El MIT crea una inteligencia artificial que puede detectar y crear imágenes falsas

EL MIT CREA UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE PUEDE DETECTAR Y CREAR IMÁGENES FALSAS

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Ofrece información valiosa sobre cómo las redes neuronales aprenden el contexto.

La creación de representaciones digitales y la edición de imágenes pueden llevar horas, pero los investigadores del MIT e IBM quieren cambiar eso.

Han entrenado a una IA para generar imágenes fotográficas desde cero y para editar de manera inteligente los objetos dentro de ellas.

Si bien esto podría ser beneficioso para artistas y diseñadores, también ofrece información sobre cómo las redes neuronales aprenden el contexto, y el equipo espera aprovechar la herramienta para detectar imágenes falsas o alteradas.

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Nombrada GANpaint Studio, la herramienta está disponible como una demostración gratuita.

En lugar de agregar manualmente un árbol a una imagen, puede decirle a la herramienta dónde quiere que esté el objeto y agregará uno que coincida con la escena.

También puede borrar objetos, como taburetes de una imagen de una cocina.

Sigue siendo un trabajo en progreso, pero el equipo espera que GANpaint Studio pueda algún día editar videoclips.

Si, por ejemplo, un elemento esencial quedara fuera de la escena de la película, los editores podrían usar AI para agregarlo más tarde.

Mientras construían GANpaint Studio, los investigadores se sorprendieron al descubrir que el sistema aprendía reglas simples sobre las relaciones entre objetos, como que una puerta no pertenece al cielo.

Debido a que GANpaint Studio utiliza un GAN, un conjunto de redes neuronales desarrolladas para competir entre sí, tiene que exponer su razonamiento interno para tomar decisiones como evitar que aparezca una nube en la hierba.

Esa idea podría ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo las redes neuronales aprenden el contexto y lo que consideramos como el sentido común.

Si bien GANpaint Studio facilita la creación de imágenes falsas, también podría ayudar a los científicos informáticos a aprender a detectarlas.

“Necesitas conocer a tu oponente antes de poder defenderte”, dijo Jun-Yan Zhu, quien es coautor de un artículo sobre la herramienta.

Fuente: Engadget