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La Inteligencia Artificial alcanza una imaginación similar a la humana

La Inteligencia Artificial ya no solo puede pensar, razonar, actuar y comportarse como las personas, sino que también puede imaginar lo invisible y hacerse más segura y humana.

Einstein dijo en 1929 que la imaginación es más importante que el conocimiento, pero nunca llegó a imaginar que la Inteligencia Artificial pudiera también alcanzar esa proeza de la mente humana.

La imaginación es un proceso creativo superior que permite representar en la mente objetos, sensaciones e ideas que no siempre tienen un correlato en la realidad: por ejemplo, un gato de color naranja.

Se trata de un proceso cognitivo complejo que nos permite pensar en posibilidades: por ejemplo, podemos imaginar posibles consecuencias de una decisión que debemos tomar.

Según Einstein, mientras que el conocimiento es limitado, la imaginación es universal, puede abarcar cualquier cosa y la ciencia reconoce que es el campo de las hipótesis científicas.

El desarrollo tecnológico ha conseguido replicar en una máquina algunos de los atributos de la inteligencia humana, como aprender y resolver problemas. La llamamos Inteligencia Artificial (IA) y la estamos desarrollando desde 1956.

Hemos diseñado sistemas inteligentes que piensan como los humanos (redes neuronales artificiales), que actúan como nosotros (robótica), que razonan como las personas (sistemas expertos) y que incluso se comportan racionalmente (agentes inteligentes).

Tema relacionado: El caos ayuda a pensar, incluso a las redes neuronales artificiales

Imaginación artificial

Ahora, una nueva investigación añade una potencia más a la IA: podemos conseguir también que imagine cosas, como hacemos los seres humanos.

Cuando imaginamos algo, por ejemplo, el gato naranja, las neuronas de nuestro cerebro se activan para generar variaciones cromáticas de un objeto muy conocido, como es el gato.

Un equipo de investigadores de la Universidad del Sur de California ha logrado que una IA utilice capacidades similares a las humanas para imaginar un objeto con diferentes atributos. Tal como haríamos nosotros con un gato que cambia de color.

La idea es totalmente disruptiva, porque hasta ahora los avances en redes neuronales profundas y los sistemas IA más avanzados se basan en algoritmos que no pueden gestionar información subjetiva, como la que usamos cuando imaginamos gatos de colores.

Uno de los artífices de esta proeza tecnológica, Yunhao Ge, explica en un comunicado: «los seres humanos pueden separar su conocimiento aprendido por atributos – por ejemplo, forma, postura, posición, color – y luego recombinarlos para imaginar un nuevo objeto. Nuestro desarrollo intenta simular este proceso usando redes neuronales».

En un nuevo enfoque para enseñar a las IA a «imaginar lo invisible», las imágenes de entrenamiento (abajo) se combinan para sintetizar la imagen solicitada (arriba). Crédito: Ge et al.

Desarrollo de la IA

La imaginación artificial conseguida se basa en un desarrollo de los sistemas actuales de IA: las redes neuronales artificiales pueden en la actualidad generar múltiples imágenes de automóviles a partir de fotos de diferentes marcas de vehículos incrustadas en su arquitectura.

La IA extrae reglas de algunos ejemplos y las aplica a una amplia gama de modelos de automóvil que desconocía con anterioridad. Y puede representar los nuevos modelos en cualquier color y desde múltiples ángulos. Pero le falta sentido común.

El nuevo desarrollo va un poco más lejos aprovechando una capacidad ya desarrollada por la IA, conocida como Deepfake: permite, por ejemplo, generar rostros de personas utilizando algoritmos de aprendizaje automático y vídeos e imágenes de archivo. El resultado final es un vídeo muy realista, aunque falso, de alguien que no existe.

De manera similar, explican los investigadores, el nuevo desarrollo toma un grupo de imágenes de muestra, en lugar de una muestra cada vez, como lo han hecho los algoritmos tradicionales, y extrae la similitud entre ellas para lograr algo llamado «aprendizaje de representación desenredado controlable».

Luego, recombina este conocimiento para lograr una “síntesis de imagen novedosa controlable”, o lo que podríamos llamar imaginación, destacan.

Dicho con otras palabras, la imaginación artificial se consigue ofreciendo a la IA la posibilidad de construir ficción combinando varias fuentes simultáneas de información archivada y sintetizándola a continuación en una imagen de apariencia real.

Los investigadores consideran que este sistema hace lo mismo que hacemos nosotros cuando imaginamos gatos de diferentes colores: utilizar patrones conocidos (gatos, colores) para combinarlos en formas inexistentes (para el sistema neuronal) y derivarlo a una imagen combinada de un gato color naranja.

Usando esta técnica, los investigadores han generado un base de datos con más de un millón y medio de imágenes que podrían ayudar a futuros desarrollos imaginativos de la IA.

Aplicaciones potenciales

Aunque la imaginación artificial se basa en ideas preexistentes, los investigadores consideran que su desarrollo puede ser compatible con casi cualquier tipo de situaciones, con múltiples aplicaciones potenciales.

La capacidad de imaginar lo desconocido puede otorgar a los ordenadores la posibilidad de hacer que los sistemas de IA sean más justos, al eliminar por completo prejuicios culturales relacionados con la raza o el género.

También podría ayudar a los médicos y biólogos a descubrir fármacos más útiles, sintetizando nuevas medicinas obtenidas de imaginar posibilidades a partir de propiedades de diversos medicamentos.

Imbuir máquinas con imaginación también podría ayudar a crear una IA más segura, por ejemplo, al permitir que los vehículos autónomos imaginen y eviten escenarios peligrosos nunca vistos durante los ensayos.

«El aprendizaje profundo ya ha demostrado un rendimiento insuperable, pero esto se ha conseguido muchas veces sin comprender los atributos que hacen que cada objeto sea único. Por primera vez, tenemos un nuevo sentido de la imaginación en los sistemas de inteligencia artificial», concluye Yunhao Ge.

Referencia

Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning. Yunhao Ge et al. The International Conference on Learning Representations (ICLR), Vienna, May 2021.

Imagen superior: El nuevo sistema de IA se inspira en los humanos: cuando un humano ve un color de un objeto, podemos aplicarlo fácilmente a cualquier otro objeto sustituyendo el color original por el nuevo. Ilustración/Chris Kim (USC).

Eduardo Martínez de la Fe

Eduardo Martínez de la Fe

Eduardo Martínez de la Fe, periodista científico, es el Editor de Tendencias21.

2 comentarios

  • pero esto se ha conseguido muchas veces ……… «sin comprender los atributos «…………. que hacen que cada objeto sea único.

    El que entendió, entendió.

  • «Hemos diseñado sistemas inteligentes que piensan como los humanos (redes neuronales artificiales), que actúan como nosotros (robótica), que razonan como las personas (sistemas expertos) y que incluso se comportan racionalmente (agentes inteligentes).»

    Este párrafo en cada uno de sus componentes, tienen sus limitaciones no podemos concluir que son naturales e iguales que un ser humano.