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Los GAN, redes neuronales que colaboran entre sí para engañar al ojo humano


, el 18 Febrero 2019 | Leído 328 veces

Normalmente limitamos, y con razón, el uso de la inteligencia llamada "artificial" a tareas de automatización, en las que la inteligencia humana es aumentada, más que imitada. Ninguna inteligencia artificial es hoy en día capaz de crear, incluso si podemos programarla para que dé la ilusión de hacerlo... esto hasta que los GAN comiencen a cambiar las reglas del juego.



Los GAN, redes neuronales que colaboran entre sí para engañar al ojo humano
Cuando comienza a ponerse interesante es cuando le pedimos a un sistema crear algo, de acuerdo con un programa de red neuronal artificial definido por el Ser Humano, pero programamos luego una segunda red neuronal para controlar y mejorar el trabajo de la primera... Así nos acercamos a un proceso de aprendizaje de creación controlada. En todo caso, se hace cada vez más complicado establecer la diferencia entre una creación humana y una "creación" automatizada.
Se trata del área de las Redes Generativas Antagónicas (Los GAN en inglés).

Esta tecnología es utilizada por ejemplo para la creación de rostros humanos, en los que se hace imposible para el ojo distinguir entre lo verdadero y lo falso. Un sitio propone poner a prueba su agudeza visual, o mejor dicho su incapacidad para distinguir entre lo verdadero y lo falso: https://thispersondoesnotexist.com/. Como lo indica su URL, ninguno de los rostros que usted verá aparecer a cada actualización de la página es real. Son creados por la computadora, a través de una red generativa antagónica.

«Un GAN es un modelo generativo en el que dos redes son neuronales son puestas a competir en un escenario de teoría de juegos. La primera red es el generador, el cual produce una muestra (por ejemplo, una imagen), mientras que su adversario, el discriminador trata de detectar si una muestra es real o si es el resultado del generador. El aprendizaje puede ser modelado como un juego de suma cero.», Wikipedia

Para los más técnicos, es posible consultar el código fuente del proyecto This Person Does Not Exist en GitHub y los detalles del proyecto son explicados en este artículo

Numerosas son las aplicaciones; será posible modelar ambientes completos, ciudades, edificios, así como la gente que los habita, en ambientes de realidad virtual complejos. Esto será utilizado en mercadeo, simulación digital, urbanismo, juegos, etc.

Más allá del progreso tecnológico asociado, este desarrollo suscita numerosas preguntas sobre los usos posibles y las percepciones erradas a las que dará lugar. La imagen, fija o animada, era algo hasta ahora considerado como complejo de falsificar. Pero los GAN permiten crear imágenes totalmente falsas, sin que el ojo humano sea capaz de percibir la diferencia. Frente a una imagen, deberemos entonces preguntarnos permanentemente: «¿es real?». Será un arsenal a la disposición de los creadores de «fake news», quienes juegan con la incapacidad de público general de tomar la distancia necesaria para el análisis, así como con la frontera de precisión del ojo, hoy en día sobrepasada por las computadoras. De manera similar a la carrera perpetua en el desarrollo de virus y antivirus, el desarrollo de herramientas de generación de imágenes o videos promoverá el desarrollo de herramientas de control y detección de imágenes falsas. La carrera entre el ladrón y el policía basada en redes neuronales.




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