Innovación
Beyond the Fence” es el nombre del musical, el primero de la historia, según sus creadores, cuya música y argumento narrativo han sido diseñados gracias a la Inteligencia Artificial. Para conseguirlo, han sido necesarios varios programas informáticos que después se han combinado. Concretamente, el que ha generado el argumento del libreto se llama “PropperWryter” y su artífice es Pablo Gervás, profesor de Inteligencia Artificial de la española Universidad Complutense de Madrid. El profesor Gervás lleva más de quince años investigando la generación de lenguaje natural. Empezó trabajando en generación automática de poesía y después se centró en los contenidos y en la creación de historias, en aquellas reglas que hacen que un argumento sea interesante para el público. Lo llaman creatividad computacional. Mediante modelos de computación se estudia cómo funciona la creatividad, desde musicales hasta diseños industriales. Y es que el arte tiene algo en común: nace algo nuevo. Fue en abril de 2015, cuando este investigador y su equipo estaban participando en un proyecto europeo y en uno de los eventos que llevaban a cabo para hacer demostraciones de los programas, que se celebraba en Londres, la productora del musical se interesó por su idea. Gervás tomó como punto de partida el estudio de Vladimir Propp sobre la morfología del cuento ruso. Propp analizó los componentes básicos de las narraciones populares rusas y estableció una estructura común, basada en un máximo de 31 funciones de los personajes. Siguiendo esta idea, el profesor de la Complutense aplicó una línea similar de investigación al ámbito de los musicales, buscando las estructuras narrativas básicas de más de cuarenta espectáculos. Todo ello en cinco meses. Y el lunes se estrena en Londres, en el Arts Theatre. ¿Pero cómo funciona realmente? El programa recibe los datos correspondientes a un vocabulario adecuado a los musicales y la codificación de cada uno de esos elementos básicos, así como la reacción más adecuada ante cada situación. De esta forma, el sistema aprende tanto a aplicar combinaciones diversas de situaciones como su encadenamiento verosímil y su coherencia narrativa.
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