Algoritmos creando rostros inexistentes: thispersondoesnotexist.com

Millones de rostros, en una sucesión casi infinita, que se repite una y otra vez hasta que el espectador se canse de actualizar la web. Y ninguno de ellos es real. En un presente dominado por redes sociales, fake news o posverdad, muchos se preguntan si hay límites para el asombro. Una cuestión que se responde cada día con noticias como la que se presenta. En este caso, de manos de una web que recrea de forma casi perfecta rostros totalmente normales. Mujeres y hombres de todas las edades, ancianos y niños de toda condición. Casi cualquier rostro que imaginen. Todo posible gracias a un algoritmo de inteligencia artificial conocido como Red de Confrontación Generativa (GAN).


La web es aparentemente simple y ningún usuario participa activamente en ella. Su creador es Phillip Wang, ingeniero de software de Uber, que ha decidido mostrar el potencial de las GAN desarrolladas hace poco por Nvidia. Su objetivo es simple: demostrar que es muy sencillo crear “personas” que no son reales. Las funciones de las GAN van desde su aplicación a las tecnologías 3D o los videojuegos hasta usos más oscuros y polémicos como los Deepfakes, destinados a propagar ideario político adulterado o a ver el rostro de artistas de la música o el cine dentro de la industria del porno.


“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”.


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.


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.


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 abarquen caras, sino cuerpos completos y ubicaciones, creando escenarios que nos parecerían familiares pero que tampoco serían reales.


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Sobre nosotros Félix Ruiz

Trabajador Social de formación y apasionado de las temáticas relacionadas con el misterio desde siempre. Redactor de noticias, escritor novel, lector compulsivo y buscador incansable de preguntas que compartir con todo aquel que sea curioso y quiera saber más.

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