Si pensabas que los deepfakes, eran una de las aplicaciones más inusuales de la Inteligencia Artificial, pues lamentamos decepcionarte, porque recientemente se conoció una técnica especializada en nada más y nada menos que generar memes, –sí, es en serio– y no solo eso, sino que la tecnología es increíblemente efectiva.
La tecnología llamada Dank Learning, que mediante el machine learning puede generar cualquier cantidad de memes, ha sido desarrollada porAbel L. Peirson V and E. Meltem Tolunay, científicos pertenecientes a la Universidad de Stanford,
Tal y como lo describen sus creadores, su sistema: “produce memes originales que en general no pueden diferenciarse de los reales“.
Esta IA se basa en una red neuronal convolucional (CNN), Inception-v3 entrenada previamente, que usa el modelo de memoria a largo plazo para producir subtítulos que son aplicables a una imagen en particular.
Los investigadores, alimentaron al sistema con más de 400,000 imágenes con 2,600 pares de etiquetas de imágenes únicas de memegenerator.com, específicamente memes estilo “consejo animal”, imágenes con personajes específicos con subtítulos humorísticos (por ejemplo, un gato en una bata de baño).
Luego hicieron que lus humanos evaluaran el humor del meme, y les hicieron adivinar cuáles fueron generados por humanos y cuáles memes fueron generados por computadora.
“Esto permite una recopilación relativamente simple de conjuntos de datos”, escribieron Peirson y Tolunay. “En este documento, nos referimos específicamente a la generación de memes, con la tarea de generar un título humorístico de una manera que sea relevante para la imagen proporcionada inicialmente, que puede ser una plantilla de meme o no.”
Los humanos lograron elegir memes creados algorítmicamente en un 70 por ciento de las veces, pero los calificaron de forma bastante pareja en el ingenio.
Como puedes ver, esta es una muestra más del alcance de la Inteligencia Artificial en todos los ámbitos, aunque sus creadores manifestaron que el algoritmo tiene aun cosas que mejorar, pues algunos de los memes generados “mostraba un sesgo en el conjunto de datos hacia imágenes sexistas y racistas”
