lunes, 31 de agosto de 2015

¿Qué sueñan las máquinas?

Las redes de neuronas artificiales de los programas de reconocimiento gráfico analizan el contenido de una imagen para clasificarla, pero también pueden generar cuadros surrealistas de animales, plantas, objetos, paisajes y edificios, que solo existen... en la “imaginación” de las máquinas.

Los programas y equipos electrónicos de Google que manejan buena parte de los datos que circulan por el mundo, también pueden tener “sueños” con espectaculares colores y formas, según se desprende de una investigación.

Los autores del post “Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks” (http://googleresearch.blogspot.co.uk/), publicado desde la filial de Google en el Reino Unido, han denominado “inceptionismo” a la técnica mediante la cual las máquinas y su software generan surrealistas “sueños” digitales.

El inceptionismo es producto de uno de los complejos sistemas utilizados por la compañía para reconocer y clasificar, de forma automática, el enorme volumen de imágenes de Internet: las redes neuronales artificiales (ANNs por sus siglas en ingles).

Las ANNs son modelos estadísticos y matemáticos usados en computación para dotar a los programas informáticos de capacidad de aprender y que se inspiran en el funcionamiento del sistema nervioso central de los animales, sobre todo de su cerebro.

Estos modelos, estructurados como neuronas interconectadas que intercambian mensajes entre sí, y cuyas interconexiones evolucionan con la experiencia, tienen la capacidad de aprender, corregir errores, organizarse y adaptarse a distintas situaciones.

“Las redes neuronales artificiales han impulsado progresos notables en la clasificación de imágenes y el reconocimiento de la voz”, explican los ingenieros de Google Alejandro Mordvintsev, Christopher Olah y Mike Tyka.

Mordvintsev, Olah y Tyka explican que entrenan a sus redes neuronales artificiales en tareas de reconocimiento “mostrándoles millones de ejemplos de imágenes de un determinado elemento y ajustando, poco a poco, los parámetros hasta que producen las clasificaciones que deseamos”.

Descubrimientos sorprendentes
Estos ingenieros señalan que entrenan a estas redes simplemente mostrándoles muchos ejemplos de lo que quieren que aprendan, esperando que las ANNs extraigan la esencia de dicho elemento y lo reconozcan en cualquiera de sus formas, tamaños, colores y orientaciones, y que ignoren aquello que no es importante.

Al profundizar en el funcionamiento de estas redes, que aún no se comprende del todo, para mejorar su eficacia, Mordvintsev, Olah y Tyka descubrieron dos hechos sorprendentes.

Por un lado hallaron que las ANNs que son entrenadas para discriminar entre diferentes tipos de imágenes, también tienen la información necesaria para generar ellos mismos imágenes y, por otra parte, descubrieron que las imágenes generadas por medio del llamado ‘inceptionismo’ adquieren un aspecto surrealista no ajustándose, en muchos casos, al elemento que tendrían que representar.

Los ingenieros emplearon distintos métodos para visualizar el funcionamiento de las ANNs y su eficacia para reconocer imágenes, partiendo de la idea de que el mismo proceso usado para distinguir imágenes podría usarse para generarlas, y de que si una red neuronal conoce el aspecto de un objeto, por ejemplo un tenedor, entonces podría crear una imagen de dicho tenedor.

Por ejemplo, le dieron instrucciones a sus ANNs para que creen un objeto determinado, para que amplifiquen una determinada figura en el contexto de una imagen, o para que amplifiquen cualquier elemento que reconozcan por si mismas dentro de una imagen, tomando sus propias decisiones.

Creatividad de redes neuronales
También entregaron a las redes neuronales una imagen y les dieron instrucciones del tipo “cualquier cosa que reconozca aquí. Queremos más de dicha cosa” e incluso les entregaron los cuadros creados por ellas mismas para que hicieran “zoom” sobre determinados partes y las procesaran de forma repetitiva, originando nuevas imágenes.

En el aspecto técnico, estos estudios hicieron concluir a los ingenieros de Google que, a veces, estas redes no están buscando el elemento que se les solicitó que busquen y que pueden aprovechar estas visualizaciones surrealista para corregir los errores y mejoran el entrenamiento de las ANNs.

En el plano estético el resultado es fascinante: una serie de coloridos cuadros de aspecto surrealista, intrincados diseños y toques impresionistas, en los que se observan, desde pesas con aspecto de músculos o animales con pieles de arcoiris, hasta montañas y árboles reconvertidos, en pagodas, hojas transformadas en aves, así como edificios y paisajes oníricos.

En uno de los ensayos se entregó a una de las ANNs una imagen de un cielo nublado y esta red, que había sido entrenada para detectar imágenes de animales, encontró una serie de nubes con formas de animales quiméricos, como un perro-caracol, un pájaro-camello y un pez-perro “del mismo modo que los niños disfrutan observando las nubes e interpretando sus formas”.

“Los ‘sueños de las máquinas’ no solo son útiles para el progreso tecnológico, sino además se pueden convertir en una nueva herramienta de expresión artística, una novedosa forma de remezclar conceptos visuales, e incluso de echar algo de luz sobre las raíces de los procesos creativos en general”, según Mordvintsev, Olah y Tyka.

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