Esta semana Google dio a conocer las imágenes que han estado generando sus Redes Neurales Artificiales utilizando un software de reconocimiento de imagen. La naturaleza altamente psicodélica, por momentos perturbadora, por momentos celestial, de estos loops visuales ha provocado la fascinación de la Web (ese cerebro global conformado por máquinas y humanos). El símil con la novela de Philip K. Dick que fue llevada al cine como Blade Runner por Ridley Scott, ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?, no se hizo esperar. ¿Son estos los sueños electrónicos de las máquinas en los momentos antes de despertar a la inteligencia? Al menos una de estas imágenes contiene ovejas eléctricas arremolinadas en el cielo como fractales bovinos.
Las imágenes que "sueñan" las máquinas de Google, cuya misión recientemente parece ser desarrollar la inteligencia artificial y construir un ejército de robots, son resultado de su aprendizaje en reconocimiento de imagen. En este caso el software fue programado para generar sus propias imágenes con base en la información almacenada a través de millones de imágenes etiquetadas con el nombre de animales o cosas como "gato", "silla", "vaca". El software de Google ya ha aprendido a reconocer estas imágenes sin etiquetas y, de hecho, la función puede usarse en su servicio Google Image. En el nuevo experimento se permitió que las computadoras hicieran "libre asociación" (como si hubieran ido a psicoanálisis jungiano) y luego se ordenó que las asociaciones fueran reforzadas a través de bucles de retroalimentación (feedback loops).
Las imágenes generadas en instancias de bajo nivel de retroalimentación solo crean el efecto de una pintura, por ejemplo este elegante llano africano:
Pero cuando se sigue este proceso de iteración lo suficiente se llegan a generar imágenes como estas, que son ya suntuosos sueños psicodélicos, en los que los loops parecen rivalizar con la imaginación surrealista y uno podría pensar que los programadores de Google han dosificado a sus máquinas con un poco de LSD o incluso DMT:
En el blog de desarrollo de Google explican:
Uno de los desafíos de las redes neurales es entender qué es exactamente lo que sucede en cada capa. Sabemos que después del entrenamiento, cada capa progresivamente extrae niveles cada vez más altos de los rasgos destacados de la imagen, hasta que en la capa final esencialmente toma una decisión de qué imagen muestra. Por ejemplo, la primera imagen puede buscar contornos o esquinas. Capas intermedias interpretan los rasgos básicos para encontrar formas generales y componentes, como una hoja o una puerta. Las últimas capas ensamblan las anteriores en una interpretación completa --estas neuronas se activan en respuesta a cosas muy complejas, como edificios completos o árboles.
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Twitter del autor: @alepholo
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