Heurística y algoritmia creativa II: un análisis del proceso cognitivo en las relaciones entre inteligencia humana e inteligencia artificial.

• José Miguel Chico López ^[1]
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: [D]grapho: II Congreso internacional interuniversitario de investigaciónen dibujo contemporáneo / Margarita González Vázquez (ed. lit.), Jose Maria Bullon de Diego (ed. lit.), Marcos Casero Martín (ed. lit.), 2024, ISBN 9788409663903, págs. 30-33
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Heuristics and Creative Algorithmics II: An Analysis of Cognitive Processes in the Relationship Between Human and Artificial Intelligence.
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• Resumen
  • español

    Heurística y Algoritmia Creativa II: Un Análisis del Proceso Cognitivo en las Relaciones entre Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial.

    El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha generado nuevas formas de interacción con el proceso creativo, desde las primeras aproximaciones en la exposición Cybernetic Serendipity en 1968 hasta las actuales aplicaciones de modelos algorítmicos en la creación artística. Esta investigación busca entender cómo los procesos artísticos generados mediante IA, que inicialmente se basan en parámetros computacionales, se relacionan con los mecanismos de la heurística y la intuición del creador humano, y si es posible emular la capacidad creativa del ser humano mediante IA.

    El proyecto presentado es una continuidad de la investigación realizada en La heurística en la algoritmia creativa (Chico, 2023). La clave de esta continuidad radica en identificar y clasificar las acciones y decisiones del creador al realizar un dibujo, considerando un marco de acción específico que refleja los procesos biológicos y cognitivos descritos en la Teoría de los Mil Cerebros de Jeff Hawkins (2023). Según Hawkins, el neocórtex está organizado en columnas corticales que funcionan como pequeños cerebros independientes. Cada una de estas columnas tiene la capacidad de crear y mantener modelos del mundo, aprender de la experiencia y predecir el futuro. Al igual que estas columnas, el creador construye un modelo mental a partir de su interacción con los elementos gráficos, adaptándose y modificando su obra a medida que avanza el proceso creativo. Durante este proyecto, se busca comprender cómo el creador maneja los parámetros gráficos fijos y variables fijados en el inicio de esta investigación (Chico, 2019) para conocer cómo estas decisiones reflejan el proceso biológico de predicción y adaptación propuesto por Hawkins. Al igual que las columnas corticales construyen y actualizan modelos del mundo para anticipar lo que ocurrirá, el creador, al manipular las pautas concretas y variables en el dibujo, va modificando su proceso de creación basado en su experiencia y en los resultados visuales obtenidos. Este enfoque permite establecer paralelismos entre los procesos cognitivos del cerebro humano y los mecanismos creativos implementados en un entorno algorítmico.

    El objetivo del proyecto es analizar cómo las decisiones del creador se correlacionan con las capacidades de aprendizaje y predicción descritas en los módulos corticales de Hawkins. De este modo, el proyecto no solo se limita a la exploración de las capacidades de la IA en la creación artística, sino que también contribuye al entendimiento de los mecanismos humanos implicados en la creatividad.

    La investigación concluye que, aunque la IA puede generar formas visuales innovadoras a partir de grandes volúmenes de información, carece de autopercepción, pensamiento abstracto, emociones y experiencia personal. En este contexto, la flexibilidad al relacionar los parámetros es lo que permite completar el proceso creativo. En ese sentido, podríamos decir que el "algoritmo humano" está basado en la capacidad de priorizar y adaptar patrones según las necesidades del contexto, lo que permite un aprendizaje continuo y personalizado.

  • English

    Heuristics and Creative Algorithmics II: An Analysis of Cognitive Processes in the Relationship Between Human and Artificial Intelligence. The development of artificial intelligence (AI) has generated new forms of interaction with the creative process, from the early approaches in the Cybernetic Serendipity exhibition in 1968 to current applications of algorithmic models in artistic creation. This research seeks to understand how artistic processes generated by AI, which are initially based on computational parameters, relate to the mechanisms of heuristics and the human creator's intuition, and whether it is possible to emulate human creativity through AI. The presented project is a continuation of the research carried out in Heuristics in Creative Algorithmics (Chico, 2023). The key to this continuity lies in identifying and classifying the actions and decisions of the creator when making a drawing, considering a specific framework that reflects the biological and cognitive processes described in Jeff Hawkins' Thousand Brains Theory (2023). According to Hawkins, the neocortex is organized into cortical columns, which function as small independent brains. Each of these columns has the ability to create and maintain models of the world, learn from experience, and predict the future. Just like these columns, the creator builds a mental model based on their interaction with graphic elements, adapting and modifying their work as the creative process advances. During this project, we seek to understand how the creator manages the fixed and variable graphic parameters set at the beginning of this research (Chico, 2019) to determine how these decisions reflect the biological process of prediction and adaptation proposed by Hawkins. Just as cortical columns build and update world models to anticipate what will happen next, the creator modifies their creative process based on their experience and the visual results obtained by manipulating concrete and variable guidelines in the drawing. This approach allows for parallels to be drawn between the cognitive processes of the human brain and the creative mechanisms implemented in an algorithmic environment. The objective of the project is to analyze how the creator's decisions correlate with the learning and prediction capabilities described in Hawkins' cortical modules. In this way, the project not only explores the capabilities of AI in artistic creation but also contributes to understanding the human mechanisms involved in creativity. The research concludes that, although AI can generate innovative visual forms from large volumes of information, it lacks self-awareness, abstract thinking, emotions, and personal experience. In this context, flexibility in relating parameters is what completes the creative process. In this sense, we could say that the "human algorithm" is based on the ability to prioritize and adapt patterns according to contextual needs, allowing for continuous and personalized learning.