A diferencia de otras personas sobresalientes por su eficacia empresarial, resultados económicos, deportivos…, brillantez u otra cualidad importante para los seres humanos, los rostros que aparecen en la imagen, comparten un rasgo único que jamás hubieses imaginado: no existen.

 

No estoy hablando en sentido metafórico. Afirmo que las personas que aparecen en las fotos de este artículo, ni existen ni han existido nunca… ¿Un truco de Photoshop? No exactamente.

Los avances que se están produciendo en Inteligencia Artificial (IA), son tan increíbles, que a día de hoy es posible generar fotos de caras humanas, -aparentemente reales como las que puedes ver-, de forma automática, sin ningún tipo de supervisión. La proeza se llama GAN.

GAN es el acrónimo de Generative Adversarial Networks o Redes Generativas Antagónicas: un modelo matemático cimentado en algoritmos de inteligencia artificial que funciona mediante dos redes neuronales que compiten entre ellas para definir un sistema de aprendizaje no supervisado; una especie de juego creativo basado en la lógica.

Fue introducido por Ian Goodfellow y otros investigadores de la Universidad de Montreal en 2014.

El potencial de las GAN es inimaginable. Pueden aprender a replicar cualquier distribución de datos, lo que significa que se pueden usar para generar caras humanas únicas y no existentes previamente; cualquier forma de arte: música, pintura, escultura..; literatura, poesía, discursos…

 

¿Cómo funcionan las redes GAN?

El proceso consta de dos redes. Una es llamada el generador, la cual genera nuevos flujos de datos. La otra, el discriminador, evalúa su autenticidad, esto es, determina si cada instancia de datos que revisa, pertenece al modelo actual o no. Cuando las dos redes de inteligencia artificial trabajan al unísono, pueden llegar a desarrollar imaginación para crear imágenes y sonidos ultrarrealistas, en un juego de el gato y el ratón, algo que hasta ahora, era un terreno vedado a las máquinas.

Un proceso similar al que se utiliza en el pensamiento creativo. Primero generas una idea y después confirmas su idoneidad. Si quieres profundizar en el tema, lee la entrada del blog: CeCODE.

Proyectos como los de Google Brain, DeepMind, o Nvidia, funcionan en la actualidad con resultados asombrosos. Para muestra, el enlace a la web en la que he generado todas las imágenes:

https://thispersondoesnotexist.com

Su nombre es suficientemente evocador: esta persona no existe. Cada vez que refrescas el navegador, la página automáticamente genera una nueva cara.

Sus resultados te pueden desconcertar.

 

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Las aplicaciones prácticas son enormes: fotografía, publicidad (podemos usar las caras generadas como modelos a los que no tendremos que pagar royalties), diseño de producto, videojuegos, sistemas inteligentes de ayuda a la conducción o conducción autónoma, e incluso procesos de investigación en los que la IA sea factor determinante.

La parte negativa existe: podría hacerse un uso fraudulento de la tecnología si se utilizase para generar identidades falsas.

 

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Resulta difícil de creer que esta imagen haya sido generada por ordenador, pero así es.

 

En la actualidad se vislumbran esperanzadoras aplicaciones en medicina, en la que serviría para generar datos sin la intervención de pacientes, un potencial fantástico a la hora de desarrollar nuevos medicamentos o curas, algo inimaginable hasta hace muy poco.

Si te apetece experimentar con modelos matemáticos en tiempo real, te invito a visitar la web en inglés:

 

https://poloclub.github.io/ganlab/

 

 

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