Inteligencia Artificial: mirá cómo se ven los rostros humanos versión animal

Para crear lo que Steenbrugge llama 'humanimals' ('animales humanos'), fueron usadas redes generativas antagónicas (RGA), una especie de algoritmo de IA que utiliza dos redes neuronales para el aprendizaje no supervisado. Por lo general, permiten crear retratos y mejorar la calidad de las fotografías. La técnica 'deepfake', para la creación de contenido audiovisual falsificado, utiliza esa tecnología.

En este caso en concreto, el programador combinó dos redes neuronales de acceso abierto: StarGAN v2 y StyleGAN v2. El primer modelo generativo tiene datos de 15.000 caras de animales en alta definición y el segundo es capaz de dotar un rostro humano con las características del de otra persona.

De esta forma, nació la red neuronal 'humanimals', que dio como resultado el rostro de un hombre con facciones de león y que una mujer se transformara en un guepardo, entre otros muchos ejemplos.

Steenbrugge aseguró en una entrevista reciente que su experimento no tiene una aplicación práctica en concreto como la mayoría de los trabajos académicos, pero pone de manifiesto una vez más la creatividad de la IA. Según explica, los métodos de aprendizaje automático son tan "flexibles" que resultan multipropósito. "Puedes tener B, C y D [propósitos] con el mismo modelo simplemente ejecutándolo con diferentes datos y es aquí en donde, a menudo, está toda la diversión", añade.

Esta red neuronal hace parte de su proyecto a gran escala Neural Synesthesia, en donde crea experiencias audiovisuales artísticas utilizando algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Entre otros, logró enseñarle a una red neuronal a crear transiciones suaves entre imágenes y cruzó el resultado con música.

"Creo que estamos presenciando el comienzo de una nueva era en los medios digitales, donde la creatividad se está convirtiendo en un proceso interactivo entre el ser humano y la máquina", concluye Xander.