MIT

Actualmente, la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta utilizada en casi todos los sectores de de la industria tecnológica, siendo la visión por computadora el recurso de vanguardia para guiar la revolución disruptiva.

Muchas veces, los investigadores desarrollan y utilizan redes neuronales para simplificar el trabajo informático, y el ejemplo más reciente de ello es un nuevo sistema creado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), el cual permite detectar y crear imágenes falsas.

Imágenes realistas manipuladas con IA

Llamada GAN Paint Studio, la herramienta permite a cualquier persona con escaso conocimiento de edición de imágenes, modificar una fotografía cambiando, agregando o eliminando un objeto de la misma. Esto se podrá lograr sin afectar sus detalles originales. Por ejemplo, si se agrega una flor a la escena, los objetos a su alrededor se corregirán automáticamente para que la fotografía final luzca más realista.

A través de un comunicado, David Bau, autor principal del estudio y miembro del laboratorio de IA del MIT, afirmó:

En este momento, los sistemas de aprendizaje automático son estas cajas negras que no siempre sabemos cómo mejorar, algo así como los televisores viejos que tienes que arreglar al golpearlos en el costado (…) Esta investigación sugiere que, aunque podría ser aterrador abrir la TV y echar un vistazo a todos los cables, habrá mucha información significativa allí.

¿Cómo funciona la herramienta? Pues bien, al colocar una foto como dato de entrada, el sistema de aprendizaje automático de GAN Paint Studio busca una representación similar desde la cual genera una imagen casi idéntica a la original. Cuando los usuarios se dirigen a la selección de ajustes de la herramienta para modificar la foto, el sistema actualiza la representación latente con respecto a cada edición y muestra la imagen deseada.

GAN Paint, un editor de imágenes que demuestra el poder de la IA

Cuando desarrollaban el sistema, los expertos se sorprendieron al ver que la IA aprendía reglas comunes sobre la relación que existe entre los objetos como, por ejemplo, que una puerta no se puede ubicar en las nubes. Este hallazgo podría permitir a los expertos comprender de mejor manera la manera en que las redes neuronales comprenden el contexto bajo lo que los seres humanos consideramos “sentido común”.

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