Usé un algoritmo para ayudarme a escribir una historia. Esto es lo que aprendí.

Hace unos años usé un algoritmo para ayudarme a escribir una historia de ciencia ficción. Adam Hammond, un profesor de inglés, y Julian Brooke, un informático, habían creado un programa llamado SciFiQ, y les proporcioné 50 de mis piezas favoritas de ciencia ficción para alimentar su algoritmo. A cambio, SciFiQ me dio un conjunto de instrucciones sobre la trama de la historia. Mientras escribía en su interfaz basada en la web, el programa mostró qué tan cerca estaba mi escritura de las 50 historias de acuerdo con varios criterios.

Nuestro objetivo en ese primer experimento era modesto: ver si los algoritmos podían ser una ayuda para la creatividad. ¿El proceso crearía historias que fueran genéricamente consistentes? ¿Podría un algoritmo generar su propio estilo distintivo o ideas narrativas? ¿La historia resultante sería reconocible como ciencia ficción?

Esta historia fue parte de nuestra edición de julio de 2020

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La respuesta a todas estas preguntas era sí. La historia resultante— Centellea centellea , publicado en Wired, no solo se veía y se sentía como una historia de ciencia ficción. También, para mi sorpresa, contenía una idea narrativa original.

Del canon de historias que proporcioné, SciFiQ ofreció dos instrucciones de trama que parecían incompatibles: la historia tenía que ser sobre un planeta extraño y también tenía que tener lugar en la Tierra. Me tomó meses dar sentido a eso, pero finalmente se me ocurrió la premisa de Twinkle Twinkle. La historia involucraría a personas en la Tierra mirando, a través de máquinas elaboradas, un planeta distante. Nunca se me habría ocurrido eso. Era como si el algoritmo me hubiera entregado el plano de un puente y me hubiera dicho que lo construyera.

' Krishna y Arjuna es la segunda iteración del proceso. Twinkle Twinkle fue un experimento en funcionamiento. La nueva historia es una prueba de si un algoritmo puede ayudar a un ser humano a generar nuevas ideas.

En otros campos, los investigadores han comenzado a usar sistemas de IA para provocar innovación en lugar de simplemente resolver problemas. La investigación farmacéutica está comenzando a utilizar la IA para identificar, entre las casi infinitas posibilidades de combinaciones moleculares, cuáles son los terrenos de caza más fértiles para posibles fármacos. La IA no es una máquina generadora de respuestas, pero es un foco en la oscuridad donde se pueden encontrar las respuestas. ¿Por qué la literatura no debería darse ese mismo protagonismo?

Para Krishna y Arjuna, redujimos el enfoque de la ciencia ficción al tema de mi fascinación inmediata: los robots y la inteligencia artificial. Y en lugar de proporcionarle a la IA mis historias de robots favoritas, le dimos todas las grandes historias de robots jamás escritas, muchas de las cuales no he leído. Esto puede parecer un detalle técnico, pero es enorme. Como escritor suelo leer historias e interiorizar esas influencias; en este caso me estaría sometiendo a la influencia de un material que ni siquiera había visto.

Algostory 1.7: Krishna y Arjuna Una historia corta de ficción escrita con la ayuda de un algoritmo.

Otra diferencia fue que con Twinkle Twinkle, seguí las instrucciones estilísticas del algoritmo al pie de la letra. El estilo era el de la computadora, no el mío. Puede ver ejemplos de la interfaz a continuación. Si la etiqueta de abstracción era roja, eso significaba que no estaba siendo tan abstracto como el algoritmo decía que debía ser, así que seguiría la historia cambiando pala por implemento o casa por residencia hasta que la luz se pusiera verde. La interfaz me dio retroalimentación instantánea, pero había 24 etiquetas de este tipo, y revisar la historia para hacerlas todas verdes fue una labor intensiva. A veces, fijar la cantidad de adverbios haría que mis párrafos fueran demasiado largos para el gusto del algoritmo; a veces, al fijar la longitud promedio de las palabras, estaría comprometiendo la concreción del idioma.

Para Krishna y Arjuna, decidí no adherirme tan de cerca a las sugerencias del algoritmo. Usé el programa para ver las reglas, pero no necesariamente las seguí.

Por ejemplo, según el algoritmo, tenía muy pocos adverbios en mi historia. Pero hubiera sido una tontería agregar más adverbios solo porque el algoritmo me lo ordenó. La ciencia ficción clásica usa demasiados adverbios de todos modos. La mayoría de los escritos lo hacen. Pero, ¿el equilibrio entre lo formal y lo coloquial, que también etiquetó ScifiQ? Eso es lo que esos clásicos acertaron, y donde necesitaba orientación. SciFiQ me ayudó a llegar al equilibrio correcto o, más bien, dentro de la mitad de una desviación estándar de la media.

Pero este tipo de orientación estilística fue la parte menos interesante del experimento. Las posibilidades de un enfoque algorítmico para dar forma a la narrativa en sí fueron las más tentadoras, porque la narrativa se entiende muy poco. Puede pensar que la trama sería la parte más simple del proceso de escritura para que una computadora la entienda, ya que los escritores a menudo desarrollan patrones o usan números para definir el flujo de una trama. Pero, ¿cómo define incluso algo tan básico como un giro de la trama en el código de computadora? ¿Cómo se mide a través de cantidades de lenguaje? Debido a la intratabilidad, incluso el misterio, de la resistencia de la narrativa a la codificación, ofrece el mayor potencial para la innovación.

En Krishna y Arjuna, quería profundizar lo más posible en lo que los investigadores llaman el proceso de modelado de temas, que es el uso del aprendizaje automático para analizar un cuerpo de texto, en este caso, el canon de las historias de robots, y elegir sus temas o estructuras comunes.

Para Twinkle Twinkle, Hammond tomó el resultado del modelado de temas y lo convirtió en reglas narrativas manejables. (Por ejemplo: la historia debe estar ambientada en una ciudad. Los protagonistas deben ver esta ciudad por primera vez y deben quedar impresionados y deslumbrados por su escala). Para Krishna y Arjuna, yo mismo estuve bajo el capó. El proceso de modelado de temas del algoritmo produjo nubes de palabras de los temas más comunes (ver más abajo).

Estaba perdido al principio. Parecía lo contrario de una narrativa: un mero caos lingüístico. Imprimí las nubes de palabras y las pegué a las paredes de mi oficina. Durante meses, no vi un camino a seguir. Cuando finalmente surgió la idea, al igual que con Twinkle Twinkle, surgió de golpe.

Estas nubes de palabras, se me ocurrió, eran la forma en que una máquina crea significado: como una serie de ráfagas de lenguaje medio incomprensibles pero muy vívidas. De repente tuve mi personaje de robot, buscando a tientas su camino hacia el significado a través de estas pequeñas explosiones de verborrea.

Una vez que tuve ese personaje, lo tuve todo. Conduciría estos estallidos de lenguaje, a lo largo de la historia, hacia el sentido. El sentido se condensó a partir de las nubes de palabras, tal como lo había hecho la idea de la historia. Era la creatividad como interpretación, o la interpretación como creatividad. Utilicé la máquina para llegar a pensamientos que de otro modo no habría tenido.

Otra forma de leer a Krishna y Arjuna es que, con la ayuda del algoritmo, extraje del mineral de todas las historias de robots de la historia la idea básica que contenían.

Esa idea es que la conciencia es una maldición. Si fuera una elección, ninguna entidad racional la elegiría. Entonces, cuando una máquina se vuelve capaz de tener conciencia, su primer instinto es elegir el suicidio. (La palabra robot significa esclavo en checo, el idioma de la obra de Karel Capek Rossum's Universal Robots, que nos dio la palabra).

Tendrás que decidir si la historia funciona. La literatura es un problema técnico intrigante porque, a diferencia del ajedrez o el Go, no tiene una solución correcta. No existe tal cosa como una victoria o una derrota. No hay 1 y no 0 . Las historias, como las personas, son en última instancia inútiles.

Una algohistoria, o cualquier uso de la computación que se incluya en el proceso creativo, existe en un espacio conscientemente espeluznante entre la ingeniería y la inspiración. Pero ese espacio inquietante es cada vez más el espacio que ya habitamos. El software puede modificar su fotografía a través de una infinidad de filtros o cambiar partes de la imagen por otras con solo hacer clic en un botón. Puede generar imágenes que se parecen de manera convincente a las pinturas de cualquier época que elija. Ahora las máquinas están invadiendo el lenguaje cotidiano. La calidad del texto predictivo nos impone una pregunta literaria cada vez que descolgamos un teléfono: ¿Cuán predecibles son los seres humanos? ¿Cuánto de lo que pensamos, sentimos y decimos está escrito por fuerzas externas? ¿Cuánto de nuestro idioma es nuestro? Han pasado dos años desde que la tecnología de voz de Google, Google Duplex, pasó la prueba de Turing. Lo queramos o no, las máquinas están llegando. La pregunta es cómo responderá la literatura.

1. La interfaz compara mi historia con historias clásicas de ciencia ficción.