Deep Learning y sus aplicaciones en el campo de la creación artística

Abstract

El Deep Learning se ha convertido en uno de los campos del Machine Learning que más se ha desarrollado en la última década, ofreciendo aplicaciones potencialmente revolucionarias para la mayoría de las industrias. Las industrias relacionadas con el arte no son una excepción. En este trabajo de investigación se estudia el Deep Learning desde un punto de vista técnico, tratando los conceptos teóricos más relevantes con el objetivo de comprender el funcionamiento del mismo. Además, se lleva a cabo una revisión del estado del arte en su aplicación a la creación artística. Sin embargo, la implementación de este tipo de tecnologías no sólo afecta al artista en tanto a sujeto creador de forma individual, sino que existen grandes implicaciones de negocio de la aplicación de este tipo de técnicas, tanto en la industria de las artes plásticas, como en la industria cinematográfica y en la industria musical. Además, la llegada del Deep Learning al arte no está exenta de dificultades en el plano ético y jurídico, problemáticas a las que no hay una respuesta unánime en el plano internacional. En definitiva, la aplicación del Deep Learning al campo artístico abre una infinidad de oportunidades en la industria, contando con un potencial transformador innegable que afectará a la mayoría de los actores de la misma.

Deep Learning has become one of the most rapidly developing fields of Machine Learning in the last decade, offering potentially revolutionary applications for most industries. Art-related industries are no exception. In this paper we will explore Deep Learning from a technical and computational point of view, analyzing the key concepts that make up the theoretical backbone of deep neural networks. In addition, a review of the state of the art in its application to artistic creation is carried out. However, the implementation of this type of technology not only affects the artist as an individual creator, but there are great business implications of the application of such techniques, both in the visual arts, film, and music industries. In this regard, we will analyze some of the most relevant business opportunities derived from Deep Learning in the aforementioned industries. In addition, the deployment of Deep Learning techniques in art is not free from ethical and legal difficulties, issues to which there is no unanimous response at the international level and which will be explored in this paper. In short, the application of Deep Learning to the artistic field opens up an infinite number of opportunities in the industry, with an undeniable transformative potential that will affect most of its players.