¡No era un hoax! Nueva información sobre el dibujo por inteligencia artificial

EDIT 20/08: Nuevo post: Qué es y qué no es una Inteligencia Artificial
EDIT 08/07: ¡ahora puedes crear tus propias imágenes usando la red neuronal de Google!

En la entrada anterior, varios me hicieron llegar en comentarios algunos links sobre la imagen. Como dije, hasta ese momento, mi veredicto era casi 100% seguro de que era un hoax, pero que estaría atenta a si aparecía nueva información. ¡Y así fue!

En particular, lo que apareció fue un link a una entrada del Google Research Blog sobre sus investigaciones de redes neuronales. La entrada de Google fue publicada justamente ayer, por lo cual es posible que cuando decidí escribir sobre el tema en mi blog, aún no estaba en línea (ya que después de mucha búsqueda no llegamos a ella ni a sus imágenes).

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

511161f2-d7bf-45b9-81ed-ab391fed3cf9-620x467

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

.
En el post de Google, explican que han entrenado un sistema de redes neuronales para reconocer patrones en imágenes. Una red neuronal es el nombre dado a una de las técnicas de Aprendizaje Computacional.

¿Qué es el Aprendizaje Computacional?

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 café.

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.

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.

Asi, 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.
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 interpretas las formas. Esta red fue entrenada principalmente para imágenes de animales, asi 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.

¿Cuál era el problema con el link anterior?

Probablemente, la imagen compartida en “Horizont News” fue un leak de la investigación de Google, una imagen que se filtró antes de publicar sobre la investigación, por lo que no se daba mayor información de cómo fue creada.

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.

Quiero dar las gracias a todas las personas que me hicieron llegar el link del blog de Google y que me permitieron corregir la información que había dado antes. Finalmente, esa era la idea: descubrir qué había detrás de la intrigante imagen.

Links de interés

Google Research Blog – Inceptionism: going deeper into Neural Networks (publicado anoche)
The Guardian – Yes, androids do dream of electric sheep (publicado hoy)

55 thoughts on “¡No era un hoax! Nueva información sobre el dibujo por inteligencia artificial

  1. El dross sabe como poner oscuridad en simple tecnología. Se esta vilviendo muy amarillista.
    Pero es interesante que pasara con esta red neuronal cuando aprenda lo que sabe un niño de 6 años. Me recuerda a Shappi.

  2. Decía el Dr. Albert Einstein que el Universo tiene la forma que le hemos asignado únicamente por nuestro lenguaje. Porque si fuéramos perros tendría forma de hueso.

    • me parece mas logico pensar que nuestro lenguaje es una consecuencia de un universo que ya existia. la presencia humana como existimos hoy en dia es un suceso diminuto comparado con la edad conocida del universo

  3. Muy interesante como logra cada instante el mundo de lo virtual evolucionar de una forma rapida, sostenible y maravillosa…. hay una frase que dice ” Cuando llegues a la cima detente porque ya habras logrado lo que deseabas” pienso que el avanzado adelanto de la tecnologia y la nueva invencion de tecnologia artificial terminaran de una forma no muy deseable al final… Pero solo es mi sana opinion … Creo que solo me deje guiar de la ciencia ficcion jajaja. Dross me dejo pensando jajaja.

  4. Presten atencion a la imagen, todo forma parte de un fractal derivado de la Sucesión de Fibonacci, las computadoras ya no se guiaran por codificaciones binarias… si no por otro tipo de algoritmos y cifrados, cuando pase eso el Y2K38 sera el inicio de una nueva era de inteligencia artificial…. arrepientanse!!!!! o aprendan informatica una de dos….

    • otro loco que no sabe ni matematicas para empezar una serie de la sucesion de fibonacci es una derivacion de terminos y sumatorias del mismo con el anterior y aqui ni hace referencia a eso aunque fuese una derivacion mas compleja

  5. Me decepciona que crean tan fácil lo que ven sin consultar las fuentes.
    http://googleresearch.blogspot.be/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html
    Esta es la versión de google, lo pueden leer en la página en inglés:
    Google tiene una máquina que identifica imágenes basándose en patrones, color, orillas, etc. Lo que hicieron fue darle imágenes y pedirle que magnificara lo que haya detectado. Así, sí a una hoja la veía como perro, le ponía cara de perro.
    La máquina no dibujo nada.
    Espero de todo corazón que Dross aclare su error en un futuro.

    • Se le llama inteligencia artificial o aprendizaje computacional al método utilizado para enseñarle a la computadora la imagen. Por eso se refiere a ese término.

      Se dice que la máquina si dibujó, o mejor dicho reconoció, ya que el computador por sí solo es capaz de detectar esas imágenes. Puede sonar como algo simple, pero es complicadísimo lograr que un computador alcance ese nivel de entendimiento.

  6. Entonces NO generó una imagen, le pasaron una imagen (pintura, fotografia) Y en ella trazó los lugares donde reconociera los animales que le pasaron anteriormente. Podría decirse que sí fue un hoax malinterpretrado

    • El “aprender” suficientes imágenes de animales como para reconocerlas en otras, es lo que se llama aprendizaje computacional o uso de una inteligencia artificial. La imagen si la genera la máquina, porque sola detecta los patrones que aprendió a reconocer.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *