La imagen que abre este post nos muestra tres rostros de personas que no son reales, personas que no existen y que fueron creadas por un motor de inteligencia artificial. S铆, y lo m谩s impresionante de todo es que no son s贸lo tres, sino millones de rostros que se generan de forma autom谩tica en esta nueva web que lleva el acertado nombre de ‘Esta persona no existe’.
S铆, con s贸lo entrar a esta web veremos rostros aleatorios de personas que no son reales, donde no necesitaremos hacer absolutamente nada ya que cada vez que recargamos la p谩gina, 茅sta nos mostrar谩 un nuevo rostro hasta que nos cansemos. Pero 驴c贸mo lo hace? Usando un algoritmo de inteligencia artificial conocido como Redes de Confrontaci贸n Generativa (GAN).
Rostros extremadamente realistas de personas completamente falsas
Este tipo de tecnolog铆a ya la hab铆amos visto hace unas semanas a trav茅s de un asombroso v铆deo donde Nvidia nos mostraba las capacidad de las GAN. De hecho, ellos son los desarrolladores de este algoritmo y hoy d铆a son tambi茅n sus principales impulsores.
Detr谩s de la web de ‘Esta persona no existe‘ est谩 Phillip Wang, un ingeniero de software en Uber, quien decidi贸 montar el sitio para mostrar las capacidades de las GAN. Wang desarroll贸 nuevo c贸digo que se basa en el algoritmo de Nvidia, al que bautiz贸 como StyleGAN, y lo subi贸 a la web para dar vida a este sitio, donde adem谩s de mostrar lo que hace, nos ense帽a lo sencillo de funcionamiento ya que no requiere en absoluto la intervenci贸n del usuario.
De acuerdo de los detalles de StyleGAN, Wang explica que se trata de una una nueva demostraci贸n de lo sencillo que puede ser crear “personas” que no son reales, algo que ya hemos visto por ejemplo en los ‘influncers virtuales‘, y cuyas posibilidades son muy, muy amplias.
Wang menciona que este tipo de red neuronal puede ser usada para dar mayor realismo a los videojuegos o crear aplicaciones de modelado 3D con resultados asombrosos, donde adem谩s no ser铆a necesario lo 煤ltimo en potencia gr谩fica. Pero tambi茅n est谩 el otro lado de la moneda, ya que gracias a su relativa facilidad de uso, estas redes pueden ser usadas para fines m谩s peligrosos, como ya lo hemos visto con los ‘Deepfakes‘, o los v铆deos que buscan confundir, crear discursos falsos con fines de manipulaci贸n pol铆tica o difamar a alguna persona inocente.
“He decidido apostar por mi cuenta para concienciar a las personas sobre esta tecnolog铆a. Las caras son m谩s sencillas de entender para nuestra cognici贸n, as铆 que decid铆 subir ese modelo pre-entrenado. Cada vez que se actualice el sitio, la red generar谩 una nueva imagen facial desde cero basada en un vector de 512 dimensiones”.
驴De d贸nde surgen y qu茅 son las GAN?
El concepto de ‘Redes de Confrontaci贸n Generativa‘ nace en 2014 cuando el cient铆fico Ian Goodfellow de Google desarrolla la idea, la cual es recogida posteriormente por Tero Karras, uno de los principales cient铆ficos e investigadores de Nvidia, quien la estudia a fondo para crear diversos desarrollos y presentarla como la conocemos hoy d铆a.
En un inicio, las GAN no eran capaces de generar im谩genes que superaran los 1024 p铆xeles. A partir de 2017, y tras mejorar los m茅todos de entrenamiento, Nvidia consigue que las GAN aumenten sus capacidades al reducir el tiempo de procesamiento y consigan crear im谩genes de mayor resoluci贸n y con mayor realismo.
