¿Que podría ir mal con el machine learning? Con pix2pix todo, lo único que genera son pesadillas

En ocasiones Internet es un lugar maravilloso. Ya sea porque a la NASA se le ocurre la genial idea de poner a disposición del público software desarrollado por sus ingenieros, o por la última genialidad en cuanto a retrogaming del Internet Archive, de vez en cuando la red te da enormes y agradables sorpresas.

Por desgracia, esta no es una de esas sopresas que tanto nos gustan. En el otro lado del extremo tenemos lo último en machine learning según Motherboard, que interpreta tus dibujos y te devuelve auténticos rostros de pesadilla. Estamos hablando del pix2pix Project, del que ya podéis ver un resultado presidiendo este artículo.

Cuando abrimos la página del proyecto vemos un dibujo bien realizado, trasladado a imagen de forma magistral, con unas líneas muy bien definidas. Una maldita obra de arte, vamos. El problema (o lo divertido) llega cuando intentamos dibujar con el ratón en el cuadro preparado especialmente para ello.

Ya veis el cariz que toma el asunto en la imagen de cabecera, pero es que tenemos muchas más. A cada cual peor, no digáis que no aivsamos. Genbeta no se responsabiliza de los desprendimientos de retina, así que proceded con cuidado:

Ver galería completa » pix2pix (14 fotos)

Tal y como apuntan en el medio, lo que pix2pix demuestra del machine learning es que todavía no está preparado para generar nuevas imágenes con sentido. Lo novedoso de este proyecto es que está basado en una nueva y prometedora técnica llamada Generative Adversarial Networks (GANs).

Las GANs funcionan, grosso modo, aprendiendo a "dibujar" cosas repitiendo los dibujos de una serie decreciente de imágenes aleatorias mientras un segundo componente de su algoritmo determina si son falsas o reales. Desde el medio se apunta que con un enorme set de datos se podría incluso hacer que una GAN dibujase algo por sí misma.

En cambio, cuando lo que ofrecemos al algoritmo es un set tan pequeño como el de un dibujo hecho con el ratón... pues lo que obtenemos es lo que habéis visto. Lo que pix2pix hace es trasladar la representación abstracta de la imagen de un modelo de machine learning al cuadro donde introducimos el dibujo, y después empareja características del trazado con las del modelo, con los resultados que habéis visto.

Desde el medio señalan que las GANs jugaran un papel cada vez mayor dentro de los modelos generativos de machine learning en el futuro. De momento, nosotros seguimos fascinados con la habilidad de pix2pix para alimentar nuestras pesadillas.

Vía | Motherboard
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