Inteligencia Artificial crea el primer dibujo por su propia cuenta

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La Inteligencia Artificial es un mecanismo avanzado de programación informática. Digamos que es el límite actual donde puede llegar el ser humano creando inteligencia en ordenadores. Entonces, a la Inteligencia Artificial se le da una programación base, y desde ahí es capaz de desarrollar más código aprendiendo de sus errores.

Aquí, uno de sus resultados. Se ve parecido a la imagen anterior, ¿no?


¿Qué es este proyecto, y cómo se generan estas imágenes entonces?

Si ustedes van caminando por la calle y ven un árbol, no tendrán problemas en identificarlo como tal. Lo mismo ocurrirá con un perro, un auto, o cualquier objeto que observes en tu vida diaria. A ti, nadie te explicó que un árbol constaba de un tronco, ramas y hojas. Simplemente, desde que naciste, has visto muchos árboles, te dijeron que ese objeto se llama árbol, y has aprendido a reconocerlo sin mayores problemas. Tu mente lo hace automáticamente cada vez que ve uno.

Lograr que un computador llegue a ese nivel de entendimiento es extremadamente difícil. A un computador sí hay que decirle que un árbol está formado por un tronco, vertical, del cual salen ramas, de las cuales salen hojas. Hay que explicarle que el tronco es de madera (¿y cómo le enseñamos cómo es la madera?) y que las hojas pueden ser, desde verdes, hasta cafés.





Redes neuronales

Un computador no es una persona. A un niño, puede ser fácil explicarle cómo es un árbol. Explicarle lo mismo a un computador es prácticamente imposible.

Es por eso que una de las mejores maneras de entrenar a nuestro computador para que reconozca que una imagen corresponde a un árbol, es mostrándole miles, cientos de miles de imágenes de árboles. Y decirle que cada una de esas imágenes es un árbol. Así, el computador extrae, de cada imagen, ciertos puntos de referencia característicos. Una vez que el computador ha analizado miles de fotos de árboles, puedo mostrarle una nueva imagen de un árbol, que nunca ha visto antes, y es probable que pueda reconocerla y clasificarla, correctamente, como un árbol. 10 bromas para hacer a los maestros

Para lograr enseñarle esto al computador, hay muchas técnicas, y una de ellas es la llamada redes neuronales, que es sobre la que hablan en Google.

¿Qué hizo Google entonces?

Google entrenó computadores para que reconocieran imágenes de animales, utilizando aprendizaje computacional y redes neuronales. Pero no hicieron sólo eso: ajustaron sus algoritmos para que no sólo reconocieran animales, sino también para que, en una imagen cualquiera, pueda reconocer los animales que ya ha “aprendido”:

Una manera de visualizar lo que ocurre es dar vuelta la red neuronal y pedirle que modifique una imagen de entrada, como forma de obtener una interpretación particular.

Es decir: el equipo de investigación de Google entrenó a una máquina para que detectara animales en imágenes. Luego, hizo un proceso inverso. Le pasaron a su algoritmo cualquier imagen de entrada, y le pidieron que donde reconociera un animal, pusiera la cara que detectó.

Así, lo que la computadora hace es forzadamente hacer calzar formas animales sobre otras imágenes, generando resultados extraños:

Estas imágenes fueron forzadas por el algoritmo, al pedirle que detecte animales en una imagen del cielo con nubes.


Los resultados son intrigantes — incluso una red neuronal relativamente simple puede ser utilizada para sobre-interpretar una imagen, tal como cuando niños disfrutábamos mirar las nubes e interpretar las formas. Esta red fue entrenada principalmente para imágenes de animales, así que naturalmente tiende a interpretar las formas como si fueran animales. Pero como los datos se almacenan de forma tan abstracta, los resultados son una interesante mezcla de estas características aprendidas.

Si bien es cierto que el computador fue entrenado para reconocer por sí solo rostros de animales, esto tampoco quiere decir que el dibujo fue generado sin programación ni algoritmo alguno. Como expliqué más arriba, para que un computador logre este nivel de compresión, es necesario mucho trabajo previo, entrenamiento, y técnicas de aprendizaje computacional. Por lo que si son necesarios algoritmos y mucha, mucha programación previa. Pero es cierto que el reconocimiento de las imágenes, una vez que la máquina se ha entrenado, se puede hacer de forma automática.

Inteligencia Artificial crea el primer dibujo por su propia cuenta

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