Un grupo de investigadores de la empresa Nvidia ha desarrollado un nuevo sistema para crear imágenes de rostros mediante inteligencia artificial más difíciles de distinguir de las reales y con mayor resolución que la lograda hasta ahora. Para ello han refinado una técnica llamada red generativa antagónica, también conocida como aprendizaje de Turing, que usa dos redes neuronales, una para generar las imágenes a partir un conjunto de fotografías que se emplea como fuente y otra para evaluarlas y decidir si son reales. La primera intenta engañar a la segunda bajo la idea de que si lo consigue seguramente también engañe al ojo humano.
Esta técnica fue propuesta en 2014 y ya ha sido empleada por varios grupos de investigación con éxito incluso para generar vídeos o crear modelos en tres dimensiones a partir de fotografías. Lo que hace este proyecto distinto es la calidad de las imágenes, rostros generados por ordenador de 1024 x 1024 píxeles empleando como conjunto de entrenamiento de la red la base de datos CelebA de imágenes de famosos. Para lograrlo han aplicado progresivamente el algoritmo: primero con muy baja resolución (4x4 píxeles) para luego ir duplicando la resolución en cada nuevo paso.
El resultado son unas imágenes que en muchos casos cuesta distinguir de las reales, como no sea porque no conocemos a ninguno de los famosos retratados. Hay, eso sí, excepciones: fotos con imperfecciones que se distinguen fácilmente, especialmente en el pelo. Aunque se haya empleado de esta forma, la misma técnica podría usarse con fotografías de paisajes o todo tipo de objetos. Y aunque la resolución pueda parecer escasa dados los megapíxeles que incluso las cámaras de móviles nos aportan, esfuerzos anteriores se quedaban en 227x227 y resoluciones menores. ¿Llegará el momento en que los ordenadores creen imágenes falsas indistinguibles de la realidad sin más supervisión humana que pedirles una foto de un volcán? Parece ya sólo cuestión de tiempo.