RSS Redes neuronales

Seguro que en alguna que otra ocasión os habéis preguntado cómo se habría preparado ese plato tan rico que os habéis acabado de comer. No os lo preguntéis más, porque ya tenéis la respuesta, o al menos eso es lo que promete Pic2Recipe, el nuevo desarrollo del CSAIL del MIT.

Este sistema de inteligencia artificial permite asociar fotografías con recetas pertenecientes a una base de datos. Gracias al entrenamiento de este sistema era posible averiguar en el 65% de los casos qué ingredientes se habían usado y qué recetas eran las candidatas a a lograr el mismo resultado.

Los nuevos desarrollos que permiten simular gestos y movimientos de otra persona con los nuestros ya nos dejaron helados hace unos meses, pero ahora un grupo de investigadores de la Universidad de Washington ha dado otro paso en este ámbito, y uno que es tan sorprendente como inquietante.

Su tecnología se encarga de simular el movimiento de los labios con el del audio que le proporcionas, haciendo que la persona en pantalla parezca realmente que está diciendo lo que se oye. El efecto es particularmente espectacular cuando uno ve a Obama en un vídeo diciendo algo que efectivamente dijo, pero no en esos escenarios. Las posibilidades son interesantes, para bien... y para mal.

El uso de inteligencia artificial en dispositivos que estén al alcance del público plantean un gran problema a día de hoy: necesitan conectividad a internet casi permanente. Ya que la clave para hacer uso de estos sistemas, es que el dispositivo se conecta a un hardware más potente que es quien gestiona todas las solicitudes, devolviendo así las respuestas a este dispositivo.

Con una conexión a internet es como hoy día funcionan las plataformas de Apple con Siri, Amazon con Alexa y Google con su Assistant, así como otras opciones que existen en el mercado. El punto es que si queremos que, por ejemplo, un coche tenga este tipo de sistemas no podemos confiar en que estará disponible en todo momento, por lo que se necesita tener plataformas de inteligencia artificial directamente en nuestros dispositivos. Esto es algo que desde Microsoft se han planteado y parece que ya tenemos las primeras soluciones.

Dicen que hay relación entre la creatividad y la inteligencia, y puede que ésta sea otra cosa a comprobar con la artificial. Y la verdad es que resulta bastante curioso ver cómo se desarrolla y defiende esta especie de "creatividad artificial" si hablamos de una inteligencia artificial que es capaz de crear arte mezclando estilos pictóricos.

Dejando pinceles y óleos a un lado y tirando de algoritmos y redes neuronales, lo que han hecho unos investigadores de la Universidad Rutgers (Nueva Jersey) y el laboratorio de IA de Facebook e California es crear un sistema dual para crear obras de arte. Pero el objetivo no era que fuese algo aleatorio o fundamentado en lo abstracto, sino que el sistema fuese capaz de crear algo catalogado como arte sin corresponderse a ninguna corriente artística existente (barroco, cubismo, etc.).

A principios de mes en Genbeta nos mostraban algo que era tan desternillante como inquietante: pix2pix Project, un fotogenerador que interpreta dibujos y garabatos para darles un efecto 3D y sacar rostros de un boceto plano basado en machine learning. En esta ocasión la maravilla se obtiene al combinar dos proyectos que tiran de redes neuronales, y el resultado son retratos inquietantes que siguen con la mirada tu cursor.

Si os parece curioso el efecto que tienen algunos retratos de "seguirnos con la mirada" (la Gioconda suele ser el ejemplo más típico), esto es quizás un grado más inquietante dado que no se trata de un rostro normal. Se ha partido de unas caras muy particulares que de hecho no son reales, sino imaginarias, pero al darles esta propiedad de mover los ojos el resultado nos acerca un poco a ese Valle Inquietante al que cada vez hacemos referencia aquí de manera más frecuente.

La fotografía en blanco y negro sigue siendo un recurso muy utilizado por los fotógrafos tanto aficionados como profesionales, pero hay casos, sobre todo en el caso de las fotografías antiguas, en las que uno agradecería poder comprobar qué aspecto hubiera tenido esa foto en color.

Aunque hay procesos muy delicados que hacían ese trabajo, el proceso era lento. Eso cambia ahora con la inteligencia artificial, que es capaz de transformar una imagen del blanco y negro al color en cuestión de segundos con un resultado espectacular.

Uno de los retos a conseguir en los asistentes de voz es que suenen lo más humanamente posible. Se ha progresado mucho en este sentido y vemos proyectos como el de Nadia, que aparentemente ha conseguido que voz y apariencia sean bastante naturales, pero lo que ahora han logrado otros investigadores es un algoritmo que clona voces añadiendo un plus emocional al resultado.

Este algoritmo es una creación de Lyrebird, una empresa canadiense centrada en la inteligencia artificial, y logra imitar una voz hasta el punto de poder leer un texto aplicando tanto el tono como** los matices de las emociones al hablar**. Algo que además logra con una muestra relativamente reducida de la voz original.

DeepMind ya ha dominado varios juegos de Atari. Para esto se ha necesitado programación especifica para cada juego. Ahora, gracias a un nuevo algoritmo desarrollado por Google, esta plataforma de inteligencia artificial es capaz de usar todo su conocimiento para aprender cómo jugar otro videojuego, sin la necesidad de tener nueva programación.

Desde que Google adquirió DeepMind en 2014 hemos sido testigos de varios avances dentro de esta plataforma de inteligencia artificial. Avances que van desde dominar al campeón mundial de Go, manipular objetos físicos, hasta jugar StarCraft II, e incluso la han "enseñado" a colaborar y competir con otro sistema de IA. Pero hoy estamos ante un nuevo hito, ya que DeepMind está estrenando la capacidad de tener "memoria".

Hay una vieja viñeta de Sidney Harris en la que un investigador trata de explicar a otro una demostración matemática. El segundo investigador dice "Creo que podrías ser un poco más explícito en el paso dos" y, efectivamente, en la pizarra sólo se puede leer "y entonces ocurre un milagro".

Siempre que me hablan de las redes neuronales artificiales para procesar datos me acuerdo de esta viñeta porque es la mejor metáfora de lo que son: una enorme caja negra que hace cosas sorprendentes, pero que no sabemos cómo funciona con exactitud. Hasta ahora, que un grupo de investigación alemán ha creado una metodología innovadora para "ver cómo piensan los algoritmos".

Los sistemas de traducción basados en motores de inteligencia artificial son una de las áreas en las que Google lleva tiempo investigando. Hace unos días nos enterábamos del uso de redes neuronales en el proceso, pero resulta que ese sistema traduce idiomas, sino que es capaz de crearlos.

Google usaba el inglés como puente intermedio entre la traducción de idiomas como el japonés y el coreano, pero los responsables de este servicio probaron a hacer algo curioso: quitar el inglés de la ecuación para ver qué hacía el sistema. El resultado fue singular: el sistema de traducción de Google creó aparentemente una interlingua, una lengua artificial propia para poder completar la traducción.