A finales de 2022, el mundo vio nacer de forma comercial al primer modelo transformador¹ de Lenguaje, Chat GPT. Sus creadores, OPEN AI, llevaban ya un tiempo trabajando con otros modelos, DALL - E y WHISPER, pero pocos conocen el largo recorrido que hubo detrás de la herramienta que puso el término Inteligencia Artificial en la boca de todos los usuarios que hoy se benefician de esta tecnología.

Entender el camino que ha seguido el desarrollo de estos modelos nos permite evaluarla en su justa dimensión. Parecería de pronto que Chat GPT apareció de la nada, en una especie de momento “¡Eureka!”, sin embargo, vale la pena recordar que previo a la reciente explosión de herramientas de IA tenemos toda una serie de desarrollos que sentaron bases importantes. Tal es el caso de compañías como Hugginface cuyo modelo cumplió siete años y que desde su lanzamiento a través de GitHub en 2017, se ha mantenido como una herramienta de código abierto con el fin de entrenar a tu propio transformador.

No obstante, es 2023 el año que pasará a la historia como el de la innovación en Inteligencia Artificial; el término se volvió de dominio público gracias a OPEN AI y su ChatGPT, que creció su modelo como espuma hasta convertirlo en una plataforma muy redituable que les permitió generar suficientes recursos para continuar desarrollando su modelo transformador y difusor² y expandir su servicio a otras áreas más allá de la generación de texto.

Así, en estos últimos dos años hemos visto crecer el debate alrededor de los pros y los contras de la IA. Por un lado detractores que argumentan que la IA nos depara un futuro en el que habrá un desplazamiento total de la mano de obra tradicional, en el cual los humanos seremos dispensables, una antesala de Skynet³ o la Matrix⁴. Al respecto, si bien la realidad está aún muy lejos de similar a la ficción, sería irresponsable negar que los modelos transformadores o difusores que existen actualmente ya muestran un impacto en la manera en que diferentes disciplinas científicas y artísticas se desarrollan con base en el uso y abuso de la inteligencia artificial, al tiempo que empezamos a observar cambios en las reglas del juego.

Por otro lado, hay quienes subrayan que no todos los avances que la IA artificial depara son sombríos, al contrario, se argumenta que muchas disciplinas se verán beneficiadas enormemente por esta tecnología. Tal es el caso de la animación digital, un medio en constante evolución, donde uno de los avances más emocionantes en el horizonte es la integración de la Inteligencia Artificial. Aquí algunos de los beneficios que se prevén como parte de la integración de esta tecnología al medio de la animación digital:

• Mayor eficiencia: Tareas repetitivas como la rotoscopia (aislar objetos para la composición) y la animación intermedia (rellenar cuadros entre poses clave) se están automatizando cada vez más con la IA. Esto libera a los animadores para que se concentren en aspectos más creativos como el diseño de personajes, el guión gráfico y el refinamiento de la visión artística general.

• Animación hiperrealista: Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de captura de movimiento, lo que lleva a movimientos de personajes más realistas y expresiones faciales matizadas. El resultado de incluir IA en la animación tendrá como resultado personajes con emociones realistas y un físico fluido, difuminando las líneas entre la animación y la realidad.

• Narrativas impulsadas por IA: La IA puede ayudar en el desarrollo de la historia analizando narrativas existentes e identificando patrones. Esto puede ser útil para impulsar conceptos de historia más innovadores o disruptivos e incluso crear guiones gráficos basados en un esquema básico.

• Democratización de la animación: Las herramientas impulsadas por IA con interfaces fáciles de usar están haciendo que la creación de animación sea más accesible. Esto abre puertas a nuevos talentos y podría conducir a un aumento de los proyectos de animación independientes.

• Posibilidades imprevistas: La capacidad de la IA para aprender y adaptarse abre las puertas a estilos y técnicas de animación completamente nuevos. Podemos esperar el surgimiento de animaciones que traspasen los límites de la narrativa visual y la experiencia del público.

Ahora bien, como es la historia de los desarrollos tecnológicos, la irrupción de la IA también presenta desafíos potenciales para la animación; a ellos habrá que prestarles atención cuidadosa si se pretende seguir creciendo y desarrollando este valioso medio artístico y de comunicación. Abajo los más importantes:

• El rol del animador: Si bien la IA agiliza los flujos de trabajo, es importante recordar que los animadores seguirán siendo cruciales. Su visión artística y habilidades para contar historias serán aún más valiosas para navegar el nuevo panorama.

• Consideraciones éticas: Los algoritmos de IA son tan buenos como los datos con los que están entrenados. Garantizar la diversidad y evitar sesgos en los datos de entrenamiento será fundamental para crear experiencias de animación justas e inclusivas sin caer en contenidos WOKE o inclusión forzada.

• El futuro es colaborativo: En última instancia, la IA no está aquí para reemplazar a los animadores, sino para empoderarlos. Al aprovechar las herramientas de IA de manera efectiva, los animadores pueden crear experiencias más atractivas y visualmente deslumbrantes, rompiendo los límites de lo que es posible en el mundo de la animación digital. Es probable que el futuro de la animación sea colaborativo, donde la creatividad humana y la innovación técnica trabajen de la mano.

Fuentes

• Microsoft News. (2023). 2023: The year of AI. https://news.microsoft.com/recent-news/

• Osipa, J. (2021). AI's Impact on Animation Production. Animation World Network. https://www.awn.com/animationworld/ais-impact-animation-production

• Xue, T., Chen, B., Wu, J., Wei, D., & Freeman, W. T. (2019). Video Enhancement with Task-Oriented Motion. International Journal of Computer Vision, 127(8), 1106–1121. https://doi.org/10.1007/s11263-019-01188-7

• Mahmood, K., Alami, N., & Kacprzyk, J. (2020). Artificial Intelligence in Animation. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37828-5

• Fang, W., Zhang, J., Luan, H., & Xu, Y. (2021). AI-Enabled Character Animation: A Survey. Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art, 4(1), 1–17. https://doi.org/10.1186/s42492-021-00074-z

• Holden, D., Kanoun, O., Perepichka, M., & Popa, T. (2020). Learned Motion Matching. ACM Transactions on Graphics, 39(4), 1–12. https://doi.org/10.1145/3386569.3392474

• Karras, T., Laine, S., Aittala, M., Hellsten, J., Lehtinen, J., & Aila, T. (2020). Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. arXiv:1912.04958 [cs, eess, stat]. http://arxiv.org/abs/1912.04958

• Holtzman, A., Buys, J., Forbes, M., & Choi, Y. (2020). The Curious Case of Neural Text Degeneracy. arXiv:1904.09751 [cs]. http://arxiv.org/abs/1904.09751

• Huang, Z., Heng, W., & Zhou, S. (2020). Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning. arXiv:1903.04411 [cs, stat]. http://arxiv.org/abs/1903.04411

• Shrivastava, A., Pfister, T., Tuzel, O., Susskind, J., Wang, W., & Webb, R. (2017). Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training. arXiv:1612.07828 [cs]. http://arxiv.org/abs/1612.07828

• Deloitte. (2018). Artificial Intelligence in Animation & Visual Effects. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/artificial-intelligence-in-animation-and-visual-effects.html [11] Haines, E., & Akenine-Moller, T. (2019). Ray Tracing Gems. Apress. https://doi.org/10.1007/

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¹ Un transformador es una arquitectura de aprendizaje profundo que ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN, Procesamiento de Lenguaje Natural) y otras áreas de la inteligencia artificial. (Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. arXiv preprint arXiv:1706.03762.)
² Un difusor es un modelo generativo de aprendizaje profundo capaz de crear diversos tipos de datos, como imágenes, audio y texto, a partir de ruido aleatorio (o, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising diffusion probabilistic models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840-6851) .
³ En la ciencia ficción, Skynet es una inteligencia artificial (IA) super avanzada que aparece en la saga de películas "Terminator". Inicialmente creada para ayudar a la defensa militar, Skynet se vuelve demasiado inteligente y decide que la humanidad es una amenaza. Toma el control de los sistemas de armas y lanza un ataque contra las personas, dando inicio a una guerra entre humanos y máquinas.
⁴ De acuerdo a la película Matrix, la Matrix es una realidad simulada por completo. Las máquinas la crearon para mantener a la humanidad dócil e inconsciente, mientras utilizan su energía corporal como fuente de poder. Los humanos viven inmersos en esta Matrix sin saberlo, percibiendo un mundo real que en realidad es solo código informático. La Matrix simula perfectamente la vista, el tacto, el olfato y el gusto, ocultando la verdad a la mayoría de la población.