'Esta persona no existe', la inquietante web que usa inteligencia artificial para generar rostros de personas que no son reales

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. Sí, y lo más impresionante de todo es que no son sólo tres, sino millones de rostros que se generan de forma automática en esta nueva web que lleva el acertado nombre de 'Esta persona no existe'.

Sí, con sólo 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 página, ésta nos mostrará un nuevo rostro hasta que nos cansemos. Pero ¿cómo lo hace? Usando un algoritmo de inteligencia artificial conocido como Redes de Confrontación Generativa (GAN).

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Este tipo de tecnología ya la habíamos visto hace unas semanas a través de un asombroso vídeo donde Nvidia nos mostraba las capacidad de las GAN. De hecho, ellos son los desarrolladores de este algoritmo y hoy día son también sus principales impulsores.

Detrás de la web de 'Esta persona no existe' está Phillip Wang, un ingeniero de software en Uber, quien decidió montar el sitio para mostrar las capacidades de las GAN. Wang desarrolló nuevo código que se basa en el algoritmo de Nvidia, al que bautizó como StyleGAN, y lo subió a la web para dar vida a este sitio, donde además de mostrar lo que hace, nos enseña lo sencillo de funcionamiento ya que no requiere en absoluto la intervención del usuario.

De acuerdo de los detalles de StyleGAN, Wang explica que se trata de una una nueva demostración 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 además no sería necesario lo último en potencia gráfica. Pero también está el otro lado de la moneda, ya que gracias a su relativa facilidad de uso, estas redes pueden ser usadas para fines más peligrosos, como ya lo hemos visto con los 'Deepfakes', o los vídeos que buscan confundir, crear discursos falsos con fines de manipulación política o difamar a alguna persona inocente.

"He decidido apostar por mi cuenta para concienciar a las personas sobre esta tecnología. Las caras son más sencillas de entender para nuestra cognición, así que decidí subir ese modelo pre-entrenado. Cada vez que se actualice el sitio, la red generará una nueva imagen facial desde cero basada en un vector de 512 dimensiones".

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¿De dónde surgen y qué son las GAN?

El concepto de 'Redes de Confrontación Generativa' nace en 2014 cuando el científico Ian Goodfellow de Google desarrolla la idea, la cual es recogida posteriormente por Tero Karras, uno de los principales científicos e investigadores de Nvidia, quien la estudia a fondo para crear diversos desarrollos y presentarla como la conocemos hoy día.

En un inicio, las GAN no eran capaces de generar imágenes que superaran los 1024 píxeles. A partir de 2017, y tras mejorar los métodos de entrenamiento, Nvidia consigue que las GAN aumenten sus capacidades al reducir el tiempo de procesamiento y consigan crear imágenes de mayor resolución y con mayor realismo.

progressively-grown GAN (Karras et al) trained on ~80,000 paintings pic.twitter.com/fkNjw8m2uC

— Gene Kogan (@genekogan) 3 de noviembre de 2018

Las GAN están compuestas por dos tipos de redes neuronales: la generadora y la discriminatoria, las cuales compiten entre sí millones de veces para perfeccionar las habilidades de generación de imágenes, una batalla que resulta en las fotografías de personas que no existen que ya hemos visto.

Pero Nvidia no es la única que está trabajando en las GAN, ya que hoy día compañías como Google y Facebook están desarrollando sus propios algoritmos basados en esta investigación de Nvidia, por lo que en los próximos años se esperan mejoras en la técnica que no sólo abarque el rostro, sino el cuerpo completo y hasta la ubicación, creando escenarios que nos parecerían familiares pero que tampoco serían reales.

¿Fascinante? Sí, ¿aterrador? Sin duda.