Nobel de Química de 2024 fue concedido a los responsables de la concepción y desarrollo de AlphaFold: David Baker, Demis Hassabis y John Jumper.
En el terreno de la escritura creativa, diversos estudios publicados en Nature Human Behaviour han mostrado resultados reveladores. Investigaciones recientes indican que poesía generada por inteligencia artificial —incluidos haikus— puede resultar indistinguible de la escrita por humanos, y en algunos casos incluso recibir valoraciones más favorables por parte de lectores que desconocen su origen.
Lo que ayer parecía un límite esencial —«esto sí es creativo, esto no»— se desplaza constantemente. Y no de forma marginal, sino abrupta. En apenas unos años, estos sistemas no solo igualan habilidades humanas consideradas profundamente creativas, sino que las superan en velocidad, en amplitud y, en algunos casos, en originalidad. Y no hay ninguna razón de principio para pensar que este proceso vaya a detenerse ahí. Del mismo modo que ya superan a cualquier individuo humano en cálculo, memoria o navegación en espacios de alta dimensionalidad, es perfectamente posible y probable que en un futuro cercano sean capaces de formular teorías físicas más completas que las de Einstein, o de resolver problemas científicos, tecnológicos o conceptuales mediante enfoques que nos resulten genuinamente creativos, explorando ideas inalcanzables para nuestra cognición.
3 de abril de 1958. Según su creador, Didier Jouas Poutrel, estos robots podían tocar cualquier melodía que les pidiera el público. La jukebox del futuro, pero con más tornillos. Crédito: Getty Images.
La pregunta, entonces, deja de ser si las máquinas pueden ser creativas y pasa a ser otra mucho más incómoda: si aquello que llamábamos creatividad humana era realmente un misterio irreductible o si era más bien un conjunto de procesos profundamente complejos que aún no habíamos visto replicados y amplificados fuera de nosotros. Esta idea, tan extendida como intuitiva, no es nueva. Ya en los orígenes mismos del concepto, la inteligencia artificial fue formulada, cuestionada y diseccionada con una lucidez sorprendente por quienes dieron forma a la disciplina en sus primeras décadas. Mucho antes de que las máquinas escribieran poemas o compusieran música, el problema de la creatividad ya estaba sobre la mesa, no como una cuestión técnica, sino como un desafío conceptual profundo.
En el verano de 1956, una veintena de científicos se dio cita en un seminario en el Dartmouth College. Aquel encuentro, impulsado por John McCarthy, está considerado el acto fundacional de la inteligencia artificial como disciplina científica, y fue allí donde se acuñó por primera vez el término artificial intelligence. La ambición del proyecto era tan audaz como explícita: explorar la hipótesis de que todos los aspectos del aprendizaje y de la inteligencia podían describirse con suficiente precisión como para ser simulados por una máquina. En aquel grupo se encontraba un joven Marvin Minsky, que con el tiempo se convertiría en una de las figuras más influyentes del campo y en profesor del Massachusetts Institute of Technology (MIT), desde donde influyó decisivamente durante décadas en el desarrollo intelectual de la inteligencia artificial.
Años más tarde, Minsky desarrolló una idea sobre la creatividad de una forma especialmente provocadora en un ensayo publicado en AI Magazine en otoño de 1982. En él defendía que, en realidad, no existe algo así como la creatividad como una facultad separada o especial. Para Minsky tampoco existiría una diferencia sustancial entre el pensamiento ordinario y el pensamiento creativo. La distinción, sostenía, no reside en la mente del creador, sino en la del observador: cuanto menos comprendemos los procesos mentales que dan lugar a una obra, más tendemos a percibirla como creativa. Con este planteamiento, desmontaba la visión romántica de la creatividad como algo misterioso e inexplicable y la desplazaba hacia un terreno mucho más racional y desmitificador: la creatividad no sería una propiedad mágica, sino el reflejo de nuestra propia ignorancia sobre los mecanismos que la producen —una idea que comparto plenamente—. Allí donde no comprendemos el proceso, tendemos a invocar el milagro.
La creatividad —según Minsky— no sería una propiedad mágica, sino el reflejo de nuestra propia ignorancia sobre los mecanismos que la producen —una idea que comparto plenamente—. Allí donde no comprendemos el proceso, tendemos a invocar el milagro.
Casi nadie cuestiona que todo lo que hace una máquina está gobernado por procesos físicos que, al menos en principio, son descriptibles. Incluso cuando hablamos de comportamientos emergentes que hoy no comprendemos del todo, no estamos invocando milagros ni fenómenos sobrenaturales, sino dinámicas complejas que se despliegan dentro de las mismas leyes de la naturaleza. Y, en realidad, ocurre exactamente lo mismo con nuestro cerebro, solo que en un grado aún mayor. Tampoco sabemos explicar con precisión cómo emergen en él la creatividad, la intuición o la imaginación, pero esa ignorancia no implica que surjan de la nada, ni que estén fuera del mundo físico: solo señala los límites actuales de nuestra comprensión.
Por tanto, desde esta perspectiva, la creatividad, como muchas otras capacidades humanas, no aparece como un fenómeno arbitrario que surja del vacío. Todo apunta a que se nutre, entre otros factores, de vivencias, experiencias acumuladas y estímulos previos, integrados sobre aquello que solemos llamar un «don»: una arquitectura neuronal, un cableado o una forma singular de organización del cerebro que condiciona la manera en que procesamos, combinamos y asociamos ideas, recuerdos y emociones. Y es precisamente aquí donde surge la siguiente objeción, quizá la más profunda: ¿puede una máquina tener emociones o sentimientos? ¿Son estos elementos indispensables para hablar de una vida mental plena o estamos proyectando en ellas una división conceptual que podría ser más frágil de lo que pensamos?
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