Esta Inteligencia Artificial de Google puede saber si tus fotos gustarán o no

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Esta Inteligencia Artificial de Google puede saber si tus fotos gustarán o no

La tecnología avanza a un ritmo frenético, y muchas personas están de acuerdo en que el futuro de esta pasa, de forma necesaria, por la Inteligencia Artificial. Muchas empresas tecnológicas ven un gran potencial en esta tecnología, y llevan mucho tiempo investigando e invirtiendo en ella. El ejemplo claro es Google, empresa protagonista de este artículo, y es que la Gran G ha sido capaz de enseñarle a una máquina cuándo una foto es estética, bonita, agradable, y cuándo no.

Hasta el momento, las máquinas –Google Photos, por ejemplo– son capaces de clasificar las imágenes siguiendo una categorización muy básica: hay o no personas, hay o no una playa, esto es una fruta o un animal –como puedes ver en las capturas de abajo–… Digamos que una máquina del presente es como una especie de niño pequeño que sabe qué hay en la foto, pero no sabe si esta es bonita o no, y si bien es cierto que el concepto de belleza es personal y depende de cada persona, hay ciertos criterios estéticos que hacen que una imagen sea “más bonita” que otra.

Este proceso, por el cual se entrena a una máquina a evaluar la calidad de la imagen con independencia de su categoría se conoce como “Neural Image Assessment (NIMA)”, y utiliza deep-learning para enseñar a una Red Neuronal Convolucional (CNN) a valorar la calidad de las imágenes, con independencia de su categoría (es decir, con independencia de que en la foto salga un plátano o un frigorífico). Así lo afirman los propios investigadores de Google en el libro blanco que han publicado:

Nuestra red puede usarse no solo para puntuar imágenes de manera confiable y con alta correlación con la percepción humana, sino también para ayudar con la adaptación y optimización de algoritmos de edición o de mejora de fotografías.

¿Cómo funciona esa Inteligencia Artificial?

Ejemplo de puntuación de la Inteligencia Artificial de Google

El modelo NIMA utiliza una escala de calificación de 10 puntos. A mayor puntuación, mayor afinidad. La máquina examina tanto los píxeles de la imagen como su estética general, y determina mediante algoritmos la probabilidad de que un ser humano elija X o Y fotografía. Si usamos la imagen de arriba como ejemplo, es más probable que una persona elija la imagen nítida de la parte superior izquierda que la imagen borrosa de la parte inferior derecha.

Se abre un dilema interesante, porque el hecho de que las máquinas tengan “gusto” podría llevar a las personas a pensar que las máquinas pueden pensar o sentir, pero no, nada más lejos de la realidad. Esta tecnología no va tan, tan lejos, porque de hecho necesita unos patrones para saber qué está bien y qué está mal, no es algo a lo que haya llegado por su propia experiencia en el mundo. Dejando la filosofía de lado, esta IA podría ser utilizada, por ejemplo, para encontrar la mejor imagen cuando echas fotos en ráfaga, fotos del mismo sujeto desde diferentes ángulos o con diferente contraste y exposición.

Ejemplo de puntuación de la Inteligencia Artificial de Google 2

Todavía queda mucho para que los robots y la Inteligencia Artificial puedan desempeñar aquellas labores que llevamos a cabo los humanos. Puede que no parezca algo demasiado revolucionario o novedoso, pero imagina las aplicaciones que podría tener un ordenador con el mismo “sentido del gusto” que un ser humano. Parece que el futuro está cada vez más cerca, y estamos empezando a ver los primeros esbozos de la que será la tecnología del futuro. No son coches voladores, pero menos es nada.

Fuente: The Next Web

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Archivado en Fotografía y edición en Android, Inteligencia artificial
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