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El nuevo proyecto de Google es una inteligencia artificial que genera arte

¿Por qué sueñan los androides con perros eléctricos?

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Exacto, las máquinas están aprendiendo.

Google / Via photos.google.com

Si un día debemos culpar a alguien por el levantamiento de las máquinas, será a Google.

La tecnología de Google Fotos para identificar imágenes automáticamente, es el resultado de años de aprendizaje.

¿Por qué hacen máquinas que aprenden? ¿Qué no vieron Matrix?

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Cuando Google Fotos organiza automáticamente todas tus fotos de perros en una carpeta llamada "perros", es porque lo aprendió.

Nadie programó a Google Fotos para reconocer perros, sólo alimentaron un sistema de redes neuronales con millones de imágenes de perros para que aprendiera a distinguir sus características básicas.

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Estas redes neuronales pueden generar sus propias imágenes.

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Cuando entrenas a una red neuronal para distinguir plátanos, también aprende a hacer sus propios plátanos, de la nada. Comienza con ruido aleatorio, ajusta los parámetros para que la red neuronal lo interprete como un plátano, y voilà: tienes una representación gráfica del concepto abstracto del plátano.

¿Qué pasa si simplemente le das una imagen aleatoria a la red neuronal para que la interprete?

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Nadie sabe y eso sólo lo hace más hermoso. Cada capa se encarga de aprender características distintas de los objetos y todas actúan distinto. Por ejemplo, las capas inferiores tienden a generar bordes y patrones aleatorios, como los de esta foto.

Si utilizamos capas superiores, la red neuronal puede generar objetos completamente nuevos.

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Esta foto del cielo será nuestro ejemplo: Como un niño acostado en el pasto, adivinándole formas a las nubes, una red neuronal relativamente simple, la usó como punto de partida para generar imágenes completamente nuevas.

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Esta foto del cielo será nuestro ejemplo: Como un niño acostado en el pasto, adivinándole formas a las nubes, una red neuronal relativamente simple, la usó como punto de partida para generar imágenes completamente nuevas.

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Esta foto del cielo será nuestro ejemplo: Como un niño acostado en el pasto, adivinándole formas a las nubes, una red neuronal relativamente simple, la usó como punto de partida para generar imágenes completamente nuevas.

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Esta es la diferencia entre el resultado de una capa inferior de la red neuronal y una con un nivel de abstracción mayor.

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Estas imágenes fueron generadas a partir de ruido aleatorio, usando una red neuronal entrenada para clasificar lugares. Al resultado de ese ruido le aplicaron una incepción y, sobre ella, varias iteraciones.

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