Ya estamos acostumbrados a enterarnos de avances tecnológicos que parecen provenir de un guion de película de ciencia ficción.
Uno de ellos (y que está presenta hace varios años) es la Red Generativa Antagónica (RGA) o también conocida en inglés como Generative Adversarial Networks(GAN).
¿De qué se trata esta peculiar innovación? ¿Cuáles son las claves para entenderla? En Nación Virgin te lo explicamos. Prepárate para sumergirte en el progreso tecnológico.
Red Generativa Antagónica: cuando las máquinas alcanzan un nivel superior
La RGA consiste en un algoritmo basado en un sistema de dos redes neuronales: el Generador y Discriminador, los que compiten entre ellos.
La primera red se encarga de crear variaciones en los datos que ya ha visto (como fotografías). La segunda evalúa entre elementos de los datos originales y los producidos por el generador.
De esta forma, estas dos redes neuronales se interrelacionan para originar algo completamente nuevo.
Un ejemplo de ello es el proyecto “Roman Emperor Project”, de Daniel Voshart, que consiste en la creación de los retratos fotorrealistas de los principales emperadores romanos ideados únicamente con referencias históricas.
Antecedentes de la RGA
La idea de la Red Generativa Antagónica fue presentada en 2014 por Ian Goodfellow. En ese momento se dedicaba a estudiar como las redes neuronales pueden aprender de forma autónoma.
Goodfellow basó su idea en las investigaciones de Jürgen Schmidhuber sobre la curiosidad artificial y la previsualización de minimización y en el concepto de Aprendizaje de Turing.
El proyecto fue toda una innovación para la Inteligencia Artificial (IA) que hasta entonces se había dedicado a identificar y clasificar elementos dentro de las imágenes, por ejemplo, de Google, pero no a crear algo desde cero.
En ese sentido, el objetivo de las Redes Generativas Antagónicas es darle “imaginación” a las máquinas.
Los alcances de la Red Generativa Antagónica
Hoy por hoy, las RGA o GAN pueden ser utilizadas para componer música, para la creación de imágenes fotorrealistas de rostros humanos falsos, en el diseño industrial, para habitaciones interiores, para escenas realistas de videojuegos o para crear aplicaciones 3D.
Del mismo modo, también son utilizados para videos como los deepfakes. Se pueden editar videos falsos de personas que parecen reales, pero no lo son.
Así, la Red Generativa Antagónica tiene un gran potencial, pues según su creador podría optimizar áreas dentro de la ingeniería o las ciencias, como el diseño de medicamentos, para hacer autos óptimos o edificios de mejor calidad que resistan las inclemencias del tiempo.
No obstante, esta innovación también tiene un lado negativo y esa es la creación de noticias o imágenes falsas, que pueden confundir al público y generar desconocimiento.
