En diciembre de 2018, la compañía NVIDIA presentó una tecnología basada en Inteligencia Artificial que dejó a medio mundo con la boca abierta. Frente a nosotros, se presentaban rostros de personas de diferentes partes del mundo y un gran rango de edades. Nadie veía nada especial, eran simples fotos. Pero no, se trataban de caras 100% generadas por un algoritmo basado en estilos capaz de combinar todo tipo de facciones, rasgos y atributos para generar rostros con tal precisión que nuestro propio cerebro fuera incapaz de distinguir si eran o no reales. Es lo que ellos llamaron «A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks« y sorprendió no solo por la precisión del trabajo, sino porque podían pasar tan desapercibidas al ojo humano que daba hasta miedo.
Aprendió de una base con más de 70.000 imágenes de rostros humanos y los partió como en un puzzle, separando los ojos, la boca, la nariz, las orejas… incluso diferenciando por edades, tipos de piel o color. Hasta el punto que, cuando ya tenía todas las piezas divididas, era capaz de conseguir mezclarlas entre sí consiguiendo un resultado como este.
Eso sí, cuando se trata de recrear gatos, la cosa cambia y se convierte en una auténtica historia de terror. NVIDIA trató de usar el mismo algoritmo para crear imágenes felinas lo más reales posibles, pero en su lugar generó cabezas deformadas, con un número de ojos y patas que nada tiene que ver con un animal, incluso llegó a alargar o acortar los cuerpos de manera que teníamos ante nosotros animales imposibles que ni el propio doctor Frankestein habría podido imaginar.
Para Janelle Shane, investigadora especializada en entrenar este tipo de redes neuronales parecidas a un cerebro humano, la razón por la que no han salido bien estas imágenes puede estar detrás del tipo de fuente de donde se hayan sacado. Ella no estaba envuelta en el trabajo, pero se ha encontrado con casos muy parecidos: «Son imágenes muy confusas, con más elementos que solo un gato. Están en diferentes posiciones, hechos un ovillo, con ojos abiertos y cerrados… Es mucha información que ha podido resultarle confusa a la IA, así que todavía tiene mucho que aprender».
Y es que en realidad, de esos se trata, que el motor siga cometiendo errores para aprender de ellos y así mejorar cada vez más hasta el punto de que no necesite de la mano del humano para solucionar estas impactantes imágenes: «Cuando conozca bien cómo es un gato, cuántas patas debe tener y los ojos que tiene, entonces podrá mejorar su anatomía».
Crucemos los dedos y esperemos que lo consiga… que bastante mal sueño vamos a tener hoy.
Fuente: Live Science
Alberto Pascual García
