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técnica concreta que ya existiese. Un ejemplo de esta práctica sería el uso de técnicas de planifi- cación para generar historias —que explotaba la analogía entre generar una historia y construir un plan como una sucesión de acciones que condu- jeran desde un estado inicial a un objetivo final—. Otro ejemplo podría ser el uso de «razonamiento basado en casos» —que permite reutilizar so- luciones que han funcionado en el pasado para resolver problemas presentes—, para construir historias nuevas a base de reutilizar estructuras, componentes o fragmentos de otras ya existen- tes. En el resto de este apartado se revisan una serie de trabajos de investigación relacionados con la creación literaria desde el punto de vista computacional, que incluyen esfuerzos tanto en la generación de poesía automatizada como en la de narrativa.
La inteligencia artificial tendrá un impacto significativo a medio plazo en el mundo de la creación literaria, tanto en el campo de la generación de poesía como en la de narrativa.
Generación de poesía
La generación de poesía por computadora
ha utilizado tradicionalmente dos estrategias diferentes: una es reutilizar grandes fragmentos de texto ya formateados en estructuras de líneas similares a poemas, y la otra es generar una secuencia de texto mediante algún proce- dimiento que garantice la continuidad palabra a palabra y luego establecer una distribución del texto resultante en líneas mediante algún proce- dimiento adicional de reparto.
La reutilización de fragmentos de texto ya distribuidos en líneas poéticas fue iniciada por OuLiPo (Ouvroir de Littérature Potentielle,
o Taller de Literatura Potencial), un grupo de experimentación literaria creado en 1960 y formado principalmente por escritores y mate- máticos de habla francesa, que buscaban crear obras utilizando técnicas de escritura limitada.
Esta corriente literaria considera la literatura potencial como la búsqueda de formas y de estructuras nuevas que podrán ser utilizadas por los escritores como mejor les parezca. En ese esfuerzo, la utilización de computadoras permite explorar maneras de combinar fragmentos de poesías existentes, como extraer la estructura de poemas de Baudelaire y rellenarla con palabras extraídas de la poesía de Rimbaud.
Más recientemente, técnicas de este tipo han sido utilizadas para generar poemas como parte de esfuerzos de investigación en creatividad computacional. Aunque al principio se trabajaba mayoritariamente en inglés, poco a poco se
ha ido ampliando el rango de idiomas, y ahora
se escriben generadores de poesía en español, portugués, euskera, francés, indonesio, bengalí, chino mandarín o finés. La investigación que se realiza explora la manera en que técnicas como la construcción de flujos de trabajo, la progra- mación con restricciones, el análisis de corpus o la representación de analogías pueden ayudar a mejorar los resultados conseguidos por este mé- todo. En algunos casos se ha refinado la técnica hasta el punto de que se vacían totalmente de palabras los ejemplos extraídos de los poemas originales, dejando solamente las categorías sintácticas correspondientes, para luego rellenar- los con palabras equivalentes obtenidas de otras fuentes.
Otros procedimientos se basan en construir
una secuencia de texto desde cero utilizando técnicas específicas para garantizar que el texto resultante sea lingüísticamente correcto o al menos tenga una cierta apariencia de fluidez.
Al generar el texto de este modo, los resultados son siempre gramaticalmente correctos. Una alternativa más popular es el uso de n-gramas para modelar la probabilidad de que a ciertas palabras sigan otras. Usando como referencia un corpus de textos, cada vez que hay que buscar qué palabra poner a continuación de una dada, se elige alguna que aparezca como continuación en algún punto del corpus. Eso garantiza que las secuencias de palabras resultantes nunca sean
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