Una Red Generativa Antagónica o GAN(por sus siglas en inglés de generative adversial network) podría describirse como dos sistemas de Inteligencia Artificial(IA), “enfrentados” para obtener un fin común. La aplicación de esta tecnología permite que los ordenadores puedan manipular o alterar la realidad a su conveniencia, las GAN actualmente se han convertido en uno de los mayores avances en el campo de la IA, y ahora han desarrollado un software que, gracias a esta tecnología permite manipular la fotografía de un personaje real y convertirlo en personajes de anime.
Un grupo de científicos de la Universidad Fudan de Shanghái, hablaron en un taller reciente sobre aprendizaje profundo en Tokio, de una Inteligencia Artificial que, empleando el algoritmo CycleGAN analiza una fotografía, alterando sus valores reales para crear una versión del cómic japonés.
Si bien, ya hemos hablado de las aplicaciones de IA, en diferentes ámbitos, una GAN es una aplicación avanzada de esta tecnología, ya que consiste en la combinación no de una, sino de dos redes neuronales, siguiendo la teoría del juego “El gato y el ratón”.
Esta técnica fue desarrollada por Ian Goodfellow, cuando intentaba ayudar a unos amigos a resolver un problema. De acuerdo con la fuente, Goodfellow empleó la teoría del juego entre un falsificador de arte y un detective que intentan burlarse en repetidas ocasiones.
Aunque ambas redes están entrenadas con el mismo conjunto de datos, la primera red(generativa), crea diferentes combinaciones de la imagen real, mientras que la segunda red(discriminadora), compara los resultados de la red generativa con los patrones aprendidos, con el fin de validar si concuerdan con los reales e identificar la imagen falsa. Así la red generativa va aprendiendo a reconocer y ajustando los parámetros, hasta dar con la imagen que la red discriminadora no podrá distinguir la real de lo falso.
En el caso de CycleGAN, estas redes neuronales se entrenan con pares de imágenes alienadas, para que aprendan qué es lo que hace única a cada tipo de imagen. En el caso del anime, el desafio fue mayor para los investigadores, porque hay ciertas características que son específicas de los personajes.
Algunos resultados no han tenido tanto éxito, razón por la cual los investigadores tuvieron que ajustar su método.
Hasta obtener los resultados óptimos, como puedes ver en la imagen.
La aplicación de la GAN en la Inteligencia Artificial, es un gran aporte para explotar el sentido de la imaginación, para que estas “sean menos dependientes de los humanos”, sin embargo, también son funcionalidades que pueden usarse “para el mal”, como la falsificación de imágenes entre otras.
Acerca de esto su creador, quien actualmente forma parte del equipo de Google, dijo: “Hemos avanzado desde que empezamos, pero esperamos poder dar pasos importantes en seguridad antes de que hayamos llegado demasiado lejos“.
Aquí te dejamos el video de la conferencia en Tokio:
