go to content

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

¿Por qué sueñan los androides con perros eléctricos?

publicado

¿Una red qué?

PBS / Via giphy.com

Una red neuronal artificial es un modelo matemático que imita al cerebro humano. Estas redes se usan para hacer que las máquinas aprendan, como los sistemas de reconocimiento de voz.

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?

Google / Via photos.google.com

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.

Estas redes neuronales pueden generar sus propias imágenes.

Google / Via photos.google.com

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?

Google / Via photos.google.com

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.

Google / Via photos.google.com

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.

Google / Via photos.google.com

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.

← Arrastra →
Google / Via photos.google.com

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.

Google ha llamado a esta técnica “incepcionismo”.

Google / Via photos.google.com

Principalmente la usan para probar los niveles de abstracción que las redes neuronales han alcanzado en su entendimiento de las imágenes.

Google / Via photos.google.com

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

¿Qué pasa si vamos más profundo?

Google / Via photos.google.com

A eso, Google le llama iteración: tomar una imagen, alimentarla a la red neuronal, tomar la imagen que resulta, hacerle un zoom y repetir el proceso.

Google / Via photos.google.com

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.

Síguenos en redes para enterarte antes que nadie cuando finalmente se rebelen las máquinas:

Every. Tasty. Video. EVER. The new Tasty app is here!

Dismiss