{"id":441,"date":"2022-05-04T08:45:20","date_gmt":"2022-05-04T08:45:20","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=441"},"modified":"2023-12-14T10:28:01","modified_gmt":"2023-12-14T10:28:01","slug":"que-no-te-den-gato-por-liebre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/en\/que-no-te-den-gato-por-liebre\/","title":{"rendered":"Que no te den gato por liebre"},"content":{"rendered":"<p>El escritor de ciencia ficci\u00f3n Philip K. Dick no iba desencaminado cuando planteaba que&nbsp;<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/%C2%BFSue%C3%B1an_los_androides_con_ovejas_el%C3%A9ctricas%3F\">los androides pudieran so\u00f1ar con ovejas el\u00e9ctricas<\/a>&nbsp;. Hoy en d\u00eda, las m\u00e1quinas ya son capaces de&nbsp;<a href=\"https:\/\/retina.elpais.com\/retina\/2019\/01\/02\/innovacion\/1546447587_240330.html\">imaginar y crear caras de personas nuevas, indistinguibles de personas reales<\/a>. Esta aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA) ha originado desarrollos sin precedentes en ciertos campos de la modelizaci\u00f3n matem\u00e1tica, llegando a interaccionar incluso con un rama aparentemente lejana de las exactas, la teor\u00eda de juegos. Repasemos c\u00f3mo se ha llegado a este punto.<\/p>\n\n\n<p>En los albores de la IA, los padres de esta disciplina se devanaban los sesos en dilucidar de qu\u00e9 manera una m\u00e1quina pod\u00eda aprender a distinguir, en un sentido amplio: diferenciar una transacci\u00f3n fraudulenta de una leg\u00edtima, un correo basura de uno ordinario, o un gato de una liebre, entre muchos ejemplos.<\/p>\n\n\n<p>Los modelos matem\u00e1ticos subyacentes a esta apasionante tarea se han dado en llamar, en un alarde de originalidad, modelos discriminativos. Tras a\u00f1os de esfuerzo hemos visto c\u00f3mo, en efecto, las m\u00e1quinas aprenden a distinguir, siendo capaces incluso de diferenciar el rostro de un usuario del de cualquier intruso para desbloquear o no su tel\u00e9fono m\u00f3vil. Pero los investigadores en IA no parecen satisfechos con el logro\u2026 \u00bfrealmente entienden las m\u00e1quinas lo que est\u00e1n haciendo? En la l\u00ednea de lo que proclamaba el f\u00edsico Richard Feynman \u201caquello que no puedo crear, no lo entiendo\u201d, la investigaci\u00f3n se ha centrado en lograr que las m\u00e1quinas aprendan a crear. Crear correos spam, correos leg\u00edtimos, fotos de liebres, de gatos e incluso de personas. Y como habr\u00e1 adivinado el lector despierto, los modelos matem\u00e1ticos que se utilizan en este \u00e1mbito se denominan modelos generativos.<\/p>\n\n\n<p>Pero una cosa est\u00e1 clara, si la m\u00e1quina es capaz de aprender a generar una foto de un gato o de una liebre, es decir, ha \u201centendido\u201d la anatom\u00eda de estos mam\u00edferos, tambi\u00e9n ser\u00e1 capaz de distinguir un gato de un liebre. Por tanto, no nos equivocamos al pensar que la tarea de generar es intr\u00ednsecamente m\u00e1s compleja que la de discriminar. Uno de los grandes retos de los modelos generativos se encuentra en la dificultad de cuantificar el error: es dif\u00edcil medir c\u00f3mo de bien est\u00e1 generando la m\u00e1quina. En la tarea de discriminar, cuantificar el error cometido por una m\u00e1quina al distinguir gatos de liebres ser\u00eda tan sencillo como ordenarle etiquetar millones de fotos como gato o liebre y contar cu\u00e1ntas veces se ha equivocado. Pero, \u00bfqu\u00e9 sucede si la m\u00e1quina genera im\u00e1genes de gatos?, \u00bfc\u00f3mo se mide la calidad de un gato generado?, \u00bfun gato bonito es m\u00e1s gato que uno feo?, \u00bfen qu\u00e9 momento un gato generado deja de serlo? Cuantificar el error en esta situaci\u00f3n es, adem\u00e1s de subjetivo, bastante complejo.<\/p>\n\n\n<p>Ian Goodfellow, investigador de la Universidad de Montreal, resolvi\u00f3 este entuerto de una manera singular: visto que no existe criterio claro para medir c\u00f3mo de buenas son las liebres generadas respecto de las reales, dejemos que esta tarea la haga otro. \u00bfY qui\u00e9n puede cuantificar mejor la calidad de las im\u00e1genes generadas que un modelo discriminativo que haya aprendido, precisamente, a distinguir im\u00e1genes reales de im\u00e1genes generadas? La idea es la siguiente: enfrentaremos a dos m\u00e1quinas, una generativa, que produce im\u00e1genes y otra discriminativa que aprende a distinguir im\u00e1genes reales de im\u00e1genes generadas. Esperamos que, cuando las generadas sean suficientemente \u201cbuenas\u201d (suele ocurrir tras unas cuantas horas de c\u00e1lculo en las cuales el generador va aprendiendo con el feedback del discriminador), la m\u00e1quina generativa pueda enga\u00f1ar al discriminador. De esta manera, la capacidad de enga\u00f1ar al discriminador es una medida de lo buenas que son las im\u00e1genes generadas. Matem\u00e1ticamente, el conflicto entre generador y discriminador se aborda desde la teor\u00eda de juegos: cada uno de los dos actores tiene su propio objetivo que debe ser alcanzado simult\u00e1neamente, hasta llegar a un punto donde&nbsp;<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Equilibrio_de_Nash\">ninguno de los dos pueda mejorar unilateralmente<\/a>&nbsp;. Una vez m\u00e1s, se aprecia la sinergia entre \u00e1reas (aparentemente) diferentes de las exactas.<\/p>\n\n\n<p>La idea de Goodfellow se conoce como&nbsp;<a href=\"https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/5423-generative-adversarial-nets\">red generativa antag\u00f3nica<\/a>&nbsp;(del ingl\u00e9s, GAN). Tras su aparici\u00f3n en 2014, las GANs han calado hondo entre los investigadores en IA. Gran parte del inter\u00e9s que han suscitado se debe a la capacidad de las GANs de generar im\u00e1genes realistas. No obstante, no hay nada que impida aplicar la misma idea a otro tipo de datos. La estructura matem\u00e1tica subyacente es lo suficientemente general para poder utilizarse en campos realmente diversos como la simulaci\u00f3n de eventos en colisionadores de part\u00edculas , la&nbsp;<a href=\"https:\/\/salu133445.github.io\/musegan\/results\">creaci\u00f3n de piezas musicales<\/a>&nbsp;o la&nbsp;<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1810.06640.pdf\">generaci\u00f3n de texto<\/a>&nbsp;. Un ejemplo del realismo alcanzado es el algoritmo de la compa\u00f1\u00eda NVIDIA, que permite&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?time_continue=83&amp;amp;v=kSLJriaOumA\">generar fotos de caras<\/a>&nbsp;especificando atributos, como el color de ojos o pelo.<\/p>\n\n\n<p>Por supuesto, los grandes avances que est\u00e1n surgiendo en el campo acarrean consigo una fuerte pol\u00e9mica sobre sus posibles aplicaciones maliciosas. En una \u00e9poca en la que las tristemente famosas fake news h<a href=\"https:\/\/verne.elpais.com\/verne\/2018\/10\/18\/mexico\/1539847547_146583.html\">an cobrado gran importancia pol\u00edtica<\/a>&nbsp;, la automatizaci\u00f3n de la creaci\u00f3n de noticias falsas est\u00e1 a la vuelta de la esquina. El monopolio de este desarrollo se concentra en manos de grandes empresas que compiten por liderar esta revoluci\u00f3n. \u00bfQuiz\u00e1s en aras de una sociedad mejor informada?<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El escritor de ciencia ficci\u00f3n Philip K. Dick no iba desencaminado cuando planteaba que&nbsp;los androides pudieran so\u00f1ar con ovejas el\u00e9ctricas&nbsp;. Hoy en d\u00eda, las m\u00e1quinas ya son capaces de&nbsp;imaginar y crear caras de personas nuevas, indistinguibles de personas reales. 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