Esto parece sacado directamente de una película de ciencia ficción o un capítulo de Black Mirror, pero sorprendentemente ya es parte de nuestra realidad. Un sitio web ofrece millones de retratos de personas que, pese a su apariencia realista, son completamente falsos y fueron creados por una inteligencia artificial.

El sitio ‚ÄúThis Person Does Not Exist‚Ä̬†consiste b√°sicamente en una p√°gina que despliega retratos aleatorios de personas cada vez que se abre o refresca. Estas im√°genes parecen no tener nada en com√ļn m√°s all√° de su apariencia tipo foto de perfil, pero resulta que ninguna de ellas, en el universo de millones de im√°genes disponibles, es una fotograf√≠a de una persona real.

Así es, estas personas son completamente falsas y no existen en la realidad

Pero ¬ŅC√≥mo es posible esto? Bueno, todo se logr√≥ gracias a¬†un algoritmo de inteligencia artificial¬†conocido como Redes de Confrontaci√≥n Generativa (GAN). Espec√≠ficamente empleando el c√≥digo subyacente llamado¬†StyleGAN, que¬†fue escrito por desarrolladores de Nvidia.

StyleGAN¬†presenta un enorme potencial para la industria de videojuegos y la tecnolog√≠a de modelado 3D. Pero, como todo avance tecnol√≥gico, en las manos equivocadas, podr√≠a ser utilizado para fines perversos, como los conocidos deepfakes, la difusi√≥n de noticias falsas y otro tipo de enga√Īos.

esta persona no es real

Motivado precisamente por esas oportunidades y peligros, el ingeniero de¬†software de Uber, Phillip Wang decidi√≥ tomar a¬†StyleGAN y crear la p√°gina ‚ÄúThis Person Does Not Exist‚ÄĚ (‚ÄúEsta persona no existe‚ÄĚ) para demostrar el potencial de esta inteligencia artificial.

‚ÄúHe decidido apostar por mi cuenta para aumentar la conciencia p√ļblica sobre esta tecnolog√≠a‚ÄĚ, escribi√≥ Wang en un publicaci√≥n en el grupo de Facebook Artificial Intelligence & Deep Learning¬†donde present√≥ la p√°gina.

‚ÄúLas caras son m√°s f√°ciles de entender para nuestra cognici√≥n, as√≠ que decid√≠ poner este modelo espec√≠fico pre-entrenado. Cada vez que se actualice el sitio, la red generar√° una nueva imagen facial desde cero a partir de un vector de 512 dimensiones ‚Äú, a√Īadi√≥.

¬ŅQu√© son y c√≥mo funcionan las¬†Redes de Confrontaci√≥n Generativa (GAN)?

El concepto de las¬†GANs fue acu√Īado en 2014 por el experto en¬†aprendizaje autom√°tico¬†Ian Goodfellow. Si bien, inicialmente las¬†Redes de Confrontaci√≥n Generativa no eran capaces de generar¬†im√°genes de buena calidad que superaran los¬†1024 p√≠xeles, la tecnolog√≠a fue evolucionando principalmente de la mano de Nvidia.

Nvidia aprovech√≥ su trabajo en el campo unidades de procesamiento de gr√°ficos y con el equipo liderado por¬†Tero Karras comenz√≥ a desarrollar una serie de avances que llevaron a las¬†GANs al punto en el que est√°n actualmente, haciendo posibles proyectos como ‚ÄúThis Person Does Not Exist‚ÄĚ.

En ese sentido, las GANs del empleadas aquí funcionan básicamente gracias a dos tipos de redes neuronales: la generadora y la discriminatoria.

Estos programas compiten entre sí millones de veces para perfeccionar sus habilidades para generar imágenes, hasta que obtienen un resultado lo suficientemente bueno.

Todo el proceso queda más claro en el siguiente video publicado por el propio Tero Karras, que también resalta el uso de esta tecnología en autos, gatos y habitaciones.

Actualmente, aparte de Nvidia, compa√Ī√≠as como Facebook y Google est√°n trabajando para desarrollar el uso de esta inteligencia artificial. Por lo que solo podemos esperar que esta tecnolog√≠a siga evolucionando.

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