Introducción

La generación de lenguaje natural es un área en auge de la inteligencia artificial que se ha manifestado con ejemplos de generación de fragmentos de texto, títulos y recetas creativas (Neurowritter), generación de nombres de dinosaurios, disfraces para Halloween, capítulos de sagas y libros reconocidos… En la parte comercial, el modelo de GPT-2 de Open.ai, narrativas, noticias, informes y sistemas conversacionales…

En este contexto, también surgen eventos de literatura computacional, como Poetry Slash. Y así se me ocurre la pregunta… ¿se podría generar poesía con un ordenador? ¿se podría considerar arte? 

Planteamiento y primeras pruebas

Lo planteo como un juego por turnos entre persona y máquina, a partir de una semilla generada por un humano o aleatoriamente, es decir, en base a una secuencia de caracteres de entrada la máquina genera la siguiente secuencia para completar una poesía en prosa. Como ejemplo, en las primeras pruebas generadas con un modelo secuencial con LSTMs, consigo:

seed: infinito otoño ya te presiento ya te siento otoño en mis entrañas hojas en
maq: mis estrellas ee mar esas que se misada sue los días pue ne encanta el la maro de la vida es la mar

Bueno, estamos arrancando… con una corrección de los artistas, podríamos crear:

“Infinito otoño, ya te presiento, ya te siento. Otoño en mis entrañas, hojas en mis estrellas de mar, esas que miraba en los días, pues me encanta, de la mano de la vida, es la mar.”

Tras cambiar el modelo, con BiLSTMs y más tiempo de entrenamiento, reconstruye con menos errores las palabras, selecciono otros ejemplos de muchas pruebas.


seed: de
entre nubes se ama lo que no te pertenece se desea lo que no se tiene se
maq: espera la mega de los dentiras los segundos de alegría desta muertra estrella en mis en mil leses p

Final: “De entre nubes se ama lo que no te pertenece, se desea lo que no se tiene, se espera la meiga de las mentiras, los segundos de alegría de esta nuestra estrella, mis mil meses”.


seed: do en la reserva tú eliges de la vida actor de incógnito en la tú eliges el
maq: tiempo de la veda es sueños feliza de la vida estre se vida compier de la magia del luertro de mar

Final: “En la reserva, tú eliges la vida actor de incógnito, tú eliges el tiempo de la vida de sueños feliz de la vida, estrés crupier de la magia del nuestro mar.”


seed: iajes sin maletas invito yo
rincón de quimeras hierba recién cortada colánd
maq: ose por la caricia al amegría de colores de coloria las huchin divina de sus destres de cansante has

Final:Viajes sin maletas, invito yo, rincón de quimeras, hierba recién cortada colándose por la caricia al alegría de colores, de colonia las hucho divina de sus destreros de cansante.”


seed: tu abrazo fresco me amas con tu beso mojado niebla me invades me con sorpr
maq: esa me divent con tu znmir de ser lima oe encanta el olom con el puestra par del de sueños alasado s

Final:Con tu abrazo fresco me amas, con tu beso mojado, niebla, me invades con sorpresa. Me diversas con tu zuma de ser lima, me encanta el olor con el puesta, par de sueños amasados.


seed: stras vidas sin los cuales tan solo somos polvo el amor es lo único que hac
maq: e su amo ama de mundo don tu de deseose sera amimenta déjame cuidarte po de como si fuego el muestra

Final:Vidas sin los cuales tan solo somos polvo, el amor es lo único que yace. Su amo ama de mundo, don de tu deseo, será alimento. Déjame cuidarte como fuego de muestra.


seed: tus ojos saber quisiera qué piensa tu quisiera qué ama tu corazón abrir la
maq: luz de tu olas alas de agua para amiga de mis para recuerdos ancoa amorar la tisa declarar de las en

Final:Tus ojos, saber quisiera qué piensas tú, quisiera qué ama tu corazón. Abrir la luz de tus olas, alas de agua para amiga de mis recuerdos.

Generar poesía con un ordenador

Entonces, tenemos que a partir de un corpus lírico preprocesado, muchas horas de entrenamiento y pruebas de arquitecturas, entrenamientos, variaciones de tamaños de las secuencias de entrada y salida y parámetros internos del modelo, es posible generar poesía de forma que intervienen 3 artistas: el escritor inicial del corpus de entrenamiento, la máquina y el artista que corrige e interactúa con la máquina a su gusto para componer la obra final.

Diapositiva2

El reto de este experimento es emplear un corpus reducido, de 114 poesías en prosa de LMDL. Seleccionando algunas de entre las 50 ejecuciones del programa, se ha compuesto las siguientes obras.

 

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

En ellos se observa reconstrucción e “invención” de palabras de la máquina, como “desta”, “borulla”, “rinsensas”. En el ejemplo II, se reta a la máquina con una secuencia inventada por el tercer artista como entrada, no vista en el entrenamiento y se emplea con dos modelos distintos para obtener salidas distintas (los modelos son deterministas, para igual entrada misma salida) y componer la obra final. También, en el tercer ejemplo se ha dejado el efecto de repetición “ama amado”, es una muestra leve del efecto frecuente observado mientras se refinan parámetros para ajustar a los datos de entrenamiento en el modelo secuencial.

Agradecimientos:

Gracias a LMDL, por permitir el uso del corpus y creatividad como arranque, sin ello no habría sido posible este experimento. Gracias a Poetry Slash II y Javier Arce por la selección de mi obra y oportunidad de plantear este experimento a los asistentes, gran evento.

 

Leer más obras:

Rinsensas (LMDL)

 

Referencias:

Cómo generar texto automáticamente con Inteligencia Artificial y Neurowriter

GPT-2 Open AI  Open AI Text Generation

Natural Language Generation at Google Research (AI Adventures) 

NLG Narratives IBM

Modelos secuenciales en Keras , Tutorial introducción

Así crea refranes un ordenador: “Cuando la muerte venga no tendrá ovejas”

Janelle Shane

Repositorio experimento

Imagen de portada de pngtree.com

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