GANs: El arte de engañar a la inteligencia artificial
Generative Adversarial Networks: el secreto detrás de las imágenes que engañan a la IA
Una mirada al mundo de las GANs
¿Alguna vez has visto "Is It Cake?" en Netflix? Sí, ese programa donde los concursantes crean pasteles que parecen objetos cotidianos y los jueces deben adivinar si lo que ven es un objeto real o un pastel increíblemente realista. Sí no lo has visto, te lo recomiendo (a mis hijos les encanta).
Ahora imagina que pudieras hacer lo mismo, pero con inteligencia artificial. ¡Eso es lo que hacen las GANs! Las Generative Adversarial Networks (Redes Generativas Antagónicas, en español) están revolucionando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Ahora veamos qué son, cómo funcionan y por qué están causando tanto revuelo.
¿Qué son las GANs y cómo funcionan?
Las GANs fueron presentadas por Ian Goodfellow y su equipo en 2014. Estas redes constan de dos cerebros (o mejor dicho, redes neuronales) que compiten entre sí: el generador y el discriminador. Piensa en el generador como el pastelero de "Is It Cake?", tratando de crear pasteles que se vean tan reales como un objeto cualquiera. Y piensa en el discriminador como el juez que debe decidir si lo que ve es un objeto real o un pastel.
Nota: En realidad el generador no está creando pasteles sino imágenes, sonidos, etc. que luego el discriminador tiene que catalogar como real o generado, ahora volvamos a los “pasteles”!
Entonces, el generador siempre tratando de crear “pasteles” más convincentes. Cada vez que produce uno, el discriminador (el juez) intenta adivinar si es un pastel o un objeto real. Este juego constante del gato y el ratón mejora tanto al generador como al discriminador. Es decir que mientras más jueguen a este juego, ambos mejorarán y se volverán tan buenos en sus roles que el generador buscará engañar al discriminador con pasteles increíblemente realistas.
Al final, el generador se convierte en un maestro del engaño, produciendo datos que parecen tan reales como los originales. ¡Es como si el pastelero se convirtiera en el mejor concursante de la historia del programa!
Aplicaciones sorprendentes de las GANs
Las GANs están abriendo un mundo de posibilidades en diversos campos. Aquí tienes algunas de sus aplicaciones más interesantes:
Creación de imágenes realistas: Imagina poder generar imágenes de personas, paisajes o cualquier cosa que se te ocurra sin necesidad de una cámara. Las GANs actúan como artistas digitales, pueden crear imágenes que parecen fotos reales. Esto es súper útil en la creación de contenido para videojuegos, películas y publicidad.
Transformación de estilos: También pueden transformar una imagen en algo completamente diferente. ¿Tienes una foto de día de tu ciudad favorita? Una GAN puede convertirla en una escena nocturna. ¿Quieres ver cómo se vería un caballo como una cebra? ¡Las GANs pueden hacerlo! Esta capacidad es mágica para diseñadores gráficos y artistas digitales.
Mejora y restauración de Imágenes: ¿Tienes fotos antiguas y granuladas? Las GANs pueden mejorar su calidad , eliminar el ruido y restaurar detalles perdidos. Esto es especialmente útil para la preservación de fotografías históricas (o dar nueva vida a los recuerdos familiares).
Ventajas y desafíos
Aquí algunas de las ventajas y desafíos que presentan las redes generativas antagónicas.
Ventajas:
Alta calidad y realismo: Las GANs pueden crear datos increíblemente realistas, ideales para imágenes, videos y más.
Versatilidad: Se usan en una amplia gama de aplicaciones, desde el arte digital hasta la mejora de datos de entrenamiento.
Innovación constante: Las GANs evolucionan rápidamente, con nuevas versiones y mejoras que amplían sus capacidades y eficiencia.
Desafíos:
Entrenamiento inestable: Lograr la estabilidad durante el entrenamiento es complicado. Esto se debe a que el generador y el discriminador están en una competencia constante, y puede ser difícil encontrar el equilibrio perfecto donde ambos mejoren sin que uno de ellos se quede rezagado.
Modo de colapso: A veces, el generador se obsesiona con un solo tipo de muestra, perdiendo la diversidad. Es como si nuestro pastelero solo quisiera hacer pasteles de zapatillas, una y otra vez, olvidándose todas las otras posibilidades. Esto limita la variedad y calidad de los datos generados.
Alta demanda computacional: Entrenar GANs requiere muuuuuucho poder de procesamiento.
El lado oscuro de las GANs: lo que necesitas saber
Las GANs no solo están revolucionando el mundo de la inteligencia artificial para el bien; también tienen un lado oscuro que debemos conocer y prevenir. Al igual que cualquier herramienta, en las manos equivocadas, puede ser usada para el mal. Aquí están algunas de esas amenazas y cómo podemos protegernos.
Deepfakes
Imagina que ves un video de una figura pública diciendo algo completamente fuera de lugar. Pero luego descubres que nunca lo dijo realmente. Eso es un deepfake. Las GANs pueden crear videos y audios falsos que son casi indistinguibles de los reales. ¿Por qué debería importarte? Estos deepfakes pueden ser utilizados para difundir desinformación, manipular opiniones y dañar reputaciones. La próxima vez que veas un video escandaloso, pregúntate: ¿es real o es un deepfake?
Identidades falsas
Las GANs pueden generar imágenes de personas que no existen. Estos "rostros falsos" pueden ser utilizados para crear perfiles falsos en redes sociales, facilitando fraudes y robos de identidad. Imagina un ejército de cuentas falsas manipulando la opinión pública o cometiendo delitos cibernéticos. No es ciencia ficción, es algo que sucede hoy.
Pasándole por encima al reconocimiento facial
¿Sabías que las GANs pueden engañar a los sistemas de reconocimiento facial? Al generar imágenes específicamente diseñadas para burlar estos sistemas, los delincuentes pueden obtener accesos no autorizados a… casi cualquier cosa!. Es como si alguien se disfrazara perfectamente de ti. Las implicaciones para la seguridad son enormes.
¿Cómo podemos protegernos?
Educación y conciencia: El primer paso para combatir el mal uso de las GANs es la educación. Conocer cómo funcionan estas tecnologías y sus posibles riesgos nos permite estar más atentos y cuestionar la autenticidad de lo que vemos.
Tecnología anti-deepfake: Afortunadamente, la misma tecnología que crea deepfakes puede ayudar a detectarlos. Empresas y gobiernos están desarrollando herramientas de detección que buscan inconsistencias en los videos y audios para identificar manipulaciones. Piensa en ello como un antivirus para deepfakes, puedes ver SynthID, de Google DeepMind, por ejemplo.
Verificación de fuentes: No creas todo lo que ves (ni te apures a compartirlo), siempre verifica la autenticidad de la información y las fuentes. Utiliza múltiples fuentes confiables para confirmar el contenido que consumes. Recuerda, no todo lo que brilla en Internet es oro.
¿Por qué debería importarte?
Las GANs tienen el potencial de mejorar nuestras vidas de maneras inimaginables, pero también pueden ser utilizadas para causar daño significativo. Al estar informados y proactivos, podemos disfrutar de los beneficios de esta tecnología mientras minimizamos sus riesgos. Así que, la próxima vez que veas algo increíblemente realista en línea, tómate un momento para preguntarte: ¿es real o es una creación de una GAN?
Bonus track: Is it Cake?
Ya que lo mencioné no podía irme sin dejarles el trailer de esta serie de Netflix :)
Nos vemos pronto!
Germán.