Nuestros otros blogs
Destacamos
Tags
Ver más
El blog de
El futuro tecnológico que se mostraban en las películas de ciencia ficción antiguas se han hecho realidad. No hablamos de un futuro con coches voladores o máquinas teletransportadoras que se mostraban en la película Regreso al Futuro de Robert Zemeckis. Nos referimos a la Inteligencia Artificial con la que convivimos diariamente. Términos de películas de ciencia ficción como el Deep Learning, Machine Learning o Deep Fake son comúnmente conocidos y utilizados cotidianamente.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA) nos referimos a la inteligencia avanzada de un sistema informático que es capaz de realizar tareas como, por ejemplo, planificar, clasificar, reconocer, hablar o traducir datos.
Hoy en día, nadie se asusta cuando SIRI, el asistente de voz de Apple, responde a una pregunta, o cuando un traductor online ofrece la traducción correcta de lo que alguien no entendía. Pero, durante años, el sector cinematográfico de ciencia ficción exploraba e imaginaba cómo sería un futuro en el que las máquinas “cobrasen vida” o, en su defecto, que su inteligencia artificial estuviese a la altura de la de los humanos.
Por ejemplo, en la serie de ciencia ficción distópica Westworld, los androides programados para no atacar a los humanos empezaron a aprender comportamientos y ha tomar decisiones por sí mismos. O en el libro de Fernando Lalana, ‘El Enigma N.I.D.O’, un ordenador responde ante sus sentimientos y conclusiones, arruinando así el futuro planeado por los humanos. Todas estas teorías del futuro podrían tratarse de técnicas de Inteligencia Artificial, como Deep Learning.
Tanto el Deep Learning, como el Machine Learning, o el Deep Fake forman parte de la Inteligencia Artificial, siendo diferentes formas de aprendizaje automático de las máquinas o sistemas.
En primer lugar, el Machine Learning significa, en español, Aprendizaje Automático y consiste en las técnicas que permiten que un sistema informático aprenda sin estar programadas para ello. Este tipo de aprendizaje puede servir, por ejemplo, para clasificar los documentos de un ordenador por sí solo, motores de búsqueda, diagnósticos médicos o identificación de objetos.
Por ejemplo, la clasificación de emails (Spam, Importantes, Promociones…) se realiza mediante Machine Learning.
En el caso del Deep Learning, o Aprendizaje Profundo en español, es un conjunto de algoritmo de Machine Learning que intenta clasificar datos mediante capas y estructuras lógicas que se asemejan a la organización del sistema nervioso de los humanos y que les permiten identificar y procesar datos como lo haría un humano.
Aunque todo esto nos parezcan complicados sistemas informáticos alejados de nuestra cotidianidad, todos nos relacionamos con técnicas de Inteligencia Artificial, como el Deep Learning o Machine Learning, día a día.
Por ejemplo, en las cámaras termográficas que controlan la temperatura en los aeropuertos a raíz de la pandemia por el Coronavirus, se utiliza Deep Learning para delimitar el área de medición de los cuerpos humanos, excluyendo otras zonas de calor.
Otro ejemplo que todos hemos utilizado Deep Learning es la famosa aplicación móvil FaceApp. Esta app te permite cambiar tu aspecto en base a unos filtros. En realidad, estos filtros no son como los que utilizamos en Instagram, que funcionan para todos los usuarios de la misma forma. Detrás de los cambios de aspecto de FaceApp hay un proceso de Deep Learning.
La tecnología Deep Learning, previamente entrenada con miles de caras reales, reconoce y recoge las características más peculiares de tu cara y genera caras aleatorias con tus mismos rasgos característicos. Después, la app selecciona las imágenes generadas que más se adaptan a los filtros de edad, género, cambio de color del pelo…
En el caso del Deep Fake es un acrónimo formado por Deep Learning (Aprendizaje Profundo) y Fake (falso o falsificación, en español), y es otro tipo de técnica de Inteligencia Artificial.
Esta técnica de Inteligencia Artificial permite crear vídeos falsos con imágenes existentes que aparentemente son reales. Es decir, se superpone el rostro de una persona en el de otra y, de esta manera, se hace creer que está haciendo o diciendo algo que no ha sucedido en realidad, falsificando así sus gestos y palabras.
Cuando se empezó a utilizar, utilizaron rostros de actrices de Hollywood, como Emma Watson o Natalie Portman, y los superpusieron en los cuerpos de actrices de la industria pornográfica.
El Deep Fake también han sido utilizado para “manipular” vídeos con los líderes políticos como Barack Obama, Donald Trump, Angela Merkel o Vladimir Putin. En este vídeo, se explica cómo funciona el Deep Fake en un ejemplo con el ex Presidente de Estados Unidos, Barack Obama.
El Deep Fake se ha utilizado también en el cine. Por ejemplo, en la película Rogue One de la saga Star Wars, se utiliza esta técnica en dos escenas en las que la Princesa Leia aparece cuando era joven.
Esta técnica de Inteligencia Artificial no es difícil de utilizar. En Internet, existen cientos de páginas webs generadoras de vídeos Deep Fake que te permiten crear estos vídeos desde casa, como Faceswap web o Mmasked.
Actualmente, las técnicas para identificar Deep Fakes consiguen identificar un 86,6%, utilizando el análisis de los metadatos y la información de la producción del archivo multimedia para identificar si la imagen ha estado manipulada. Se estima que en el futuro se podrán identificar el 99% de estas manipulaciones para garantizar la seguridad.
Los expertos en comunicación advierten de la importancia de identificar estos vídeos como falsos o modificados para evitar las noticias falsas (fake news, en inglés) que culpen a los avances de la Inteligencia Artificial.
El futuro de la Inteligencia Artificial depende del correcto uso de esta y de sus técnicas, adaptando el Deep Learning a los hábitos o avances tecnológicos que nos permitan mejorar la calidad de vida de las personas.
