Con algoritmo, predicen los gustos artísticos de las personas

El programa divide atributos visuales de una pintura que el humano usa para juzgar una obra; "da una idea del mecanismo que la gente usa para hacer juicios estéticos", asegura experto

Con algoritmo, predicen los gustos artísticos de las personas
Foto: EFE/Quique García, archivo
Cultura 16/06/2021 15:32 Europa Press Actualizada 15:32
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Los gustos artísticos individuales tienen una cierta mística, pero ahora un estudio de Caltech muestra que un programa de computadora puede predecir con precisión qué pinturas le gustarán a una persona.

El nuevo estudio, que aparece en la revista Nature Human Behavior, utilizó la plataforma de crowdsourcing de Amazon Mechanical Turk para reclutar a más de mil 500 voluntarios para calificar pinturas en los géneros de impresionismo, cubismo, abstracto y color field (variedad abstracta). Las respuestas de los voluntarios se introdujeron en un programa de computadora y luego, después de este período de capacitación, la computadora pudo predecir las preferencias artísticas de los voluntarios mucho mejor de lo que sucedería por casualidad.

"Solía pensar que la evaluación del arte era personal y subjetiva, así que me sorprendió este resultado", dice en un comunicado el autor principal Kiyohito Iigaya, un becario postdoctoral que trabaja en el laboratorio del profesor de psicología de Caltech John O'Doherty.

Los hallazgos no solo demostraron que las computadoras pueden hacer estas predicciones, sino que también llevaron a una nueva comprensión sobre cómo las personas juzgan el arte.

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Mural de Keith Haring. Foto: LLUIS GENE / AFP

"El punto principal es que estamos obteniendo una idea del mecanismo que la gente usa para hacer juicios estéticos", dice O'Doherty. "Es decir, que la gente parece usar características de imagen elementales y combinarlas. Ese es un primer paso para comprender cómo funciona el proceso".

En el estudio, el equipo programó la computadora para dividir los atributos visuales de una pintura en lo que llamaron características de bajo nivel (rasgos como contraste, saturación y tono), así como características de alto nivel, que requieren juicio humano e incluyen rasgos como como si la pintura es dinámica o estática.

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"El programa de computadora calcula cuánto se tiene en cuenta una característica específica al tomar una decisión sobre cuánto gusta una obra de arte en particular", explica Iigaya.
"Tanto las funciones de bajo como las de alto nivel se combinan juntas al tomar estas decisiones. Una vez que la computadora ha estimado eso, puede predecir con éxito el gusto de una persona por otra obra de arte nunca antes vista".

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Foto: EFE/Stephanie Pilick, archivo

En gustos, se rompen géneros, según muestran las neuronas

Los investigadores también descubrieron que los voluntarios tendían a agruparse en tres categorías generales: aquellos a los que les gustan las pinturas con objetos de la vida real, como una pintura impresionista; aquellos a los que les gustan las pinturas abstractas de colores, como un Rothko; y los que gustan de las pinturas complejas, como los retratos cubistas de Picasso. La mayoría de las personas cayeron en la primera categoría de "objetos de la vida real". "A mucha gente le gustaron las pinturas del impresionismo", dice Iigaya.

Además, los investigadores descubrieron que también podían entrenar una red neuronal convolucional profunda (DCNN) para aprender a predecir las preferencias artísticas del voluntario con un nivel similar de precisión. Un DCNN es un tipo de programa de aprendizaje automático, en el que una computadora recibe una serie de imágenes de entrenamiento para que pueda aprender a clasificar objetos, como gatos versus perros. Estas redes neuronales tienen unidades que están conectadas entre sí como neuronas en un cerebro. Al cambiar la fuerza de la conexión de una unidad a otra, la red puede "aprender".

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En este caso, el enfoque de aprendizaje profundo no incluyó ninguna de las características visuales seleccionadas de bajo o alto nivel utilizadas en la primera parte del estudio, por lo que la computadora tuvo que "decidir" qué características analizar por sí misma.

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Foto: AP Photo/John Minchillo, archivo

"En los modelos de redes neuronales profundas, en realidad no sabemos exactamente cómo la red está resolviendo una tarea en particular porque los modelos aprenden por sí mismos de manera muy similar a como lo hacen los cerebros reales", explica Iigaya. "Puede ser muy misterioso, pero cuando miramos dentro de la red neuronal, pudimos decir que estaba construyendo las mismas categorías de características que seleccionamos nosotros mismos". Estos resultados apuntan a la posibilidad de que las características utilizadas para determinar la preferencia estética puedan surgir de forma natural en una arquitectura similar al cerebro.

"Ahora estamos analizando activamente si este es realmente el caso al observar el cerebro de las personas mientras toman el mismo tipo de decisiones", dice O'Doherty.

También aplica en fotografías

En otra parte del estudio, los investigadores también demostraron que su sencillo programa informático, que ya había sido entrenado en las preferencias artísticas, podía predecir con precisión qué fotos les gustaría a los voluntarios. Mostraron a los voluntarios fotografías de piscinas, comida y otras escenas, y vieron resultados similares a los que involucraban pinturas. Además, los investigadores demostraron que invertir el orden también funcionaba: después de entrenar a los voluntarios en las fotos, podían usar el programa para predecir con precisión las preferencias artísticas de los sujetos.

Si bien el programa informático tuvo éxito en predecir las preferencias artísticas de los voluntarios, los investigadores dicen que aún hay más que aprender sobre los matices que entran en el gusto de cualquier individuo.

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"Hay aspectos de las preferencias únicos para un individuo determinado que no hemos logrado explicar con este método", dice O'Doherty. "Este componente más idiosincrásico puede relacionarse con características semánticas, o el significado de una pintura, experiencias pasadas y otros rasgos personales individuales que podrían influir en la valoración. Todavía es posible identificar y aprender sobre esas características en un modelo de computadora, pero para hacerlo implicará un estudio más detallado de las preferencias de cada individuo de una manera que no se generalice entre los individuos como encontramos aquí", concluye.

fjb

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