Nvidia ha creado una red neuronal a través de la IA para replicar imágenes de seres humanos, e incluso gatos, que han arrojado resultados muy interesantes. 

Mientras que las computadoras tienden a no ser fotorrealistas, y por lo tanto hacen que la mayoría de las personas se sientan terriblemente incómodas, el último trabajo de investigación de Nvidia ofrece una nueva arquitectura para redes neuronales que podrían engañar a nuestras mentes.

Los desarrollos en inteligencia artificial (IA) se mueven a un ritmo sorprendente, tanto que a menudo es difícil hacer un seguimiento. Pero un área donde el progreso es tan simple es el uso de redes neuronales para crear imágenes falsas. En resumen: nos estamos volviendo muy buenos en ese tema.

Ahora, cabe mencionar que este trabajo de investigación no facilita la lectura a menos que esté en redes adversas generativas (GAN), un tipo de red neuronal de aprendizaje automático, pero los resultados del estudio hablan por sí mismos. No obstante, muchos expertos han encontrado algo aterradores los resultados que fueron obtenidos.

Con la ayuda de una base de datos de caras humanas de alta calidad, los investigadores de Nvidia pudieron producir imágenes altamente realistas de personas. O al menos se parecen mucho a las personas. Ninguno de los seres en las imágenes realmente existe, son simplemente lo que esta red neuronal cree que la gente debería ver. Cada uno ha sido creado por un sistema de aprendizaje que utiliza conjuntos de “estilos” para generar imágenes realistas con una precisión aterradora.

La investigación no solo es un logro técnico significativo; también puede facilitar a los artistas y desarrolladores con la creación de mundos virtuales que sean mucho más realistas. En lugar de tener que diseñar meticulosamente objetos y personas para llenar espacio por espacio, pueden usar las herramientas de aprendizaje automático existentes pasa definir esas entidades y dejar que la IA complete el resto.

“Las redes neuronales, específicamente los modelos generativos, cambiarán la forma en que se crean los gráficos”, dijo Bryan Catanzano, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado de Nvidia, en un comunicado. “Esto permitirá a los desarrolladores, particularmente en juegos y automóviles, crear escenas a una fracción del costo tradicional”.

Es notable el avance que ha tenido esta aplicación de la inteligencia artificial desde 2014. De esta manera, la imagen a continuación muestra algunas caras en blanco y negro que fueron producidas en el 2014, publicadas como parte de un documento histórico que precisamente introdujo la herramienta de IA como la red de confrontación generativa (GAN). Mientras que los rostros a color provienen de un artículo que de hecho fue publicado a principios de este mes; cabe destacar que utiliza el mismo método básico, pero es claramente un mundo aparte en términos de calidad de imagen.

Las imágenes realistas han sido obra de los investigadores de Nvidia. Te invitamos a observar con detenimientos las imágenes. Si no supieras que son rostros falsos, ¿podrías notar alguna diferencia?

Probablemente la respuesta sea no. Así es como en menos de media década, el realismo ha mejorado hasta el punto en que la mayoría de las personas no pueden decir que los retratos son falsos, incluso cuando los examinamos de cerca.

Un dato todavía más interesante es que estos rostros creados también podrían ser personalizados de una manera muy sencilla. Y es que los ingenieros de Nvidia lograron incorporar un método conocido como transferencia de estilo en su software, en el cual las características principales de una imagen se combinan con la otra.

Esta aplicación de transferencia de estilos a la generación de rostros les permitió a los investigadores personalizar las caras en un grado impresionante. Los rasgos como la piel y el color de cabello se mezclan, creando lo que parecer ser una persona completamente nueva en el proceso.

Evidentemente esta nueva investigación provocará muchas dudas y preocupaciones al respecto. Y es que la capacidad de crear caras a través que la IA que sean realistas es un tema de gran magnitud. De hecho, los expertos han estado alertando durante los últimos dos años sobre cómo la piratería de la inteligencia artificial podría afectar a la sociedad. Estas herramientas podrían usarse para desinformación y propaganda, incluso podrían erosionar la confianza pública en la evidencia pictórica, una tendencia que podría dañar el sistema de justicia y la política.

Estas advertencias no deben ser ignoradas. Como hemos visto con el uso de deepfakes para crear pornografía no consensual, siempre hay personas que están dispuestas a usar estas herramientas de manera cuestionable.

También hay pistas que podemos buscar para detectar falsificaciones. En una publicación de blog reciente, el artista y codificador Kyle McDonald enumeró una serie pasos. El cabello, por ejemplo, es muy difícil de falsificar. A menudo parece demasiado regular, como si hubiera sido pintado con un pincel, o demasiado borroso, mezclando la cara de alguien. De manera similar, los generadores de inteligencia artificial no comprenden la simetría facial humana. A menudo colocan las orejas en diferentes niveles o hacen que los ojos de diferentes colores. Tampoco son muy buenos para generar texto o números, que simplemente salen como manchas ilegibles.

Todos somos conscientes de que el progreso de la IA ha sido exponencial, y por lo tanto no pasará mucho tiempo hasta que los investigadores creen algoritmos que puedan evitar ser detectados como falsos.

Afortunadamente, los expertos ya están pensando en nuevas formas de autenticar las imágenes digitales. Ya se han lanzado algunas soluciones, como aplicaciones de cámara que estampan imágenes con códigos geográficos para verificar cuándo y dónde se tomaron, por ejemplo.

Sin embargo muchos expertos piensas que a pesar que Nvidia tiene todo su código subyacente de código abierto, probablemente pasará un tiempo antes de que los desarrolladores comiencen a usar estas herramientas.

Por ultimo cabe destacar que la compañía, además de generar rostros, se planteó generar imágenes de gatos. No obstante, sea por la falta de un conjunto de datos de alta calidad u otro conjunto de factores, los investigadores de Nvidia no siempre lograron obtener imágenes de gatos.

Algunos están bastante cerca, pero otros se han convertido en extrañas manchas de piel: carecen de rasgos, esqueletos o incluso caras.

En conclusión no se puede negar que la investigación de Nvidia es un paso importante en la imagen digital, y que con el tiempo puede ayudar a cambiar la forma en que creamos e interactuamos con los mundos virtuales. Para el comercio, para el arte, para la innovación y más, esto podría ser algo bueno. Aun así, la existencia de estas herramientas también significa que la línea entre los eventos reales y los fabricados continuará haciéndose más tenue, y pronto tendremos que comenzar a considerar realmente de qué son capaces estas herramientas.