Hace unas semanas el experimento de Google DeepDream armó cierto revuelo entre comunidades de artistas y programadores, principalmente por vistoso e inquietante. Por si no lo recordáis, se trataba de imágenes generados íntegramente por redes neuronales artificiales, es decir, inteligencias artificiales (en el sentido más purista del término) creando "arte". Ahora el proyecto DeepDream vuelve a ser noticia, y además una buena noticia: los ingenieros encargados del proyecto ha decidido liberar el código, de forma que cualquier persona (con ciertos conocimientos de informática, eso sí) puede crear en casa una red neural de procesamiento de imágenes y realizar sus propios experimentos sobre el tema.

Pongámonos en antecedentes. Los principales responsables de todo esto son los ingenieros Alexander Mordvistev, Christopher Olah y Mike Tyka, todos ellos investigadores de Google. Estaban trabajando en redes neuronales especializadas en reconocimiento de imágenes, es decir, inteligencias artificiales capaces de reconocer de forma autónoma el contenido de una imagen. Puede parecer algo trivial, pero no lo es en absoluto: actualmente el reconocimiento de imágenes se hace mediante algoritmos de comparación, es decir, si le mostramos a un programa la foto de una naranja, por ejemplo, empezará a comprarla con todas las imágenes que tenga en su base datos buscando coincidencias. Esto podría funcionar bien o mal dependiendo de la potencia del algoritmo y de lo rica que sea la base de datos. Aunque en los últimos años se han hecho avances, el programa podría acabar determinando que lo que le hemos mostrado es el Sol.

Mediante el proyecto DeepDream se buscaba un enfoque diferente: utilizar redes neuronales para que un cerebro artificial vaya  aprendiendo por sí mismo a diferenciar objetos. El mayor problema de las redes neuronales es que no son deterministas, de modo que son bastante impredecibles, hasta el punto de que ni sus propios creadores pueden estar nunca muy seguros de qué está "pensando" el cerebro artificial o qué relaciones está estableciendo. Sí, es justo lo que estáis pensando: aunque ya tenemos la tecnología para crear cerebros sintéticos, en realidad aún no sabemos muy bien cómo funcionan. Más o menos como nos pasa con los cerebros orgánicos.

La solución que se utilizó para "monitorizar" los pensamientos de la red neuronal fue pedirle que repintase las imágenes que estaba analizando en función de su análisis. Los resultados fueron increíbles: del mismo modo de un ser humano puede mirar las nubes y ver dragones, la red neuronal era capaz de "imaginar" formas que no estaban allí en las imágenes, de modo que la imagen devuelta era una interpretación de lo que la imagen original le "sugería" al cerebro artificial. Las imágenes resultantes, como podéis ver en este mismo artículo, iban entre lo onírico, lo desasosegante y lo directamente terrorífico.

Lo más interesante de este asunto es que, como decía antes, no estamos hablando de algoritmos deterministas. Esto significa, por una parte, que de una misma imagen podemos obtener varias interpretaciones diferentes dependiendo del momento. Pero más aún: en función de las imágenes que haya analizado y de un gran componente de azar, cada red neuronal puede desarrollar una "personalidad" distinta. Las habrá que se empeñen siempre en remarcar las aristas, convirtiendo cada imagen en un cuadro de Van Gogh, y a otras les gustará experimentar con colores, devolviendo casi siempre algo similar a un mal viaje con ácido. Incluso las hay que se obsesionan con una cierta temática, como por ejemplos los perros, y se empeñan en encontrar perros en cualquier imagen aunque no estén ahí.

La cosa no termina aquí. Los ingenieros decidieron ir un paso más allá y crearon un bucle de retro-alimentación, de modo que la imagen devuelta por la inteligencia artificial se le vuelve a dar como entrada. A esta técnica la llamaron "Inceptionism" (en referencia a la película Inception, un sueño dentro de un sueño). Al cabo de unas cuantas iteraciones, ya no queda prácticamente nada de la imagen original, todo es contenido creado por las neuronas artificiales. Con un número de ciclos suficiente, podemos obtener imágenes casi 100% creadas artificialmente por un cerebro sintético. El resultado fue… interesante, como podéis ver en estas fotos.

Si sois programadores o artistas, es muy probable que estéis muy interesados en experimentar con este tipo de tecnología. Pues bien, como decía al principio de este artículo, ya es posible: Google ha liberado el código y podemos crearnos nuestra propia red neuronal creativa en casa. Lo mejor es que nuestro cerebro sintético, dependiendo de con qué imágenes lo alimentemos, creará una personalidad propia y será diferente al resto de redes neuronales DeepDream del mundo. Es como tener un hijo que se dedicase día y noche a pintar obras desquiciadas.

Lamentablemente, la instalación no es sencilla, y necesitaremos ciertos conocimientos de informática para ello. En este enlace de Google Research tenéis todas las instrucciones (en inglés) pero ya os avisamos de que es necesario conocer bien Phyton y a ser posible también el framework Caffe. Es de esperar que en un futuro el propio Google o algunos particulares se animen a crear aplicaciones web que permitan "alimentar" a sus vástagos con imágenes de nuestra elección, lo que nos permitiría experimentar con ellos sin necesidad de instalar nuestra propia red neuronal, pero por el momento esto es lo que hay.

Si os animáis a ello, os recomiendo fotos de paisajes, como mucho de animales y que nunca, bajo ningún concepto, tratéis de experimentar con fotos de comida o de vuestra propia cara. Los resultados pueden ser levemente desagradables. Y si no os veis capaces de realizar toda la instalación, siguiendo el hashtag #deepdream en vuestra red social favorita, podréis encontrar las inquietantes obras que ya se están creando por todo el mundo.

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