Skip to main content

Este sitio web crea caras muy reales de personas que no existen

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

¿Has visto a este hombre? No, no es una persona desaparecida. O al menos no lo es en ningún sentido convencional. Este rostro fue generado por la inteligencia artificial del nuevo sitio web ThisPersonDoesNotExist.com. Si bien, desde hace bastante tiempo está claro que la inteligencia artificial se está volviendo muy buena en generar rostros humanos precisos, es un recordatorio de lo lejos que hemos llegado del efecto llamado “valle inquietante”, una teoría que los humanos no logramos conectarnos del todo emocionalmente con animaciones computarizadas que replican los rasgos faciales y movimientos de un humano y que vimos en varias películas como Polar Express de 2004.

Recommended Videos

El sitio es el resultado del trabajo de Philip Wang, un ingeniero de software en Uber. Wang dice que la idea para el proyecto comenzó en 2014 en una conversación con Ian Goodfellow, un científico investigador, que actualmente hace parte de Google Brain, y que introdujo el concepto de una red de confrontación generativa (GAN). Discutieron la noción de unir dos redes neuronales entre sí: una diseñada para generar nuevas imágenes y otra para descubrir qué imágenes son generadas por computadora y cuáles son reales. Con el tiempo, la red del «generador» empieza a crear imágenes tan realistas que pueden engañar al «discriminador». (Si has escuchado hablar de esto, es porque es la tecnología que el año pasado creó una pintura y que se vendió por mucho dinero en una subasta de Christie’s.)

Junto a Nvidia A.I., Wang entrenó en sus laboratorios el algoritmo de aprendizaje profundo para generar caras, que se basa en un conjunto de datos de 70,000 imágenes de alta resolución. Los resultados … bueno, puedes verlos por ti mismo visitando el sitio web. Al presionar el botón de actualizar la página, el algoritmo generará una cara nueva.

Las caras que ves “son ​​completamente originales”, dijo Wang a Digital Trends. Pero el concepto de “original” para Wang es particular: «Ningún ser humano es realmente «original» ya que todos estamos limitados por los datos a los que estamos expuestos desde el nacimiento. Incluso cuando se le pide a un artista que dibuje algo, solo podría dibujar cosas que haya visto en su vida. Estas redes neuronales se están acercando rápidamente a la “originalidad” de nuestras mentes. Si se le da la misma cantidad de datos y suficiente capacitación, aprende a desglosar los datos en sus características más fundamentales y luego reconstituirlos en nuevas formas creíbles. No se trata solamente de un programa que corta y pega partes para crear una nueva imagen «.

Juliana Jara
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juliana Jara es politóloga egresada de la Universidad ICESI de Cali, Colombia y decidió poco después estudiar una…
Creo que pronto podríamos gastar más en IA que en Netflix y Spotify
creo que pronto podriamos gastar mas en ia netflix y spotify robot viendo

Hoy en día prácticamente todas las empresas de tecnología hablan de una sola cosa: inteligencia artificial. Creen firmemente que cambiará todo tipo de industrias y tendrá un profundo impacto económico —para bien, aseguran—, aunque por ahora su uso masivo se limite a crear imágenes absurdas en internet o eliminar objetos o personas no deseadas de una fotografía. Pero la inteligencia artificial tiene un problema mayúsculo: gasta una cantidad absurda de energía eléctrica.

Empresas como Microsoft o Amazon barajean todo tipo de soluciones, desde construir centros de datos en sitios donde la energía renovable sea barata, como en los países nórdicos, hasta invertir en el desarrollo de pequeñas centrales nucleares. Pero hay otro problema: hacer esas inversiones requiere un gasto que por ahora pueden absorber las empresas más ricas del mundo, pero que tarde o temprano pasará una factura que los usuarios tendremos que pagar.

Leer más
GPT-5: todo lo que hay que saber del próximo LLM de OpenAI
OpenAI

La carrera por crear los modelos más sofisticados de inteligencia artificial mantiene paso firme, con OpenAI como uno de los principales actores de una competencia que promete revolucionarlo todo, y que prevé tener en GPT-5 un salto importante que nos acerque a una revolución similar a la que significó el iPhone para la telefonía celular.

GPT-5 es el lanzamiento más esperado de un large leangue model, y es que se espera que el sucesor de GPT-4 sea no solo más perspicaz en su razonamiento, sino también con una capacidad multimodal, es decir, podrá arrojar resultados no solo en texto, sino también en imágenes y video, muy probablemente tomando los avances de Sora, el programa de OpenAI que crea videos a partir de instrucciones en texto.
¿Qué diferencias habrá entre GPT-4 y GPT-5?

Leer más
¿Qué es una APU y por qué cada vez escucharás más de ellas?
mediatek dimensity 9000 plus

CPU, GPU, NPU y ahora APU. De pronto los chipsets comienzan a llenarse de términos aparentemente nuevos que pueden confundir a los usuarios, especialmente si se encuentran frente a una hoja de especificaciones donde además de hablarse de los ya comúnes gigahercios (GHz) empezamos a ver unidades como los TOPS, siglas de trillions of operations per second (en español, billones de operaciones por segundo) y que simplemente se refiere a la velocidad con la que el dispositivo realiza operaciones de inteligencia artificial. Bueno, pues en adelante es posible que en estas especificaciones comiences a ver las siglas de APU; aquí te diremos qué es y por qué cada vez escucharás más de ellas.
APU = AI Processing Unit

Ni más ni menos. Aunque al buscar en Google qué es una APU vas a encontrar respuestas que van desde las siglas de Application Processing Unit (Unidad de Procesamiento de Aplicaciones) o hasta Auxiliary Power Unit (Unidad de Energía Auxiliar, un componente que tienen algunos motores de avión), acá nos referimos a Artificial Intelligence Processing Unit. No es más que una parte del chipset dedicado al procesamiento de operaciones de inteligencia artificial, y que está presente en los chipsets de MediaTek desde 2014, cuando la taiwanesa lo implementó por primera vez en el Helio X10 MT6795M, Helio X10 MT6795M 6795 y Helio X10 MT6795M 6795T, una serie de chipsets que estuvo presente en celulares como el lejano Xiaomi Redmi Note 2.

Leer más