{"id":13352,"date":"2018-12-28T10:30:05","date_gmt":"2018-12-28T16:30:05","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=13352"},"modified":"2018-12-28T10:30:05","modified_gmt":"2018-12-28T16:30:05","slug":"las-caras-falsas-de-nvidia-son-una-obra-maestra-pero-tienen-implicaciones-mas-profundas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/las-caras-falsas-de-nvidia-son-una-obra-maestra-pero-tienen-implicaciones-mas-profundas\/","title":{"rendered":"Las caras falsas de Nvidia son una obra maestra, pero tienen implicaciones m\u00e1s profundas"},"content":{"rendered":"

No creas que todo lo que ves en Internet” es un consejo bastante est\u00e1ndar, pero cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil distinguir lo real de lo falso.\u00a0Un\u00a0<\/span>nuevo algoritmo de Nvidia<\/span>\u00a0podr\u00eda enturbiar las aguas al generar rostros humanos completamente inventados que son casi indistinguibles de los reales.<\/span><\/p>\n

La capacidad de AI para sintetizar, intercambiar y transformar im\u00e1genes, videos e incluso\u00a0<\/span>discursos se<\/span>\u00a0ha desarrollado a pasos agigantados en los \u00faltimos a\u00f1os.\u00a0Eso est\u00e1 impulsando\u00a0<\/span>un software de edici\u00f3n de im\u00e1genes<\/span>\u00a0m\u00e1s potente\u00a0,\u00a0<\/span>asistentes de voz<\/span>\u00a0m\u00e1s\u00a0realistas\u00a0e incluso abriendo la puerta para\u00a0<\/span>generar autom\u00e1ticamente mundos digitales completos<\/span>\u00a0.\u00a0Pero tambi\u00e9n existe una creciente preocupaci\u00f3n de que a medida que este tipo de herramientas se vuelven cada vez m\u00e1s sofisticadas y accesibles, se est\u00e1 erosionando nuestra capacidad de confiar en estos medios.<\/span><\/p>\n

El problema se introdujo en la conciencia p\u00fablica por el\u00a0<\/span>esc\u00e1ndalo Deepfake<\/span>que se desat\u00f3 esta vez el a\u00f1o pasado, cuando AI se utiliz\u00f3 para superponer las caras de las celebridades en los videos porno.\u00a0Desde entonces, se han usado t\u00e9cnicas similares para\u00a0<\/span>poner las palabras en la boca de los pol\u00edticos<\/span>\u00a0, y ha habido\u00a0<\/span>muchas cr\u00edticas<\/span>\u00a0sobre el impacto potencial de la tecnolog\u00eda en una era de noticias falsas y manipulaci\u00f3n digital.<\/span><\/p>\n

GANs<\/span><\/h3>\n

La clase de algoritmos en el coraz\u00f3n de la m\u00e1s avanzada de estas soluciones se denominan redes de confrontaci\u00f3n generativa, o GAN, y tambi\u00e9n forman el n\u00facleo del nuevo software Nvidia.\u00a0Esencialmente, los GANs enfrentan dos redes neuronales entre s\u00ed, una dise\u00f1ada para detectar im\u00e1genes sintetizadas y la otra dise\u00f1ada para crear falsificaciones lo suficientemente realistas como para pasar desapercibidas.\u00a0Este juego del gato y el rat\u00f3n se repite una y otra vez, y las im\u00e1genes sintetizadas se vuelven cada vez m\u00e1s realistas.<\/span><\/p>\n

El enfoque solo se invent\u00f3 en 2014, pero ha habido un r\u00e1pido progreso desde entonces, desde fotos de pasaporte granulosas en blanco y negro hasta fotos en la cabeza en alta resoluci\u00f3n a todo color (aunque a veces un poco torcidas).\u00a0Pero el\u00a0<\/span>\u00faltimo avance de Nvidia<\/span>\u00a0ha alcanzado un nivel de realismo sin precedentes: le resultar\u00eda dif\u00edcil diferenciar la salida de las im\u00e1genes extra\u00eddas de un cat\u00e1logo de fotograf\u00edas.<\/span><\/p>\n

La principal innovaci\u00f3n de los investigadores fue combinar su GAN con m\u00e9todos del campo de la transferencia de estilos, algo con lo que puede estar familiarizado con las aplicaciones que transforman sus fotos en el estilo de Vincent van Gogh o alg\u00fan otro artista.\u00a0Estos enfoques permiten a las redes neuronales aprender a separar el contenido y el estilo de una imagen y luego combinarlos de manera interesante.<\/span><\/p>\n

Subir de nivel<\/span><\/h3>\n

La mayor\u00eda de las redes neuronales dise\u00f1adas para trabajar con im\u00e1genes las “entienden” en t\u00e9rminos de una jerarqu\u00eda de caracter\u00edsticas, comenzando con trazos amplios como su pose, luego cosas como la distancia entre sus ojos y nariz, y en el nivel m\u00e1s bajo detalles como el tono de su piel.\u00a0Al agregar los m\u00e9todos de transferencia de estilo, el nuevo algoritmo es esencialmente capaz de aprender estilos para cada uno de estos niveles de funciones.<\/span><\/p>\n

Los investigadores pueden luego remezclar estos diferentes estilos en diferentes niveles para crear caras completamente nuevas, o simplemente cambiar el color del cabello de alguien al modificar el estilo de bajo nivel.\u00a0Los investigadores tambi\u00e9n probaron el enfoque en otros conjuntos de datos de im\u00e1genes, creando falsificaciones convincentes de autos y habitaciones tambi\u00e9n.<\/span><\/p>\n

Pero tan genial como evocar nuevas caras del aire, esa no es la verdadera motivaci\u00f3n para la investigaci\u00f3n.\u00a0A pesar de las mejoras en la tecnolog\u00eda, las redes GAN y las redes neuronales en general a\u00fan funcionan como cajas negras en la medida en que no entendemos realmente en qu\u00e9 se enfocan en una imagen.<\/span><\/p>\n

Como\u00a0<\/span>se\u00f1ala Tiernan Ray en\u00a0<\/span>ZDNet<\/span><\/em>\u00a0, al forzar a su red a separar lo que se est\u00e1 enfocando en caracter\u00edsticas de alto y bajo nivel y luego hacer posible intercambiarlas, podemos entender mucho mejor el algoritmo est\u00e1 mirando a cada nivel de abstracci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Pero si bien eso podr\u00eda ser de gran inter\u00e9s para los cient\u00edficos inform\u00e1ticos, lo que probablemente sea una preocupaci\u00f3n m\u00e1s apremiante para el resto de nosotros es cu\u00e1les son los efectos secundarios pr\u00e1cticos de este enfoque, algo que los autores\u00a0<\/span>evi<\/span>t<\/span>an claramente discutir<\/span>\u00a0en su art\u00edculo.<\/span><\/p>\n

Es cierto que las caras falsas todav\u00eda no son perfectas, una\u00a0<\/span>publicaci\u00f3n<\/span>\u00a0del\u00a0blog\u00a0del artista-programador Kyle McDonald se\u00f1ala sutiles aberraciones, como aretes fantasm\u00e1ticos y dientes extra\u00f1os que se aclaran con una inspecci\u00f3n m\u00e1s cercana, pero son lo suficientemente buenos como para enga\u00f1ar a la mayor\u00eda de las personas hora.<\/span><\/p>\n

Por que importa<\/span><\/h3>\n

Una posible aplicaci\u00f3n de ese tipo de trucos\u00a0<\/span>se\u00f1alado por\u00a0<\/span>The Register<\/span><\/em>\u00a0podr\u00eda ser crear fotos de perfil altamente realistas para cuentas de redes sociales falsas utilizadas para manipular el discurso en l\u00ednea.\u00a0Y como los autores planean liberar el c\u00f3digo fuente, esa capacidad pronto podr\u00eda estar disponible de forma gratuita.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, a diferencia del c\u00f3digo de Deepfakes, que permiti\u00f3 que cualquier persona con una tarjeta gr\u00e1fica relativamente poderosa comenzara a crear sus propios videos, entrenar a este nuevo modelo tom\u00f3 casi una semana en ocho de los chips de vanguardia Tesla GPU de Nvidia.\u00a0Eso significa que los costos probablemente superar\u00e1n los beneficios para la mayor\u00eda de las aplicaciones concebibles.<\/span><\/p>\n

Pero la promesa y el peligro de este enfoque probablemente no sea tanto en su aplicaci\u00f3n directa, pero el descubrimiento de que la incorporaci\u00f3n de m\u00e9todos de transferencia de estilo puede llevar a GANs capaces de una salida de fidelidad mucho mayor.\u00a0Es probable que esto inspire el desarrollo de una nueva generaci\u00f3n de algoritmos de imagen y suplantaci\u00f3n de video cuyas salidas son a\u00fan m\u00e1s dif\u00edciles de detectar.<\/span><\/p>\n

Para volver a trabajar un famoso dicho, una imagen falsa vale m\u00e1s que mil palabras falsas, y con la creciente\u00a0<\/span>democratizaci\u00f3n<\/span>\u00a0de este tipo de tecnolog\u00eda\u00a0ser\u00e1 cada\u00a0vez m\u00e1s dif\u00edcil confiar en lo que vemos en la web.\u00a0Como\u00a0<\/span>se\u00f1ala Joshua Rothman en\u00a0<\/span>The New Yorker<\/span><\/em>\u00a0,<\/span><\/em>\u00a0que presenta una espada de doble filo: la gente no solo podr\u00e1 crear falsificaciones para torcer el discurso p\u00fablico, sino que las figuras p\u00fablicas tambi\u00e9n tendr\u00e1n una negaci\u00f3n plausible de todo lo que se les sorprenda haciendo con la c\u00e1mara.<\/span><\/p>\n

“No creas que todo lo que ves en Internet” pronto podr\u00eda cambiar a “No creas todo lo que ves en Internet”.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0<\/span>ESB Professional<\/span>\u00a0\/\u00a0<\/span>Shutterstock.com<\/span><\/em><\/p>\n

Fuente: SingularityHub<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

No creas que todo lo que ves en Internet” es un consejo bastante est\u00e1ndar, pero cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil distinguir lo real de lo falso.\u00a0Un\u00a0nuevo algoritmo de Nvidia\u00a0podr\u00eda enturbiar las aguas al generar rostros humanos completamente inventados que son casi indistinguibles de los reales. 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