¿Qué son las GAN? Las Redes Generativas Antagónicas que crean arte

Según Gartner, una de las técnicas de Inteligencia Sintético que más impacto está causando es la IA Generativa. En este sentido, las redes generativas antagónicas o GANs as Redes Generativas Antagónicas (GAN) son un gran avance que se utiliza principalmente para la coexistentes de datos sintéticos a través de la competencia entre dos redes neuronales, una generadora y una discriminadora. Las GAN pueden crear imágenes, textos y otros datos que parecen reales ¿Quieres asimilar más? ¡Sigue leyendo!

¿Qué son las redes generativas antagónicas?

En los últimos primaveras hemos aurícula charlar mucho sobre un tipo concreto de red neuronal, una inteligencia industrial cuyos resultados pueden ser sorprendentes. Las redes generativas antagónicas son dos redes neuronales opuestas que compiten entre sí para producir los datos que deseemos. Incluyen la creación de imágenes, vídeos de animación, texto etc. Son capaces de engañarnos mostrándonos personas como nosotros pero que, en efectividad, no han existido nunca.

Sabemos que la inteligencia industrial ya es capaz de catalogar imágenes, cachear objetos o incluso de diferenciar imágenes. Pero, hemos llegado a un punto en el que podemos coger el smartphone, hacer una foto a un árbol y que Google nos diga al instante a qué especie pertenece y toda su información gracias a Google Lens.

Sin bloqueo, una cosa es diferenciar personas, objetos o animales y otra cosa es crearlos desde cero. Es opinar, inventárselos. Esta es la principal función de las redes generativas antagónicas.

Además llamadas GANs, fueron creadas por Ian Gooffellow en 2014 con el objetivo de conseguir poco que hasta entonces la inteligencia industrial no había sido capaz de desarrollar: crear imágenes, obras de arte o música desde cero.

¿Cómo funcionan las redes generativas antagónicas?

Las redes generativas antagónicas funcionan gracias a dos redes neuronales. Estas dos redes son antagónicas porque compiten continuamente en un gozne de suma cero. Para que se entienda mejor, podríamos opinar que la beneficio o pérdida de una de las redes se compensa con la beneficio o pérdida de la otra.

Como hemos dicho, existen dos redes que se cubren las limitaciones mutuamente. Estas dos redes son:

1# Red generativa

Se encarga de crear las imágenes con IA. Es la que se encarga del trabajo creativo. Se ve obligada a mejorar para conseguir engañar a la segunda red neuronal o que le apruebe la tarea.

2# Red discriminadora

Su trabajo es ser revisar las creaciones de la primera red y moderarla. Esta red es mucho más precisa que la primera ya que podríamos opinar que a la inteligencia industrial se le da mejor retocar y cachear imágenes que crearlas. Cada vez es más competente a la hora de cachear todo tipo de imágenes.

En este sentido, la red discriminadora pasa por un proceso de entrenamiento para asimilar cachear y analizar imágenes u objetos y detallar si cada instancia de datos generados por la primera red pertenecen o no a ese conjunto de datos para el que ha sido entrenada. La red generativa puede realizar millones de pruebas hasta que la discriminadora acepta el resultado.

Aplicaciones de las GAN

Las aplicaciones de las GAN son diversas y en constante expansión. Se utilizan en la creación de imágenes para videojuegos, en la prosperidad de la resolución de imágenes y en la coexistentes de contenido exquisito. Por otra parte, tienen un papel crucial en la investigación médica, permitiendo la simulación de imágenes médicas para mejorar el diagnosis y tratamiento. En el campo del entretenimiento, las GAN se utilizan para crear mercancía visuales y personajes animados más realistas. Además se emplean en la creación de música y letras generativa, abriendo nuevas posibilidades creativas. En el sector de la moda, las GAN ayudan a diseñar ropa y accesorios innovadores. Cada vez más empresas están explorando su potencial para desarrollar productos únicos y personalizados.