Ya hemos hablado de todas las ventajas e innovaciones que trae la IA a nuestras vidas diarias. Es bien sabido que su funcionamiento se basa en la investigación de las redes neuronales humanas y a partir de ahí busca copiar electrónicamente el funcionamiento del cerebro con el fin de ayudarnos en diversas tareas de manera más natural, sin embargo, estas redes aún luchan cuando se trata de algo que los humanos hacen de forma natural: imaginar.
Para intentar desbloquear la capacidad de imaginación de la IA, los investigadores han ideado un nuevo método para permitir que los sistemas de inteligencia artificial averigüen cómo debería verse un objeto, incluso si nunca ha visto uno exactamente igual.
El documento, titulado Zero-Shot Synthesis with Group-Supervised Learning, fue publicado en la Conferencia Internacional de Representaciones del Aprendizaje de 2021.
Este es uno de los objetivos largamente buscados de la IA: crear modelos que puedan extrapolar. Esto significa que, dados algunos ejemplos, el modelo debería poder extraer las reglas subyacentes y aplicarlas a una amplia gama de ejemplos novedosos que no ha visto antes. Pero las máquinas se entrenan más comúnmente en características de muestra, sin tener en cuenta los atributos del objeto.
En este nuevo estudio, los investigadores intentan superar esta limitación utilizando un concepto llamado desenredo. El desenredo se puede utilizar para generar deepfakes, por ejemplo, desenredando los movimientos del rostro humano y la identidad. Al hacer esto “la gente puede sintetizar nuevas imágenes y videos que sustituyen la identidad de la persona original por otra, pero mantienen el movimiento original”.
Sin duda esta investigación puede ser de mucha ayuda, no sólo para la vida cotidiana, sino en el campo de la medicina, ya que esto podría ayudar a los médicos y biólogos a descubrir fármacos más útiles, desenredando la función de la medicina de otras propiedades y luego recombinándolas para sintetizar nuevas medicinas.
Fuentes:
10 Dedos de Frente 