Universidad de Salamanca
Técnicas emergentes para contar historias: la narrativa procedimental y su potencial creativo y reactivo en los hipermedios

Resumen
La generación de textos persigue simular el espíritu creativo no solo desde un ingenio literario artificial, sino también desde el videojuego como hipermedio narrativamente complejo y reactivo ante el usuario. Abordamos este reto como potencial respuesta para la creación automatizada de narraciones interactivas apoyado en herramientas generativas como siguiente reto del espectro de las formas literarias electrónicas.
Introducción. La cuestión emergente
El peso cada vez mayor de la agencia del usuario ante los hipermedios (esto es, medios interactivos, de los que el videojuego es su epítome) ha llevado a la cuestión del diseño de estructuras narrativas como un espacio reactivo al input del receptor dentro de un mundo sintético. LeBlanc planteó la noción de narrativa emergente a finales del siglo pasado y su uso fue extendido por los estudios de Jenkins, aunque reduciéndolo significativamente para restringirse a la narrativa ambiental. Para LeBlanc la narrativa emergente es un modo de construir y contar historias que no se sustenta en bloques narrativos escritos por un guionista (lo que considera una narrativa embebida en el hipermedio). Dicho de otra manera, no hay una secuencia (lineal o no) narrativa predefinida, sino que lo que sucede en la narrativa es una reacción orgánica al modo en que el usuario interactúa con el mundo.
El planteamiento de LeBlanc no destierra al autor, pero sí redefine su trabajo para dejar de situarlo en el papel de un dios determinista para convertirlo en un dios que acepta el libre albedrío. Es decir, crea unas reglas y parámetros que definen cómo es el mundo, qué tipo de interacciones pueden producirse, qué consecuencias puede generar cada acción y qué interacciones influyen sobre otras, aunque a partir de ahí el mundo ya no está sometido al determinismo (o, al menos, así lo parece para el receptor). El receptor-usuario, por su parte, también ve alterado su papel: frente a un espacio guionizado (incluso aquel en el que tiene la posibilidad real de tomar decisiones morales, pero dentro de una secuencia narrativa prediseñada) en el que no deja de ser una suerte de títere que se mueve en el espacio constreñido que se ha previsto y así experimentar una narración, ahora tiene la capacidad de actuar sobre su propia historia, y sobre la del resto del entorno. Por supuesto, dentro de unos límites: si bien se evidencia que no hay una secuencia de sucesos fijada y se crea la ilusión del libre albedrío, este es factible solo hasta el punto en el que las mecánicas de interacción previstas y diseñadas así lo permiten. De hecho, es posible que esas mismas mecánicas se empleen para forzar al usuario a seguir una acción o secuencia determinada, por lo que la construcción narrativa está igualmente presente. Pese a ello, bajo este paradigma narración e interacción son idealmente una sola cosa, por lo que la frontera entre el elemento narrador y el ludológico queda desdibujada, superando así cuestiones clásicas como la de Adams, para quien interacción y narración eran prácticamente conceptos opuestos.
Es, sin duda, significativo que décadas más tarde siga abierta la discusión más estrictamente conceptual sobre este tema y que el análisis literario haya profundizado poco, lo que ha centrado el marco discursivo sobre dicha cuestión en los estudios ludológicos. Otra cuestión, que ya señaló el propio LeBlanc, es que puede resultar harto complicado generar historias interesantes, significativas o emocionalmente satisfactorias con solo mecanismos de interacción sin guionización expresa. Y, cómo no, plantea otra cuestión subsidiaria, pero fundamental: ¿en qué posición deja esto al guion tradicional y, por tanto, al enfoque de estudio literario que lo hace relevante como medio para la disciplina?
La capacidad del videojuego como medio para desarrollar historias relevantes ha ido avanzando de forma paralela con la mayor capacidad tecnológica, que en sus orígenes limitaba incluso la capacidad de texto que podía contener un programa. De este modo, podemos considerar el hipermedio como un metamedio, es decir, un soporte difuso (ejecutado electrónicamente) capaz de albergar multimodalidades con las que el receptor se relaciona a través de una serie de procedimientos de interacción. Es en esta concepción amplia, aunque necesaria, donde encontramos resultados que inclinan la balanza más hacia una forma de medio u otro. Por ejemplo, los primeros videojuegos de aventura eran estrictamente textuales (no había capacidad gráfica o era apenas anecdótica), más parecidos a librojuegos de “escoge tu propia aventura” que a nuestra percepción actual de videojuego.
Quizá por ello resultó sorprendente Device 6, relato interactivo textovisual (con fuerte peso del texto) con elementos de fotografía 3D y audiovisuales que propone al lector resolver puzles integrados para avanzar en la lectura. Los responsables lo promocionaron como un videojuego, pero no es un caso único: las diferentes compilaciones de literatura digital internacional de la Electronic Literature Organization han incluido obras como Dwarf Fortress (aventura de fantasía con gráficos textuales), Kentucky Route Zero (una historia de realismo mágico con estética americana), 80 Days (reescritura decolonial de la obra de Verne), o A Slow Year (poemas visuales con estética 8 bits), que ya han explorado las zonas grises entre lo literario-textual y lo lúdico-interactivo, empleando en sus taxonomías algunas veces la etiqueta de “juego literario”, y otras la de “ficción interactiva”.
Queda claro que la crítica contemporánea acepta y comprende la capacidad narrativa e interseccional del videojuego; no obstante, la cuestión de LeBlanc no queda invalidada. La experiencia de una narrativa prediseñada (embebida) con una derivada de acciones del usuario (emergente) genera una disonancia internarrativa. Es decir, la ilusión del libre albedrío de la narrativa emergente choca con los hitos y desarrollos narrativos concebidos para construir una historia y un mundo. La narrativa emergente, asimismo, solo puede llegar hasta cierto punto a través de las acciones-reacciones (explícitas e implícitas) que genera el usuario sobre sí mismo, sobre el mundo, el mundo sobre el usuario, y el mundo sobre sí mismo. Llevado al extremo, lo cierto es que la narrativa emergente parece producirse, ante todo, en el juego puro, es decir, en las historias que puede llegar a contarse a sí mismo el usuario en variaciones de la fórmula Lego (como Minecraft), títulos donde se asume una suerte de rol divino para alterar la vida y el mundo de los personajes (como Los Sims), o aquellos en los que la narrativa es secundaria y el componente social supone un factor de mayor peso, como en el género de los títulos de rol masivos en línea (como World of Warcraft) o incluso la combinación entre red social y mundo sintético (como Second Life). Como vemos, conceptos de juego donde la experiencia narrativa es, en el mejor de los casos, un aspecto secundario.
Narrativas procedimentales: el prisma de la generación de contenidos por la máquina
En definitiva, estos modelos no responden por completo a la experimentación de una narrativa libre o realmente emergente. La respuesta se encuentra en realidad en la narrativa procedimental como parte de las estrategias de generación procedimental de contenidos (GPC). La GPC es una parte creciente del diseño informático al emplear inteligencias artificiales entrenadas para aspectos como diseños de personajes o entornos (por ejemplo, que cada persona tenga un rostro y cuerpo propios, o que la vegetación de un bosque sea también única) en mundos sintéticos. Esto nos lleva a la generación procedimental de narrativas (GPN), es decir, que una inteligencia artificial no se limite a aleatorizar qué script predefinido por los guionistas y arquitectos narrativos hayan concebido ejecuta ante un input, sino a crear por sí misma personajes, contextos, condicionantes, eventos, etc., que presenten diferentes situaciones e historias al usuario. Como componente narrativo, debe ir acompañado, además, de una avanzada capacidad de generación de lenguaje natural (GLN) con el que dotar de actos ilocutivos a los personajes, narradores y contenidos, para que la comunicación software-receptor sea satisfactoria.
La línea de trabajo de la GLN se ha materializado en los asistentes virtuales de móviles (como Siri en el caso de dispositivos Apple) y en diferentes sistemas de chat que siguen avanzando en la generación de textos complejos, reactivos y simuladamente humanos. El terreno de la GPN, en cambio, no ha generado tanta atención. Sin embargo, debemos destacar el trabajo de Akimoto y Ogata, quienes han partido de las teorías de Barthes, Propp y Genette para diseñar programas capaces de presentar narrativas aleatorias que, además, reaccionan al input del receptor. No debe sorprendernos que su estudio suponga un caso relevante de aplicación de humanidades digitales al combinar teorías narratológicas asentadas (especialmente, las que han pretendido atomizar y sistematizar funciones del narrador y la narración) con la programación informática avanzada.
Si seguimos el trabajo de Akimoto y Ogata podemos establecer tres fases en la GPN bien definidas y que resultan, además, paralelas con el proceso creativo humano. En un primer momento, el sistema construye un marco general (la historia) con el que diseña una primera secuenciación de hitos fundamentales a los que asocia contenidos según una estructura de árbol, previendo así posibles resultados y consecuencias; en segunda fase, se establece el discurso, que supone la formación de la narrativa mediante la selección de elementos que se presentarán al receptor-usuario, lo que incluye también la definición de aspectos alterables a través del potencial input que genere la interacción del receptor; y la tercera fase es la expresión del estado previo, es decir, la ejecución de la superficie de la narración (aquello que el receptor verá, escuchará y con lo que podrá interactuar) en el medio y soporte en el que se va a narrar.
Como señalábamos, el sistema de creación no es en esencia diferente al que realiza un humano al concebir las narrativas predefinidas que habíamos señalado en las páginas anteriores y la diferencia radica en que la inteligencia artificial puede realizarlo sistemáticamente, de forma automatizada y como reacción continuada, en particular si las interacciones se desvían de lo supuesto, construyendo nuevas narrativas en un mundo que no tiene que darse por finalizado al presentar potencialmente un volumen ilimitado de permutaciones. Esto conlleva la auténtica narrativa emergente, en la medida en que puede trascender las limitaciones del propio marco general, pero aplica las estructuras que se siguen considerando inherentes a una narración dotada de coherencia y que resulte eficiente. Sin duda, es más difícil predecir el impacto emocional, aunque la realidad es que el mundo está repleto de historias fallidas en cualquier soporte y formato, por lo que no lograr una satisfacción o reacción afectiva en el receptor no hace que dicha experiencia deba ser desmerecida necesariamente. En todo caso, no podemos olvidarnos de que las empresas de servicios digitales saben perfectamente qué nos gusta gracias a sus algoritmos y el análisis de todos nuestros datos, lo que usan para ofrecernos más contenidos que prevén que nos resultarán satisfactorios (y para dar instrucciones ―o consejos poco sutiles― a sus creativos a la hora de diseñar nuevos productos).
El trabajo de toda inteligencia artificial, tal y como se conciben en la actualidad, pasa por un entrenamiento, es decir, exponer al sistema a un considerable corpus debidamente preparado y tratado para que sea analizado y puedan extraerse patrones que reproducir y depurar, hasta conseguir que el software sea capaz de generar sus propios contenidos. Se trata de una explicación tremendamente simplificada, pero que permite comprender sin tener conocimientos informáticos cómo se han conseguido resultados como los del creador de imágenes DALL-E o el conversador ChatGPT, por citar algunos ejemplos populares entre el público general. Hace ya años que se consiguió que una inteligencia artificial aprendiera a jugar con un videojuego por sí misma, un hito técnico importante, pues supone que el programa pudo aprender a moverse y actuar de forma activa y reactiva para jugar contra otros usuarios humanos y obtener resultados que permitieron derrotar a jugadores profesionales. La capacidad de cálculo, las variables en cada segundo y la complejidad de los algoritmos es superior a la que hizo falta para que Deep Blue derrotara a Kaspárov.
Unos años antes, una novela generada por una inteligencia artificial (si bien revisada por un humano) diseñada en la Future University Hakodate quedó finalista en un certamen literario. El responsable principal del proyecto explicó entonces que hasta ese momento las inteligencias artificiales se habían empleado para resolver problemas, aunque el nuevo retro era afrontar la emulación de la creatividad humana, como en efecto así ha sucedido desde entonces.
Sin embargo, no podemos obviar que la GPN en manos de una inteligencia artificial supone emular la creatividad humana y también un elemento de programación. La capacidad de las inteligencias artificiales para escribir código informático lleva tiempo entrenándose gracias a la combinación de dos áreas de estudio: el aprendizaje profundo y el razonamiento simbólico. Uno de los primeros resultados populares en este terreno fue SketchAdapt, que aprendió con una base de datos de decenas de miles de programas. GitHub, en colaboración con Open AI, presentó en 2021 Copilot, una inteligencia artificial capaz de ayudar a los usuarios a depurar y corregir su código para escribir de forma más eficiente permitiendo incluso que el programador explique en palabras sencillas la función que quiere programar y que sea Copilot quien traduzca eso al código informático.
Por ahora, la GPN ha ofrecido resultados todavía limitados en forma de productos tangibles, aunque se está trabajando en sistemas de generación de narrativas abiertas y otras áreas destinadas a tener un impacto directo en este terreno. En consecuencia, todavía no podemos valorar con rigor cómo se resuelve un conflicto previsto por McRae: cuanto más peso tenga la GPN, más presencia ganará la experimentación de la historia frente a la narración de dicha historia. Esto es importante desde su punto de vista porque está centrado en el espacio creativo menos comercial y en la esfera del desarrollo independiente de videojuegos (como en cualquier otra industria) los resultados más interesantes y artesanales desde el punto de vista creativo se generan fuera de la presión de los engranajes de las multinacionales y sus cuentas de resultados.
Conclusiones
No podemos caer en la manida pregunta de, en estos casos donde se emplean inteligencias artificiales, quién es el autor, si es que lo hay. Otras áreas de estudio humanístico ya lidiaron con los problemas autoriales del arte conceptual y, si bien eso no implica que haya una respuesta satisfactoria para todo el mundo, sí está claro que está lejos de ser un debate exclusivo del uso de ayudas informáticas. Como señaló LeWitt, “the idea or concept is the most important aspect of the work. When an artist uses a conceptual form of art, it means that all of the planning and decisions are made beforehand and the execution is a perfunctory affair. The idea becomes a machine that makes the art”. Por tanto, añadir una máquina intermedia que plantea la idea, tras haberle metido esas ideas en la cabeza, es un paso más en un proceso idéntico (si bien quizá más eficiente).
La capacidad para generar historias por parte de las inteligencias artificiales puede considerarse todavía incipiente, pero su puesta en práctica en diferentes áreas y resultados hasta el momento sugieren que el momento de cambio no está lejos. De entre todos los medios posibles, el que se ha mostrado más receptivo a este tipo de mecanismos es el videojuego, pues el papel activo del receptor genera la necesidad inherente de una estructura narrativa adaptable y dinámica con capacidad de responder a variables inasibles para conseguir una inmersión plena en sus mundos sintéticos. Otros medios, como la literatura, el cine, o el cómic, no requieren de la flexibilidad y automatismo que puede beneficiar tanto a un hipermedio. Además, la búsqueda de narrativas emergentes conlleva que los guionistas y arquitectos narrativos del sector pueden estar más predispuestos ante su integración.
Una consecuencia previsible de la introducción de la GPN es cómo abordar desde el estudio narrativo y literario esas creaciones, en la medida en que su forma, ejecución y resultado puede llegar a ser tan única y aleatoria que no genere dos experimentaciones de esta totalmente equiparables. Puesto que los ingenieros que están trabajando en los sistemas de inteligencia artificial para que puedan generar infinitas historias parten de teorías como las funciones del cuento o la narratología estructural, sería irresponsable que el estudio literario pretendiera desentenderse de este objeto de interés solo porque no hay detrás una mente estrictamente humana (o porque se mantiene el prejuicio de que es un soporte narrativamente menor). Si esos teóricos son válidos para crear estas tecnologías, deben serlo para sentar las bases de su análisis y hermenéutica.
De hecho, precisamente por el modo en que se entrenan las inteligencias artificiales para cumplir con sus funciones, elementos como las intertextualidades, los universales narrativos e incluso los referentes simbólicos, pueden estar tan presentes o más como cuando las narraciones son resultado de una mente biológica. En definitiva, su presencia no sería una simple casualidad estadística como la teorizada por Borel: que infinitos monos aporreando una máquina de escribir durante tiempo infinito llegarían a escribir cualquier libro de la Bibliothèque Nationale de France. Se trataría de un mono excelentemente bien amaestrado con un corpus mayor que el que cualquier ser humano puede llegar a leer en toda su existencia. Y, con suerte, será una inteligencia artificial que no se sienta ofendida por tal comparación.
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