7 Nuevos y Asombrosos Usos del Aprendizaje de Máquinas

Creación y Manipulación de Grabaciones de Vídeo y Audio gracias a la IA

Recientemente un extraño video publicado en YouTube causó una controversia - fue una divertida toma del tradicional mensaje navideño de la Reina Isabel creado por el Canal 4, una emisora de televisión pública británica. Usaron la IA para producir un video falso de la Reina haciéndolo parecer muy realista y si el mensaje en sí no era obviamente una broma, la autenticidad del material podría ser algo difícil de evaluar.

Esta tecnología no es tan nueva, de hecho, en los últimos años, un número de extraños videos que muestran a personas intercambiando rostros aparecieron en Internet.

Estos videos son hoy en día bastante fáciles de crear, por eso no hay escasez de ellos en YouTube. Uno de mis favoritos es aquel en el que el actor Bill Hader imita a Arnold Schwarzenegger hasta tal punto que su cara empieza a cambiar de forma hasta que termina pareciéndose completamente a la de Arnie.

Deepfakes - cuando ya no nos podemos fiar ni de lo que vemos (u oímos)

Estas increíbles falsificaciones también se denominan deepfakes (la palabra "deepfake" viene del término ingles "deep-learning" (aprendizaje profundo) y la palabra "fake" (falso) y son producto de lo más nuevo en inteligencia artificial, o más precisamente de su subcampo: el aprendizaje automático.  El aprendizaje automático permite manipular los vídeos de tal manera que la cara completa de un sujeto puede ser reemplazada por otra, conservando las expresiones faciales del original. Esto se hace gracias a un algoritmo responsable de reemplazar la cara de un sujeto en un video fotograma por fotograma con la cara de otro sujeto, mientras se intenta preservar las expresiones faciales del original. 

Aunque el tipo más común de falsificaciones profundas son los intercambios de caras ("face-swaps"), la tecnología detrás de esto abrió muchas más posibilidades, algunas todavía por descubrir. En este artículo, enumeramos algunos ejemplos interesantes.

1. Revivir o rejuvenecer a los actores

Un ejemplo reciente de las posibilidades que nos ofrece el aprendizaje de máquina: un vídeo, cuyo creador desafió al departamento de efectos visuales responsable de recrear el personaje de la princesa Leia de Carrie Fisher para Rogue One: A Star Wars Story. Utilizó una IA para crear una joven Carrie Fisher, para la que sólo necesitaba un gran conjunto de datos - lo que significa muchas fotos de la actriz, un ordenador y un día de computación. Es sorprendente que los resultados que obtuvo pudieran desafiar con toda seriedad los actuales efectos visuales super caros logrados por todo un equipo de especialistas en CGI. Esto podría revolucionar la industria del cine.

Imagen del video en YouTube del usuario Shamook

2. Recreando cómo se veían los personajes históricos

Un interesante proyecto reciente produce estimaciones realistas de cómo se veían realmente los emperadores romanos. Un diseñador trabajó con una aplicación de aprendizaje automático para producir las imágenes basadas en las estatuas antiguas. Gracias a este proyecto, las imágenes fotogénicas de personas históricamente importantes que se han ido hace tiempo cobran vida. Y son asombrosas.

Imagen: Daniel Voshart

3. Mejorando vídeos con una mayor velocidad de cuadros

Tanto DAIN ("Depth-Aware Video Frame Interpolation") como el nuevo y más rápido RIFE ("Real-Time Intermediate Flow Estimation") son nuevas y sorprendentes técnicas que nos permiten mejorar las grabaciones de video para que tengan más cuadros por segundo. Funcionan usando la IA para crear cuadros inexistentes para rellenar entre los cuadros existentes. Son capaces de interpolar un video de 30fps hasta 480fps casi sin artefactos (errores visuales, fallos que aparecen como un producto secundario de cómo la IA genera las imágenes faltantes).

Esto puede ser usado, por ejemplo, en animaciones de stop motion, dándoles un movimiento más suave, así como en material realmente antiguo, dándole un toque completamente nuevo.

Video de YouTube del usuario Denis Shiryaev

4. Creación de personajes virtuales

Recientemente una influencer especial de Instagram llamó mucho la atención, lo que por sí mismo no sería algo inusual, pero en este caso la atención recibida fue gracias a ser realmente especial - por no existir en el mundo real. Estamos hablando de Lil Miquela, una chica joven y moderna a la que le gusta la fiesta pero que no existe. Ella es generada por una IA, y tiene casi tres millones de seguidores. Ella promueve la moda de la vida real y es capaz de generar un considerable enganche de los usuarios. Con la ventaja añadida de que, en comparación con los influenciadores reales y humanos, nunca causará una controversia indeseada ni tendrá que ser pagada.

Imagen: Feed de Instagram de lilmiquela

Otro ejemplo del uso práctico de un personaje virtual digital: la agencia de noticias china Xinhua los utiliza como presentadores de noticias, entregando información las 24 horas del día. Tanto la versión masculina como la femenina parecen inquietantemente genuinas y pueden ser confundidas con gente real muy fácilmente.

Imagen de New China TV/YouTube

5. Clonación de voz

El aprendizaje de máquinas, además de la creación de imágenes y vídeos, también puede aplicarse al sonido. Con sólo 5 segundos de muestra de voz grabada, este sistema basado en la red neural para la síntesis de texto a voz (TTS en ingles "Text to Speech") es capaz de generar audio de voz en la voz de muchos hablantes diferentes. Increíble, ¿verdad? Un rápido ejemplo de uso práctico que ciertamente viene a la mente primero es el doblaje o los actores de voz. Imaginemos que el actor sólo necesitaría entregar 5 segundos de su discurso y todo el resto sería generado más tarde por una IA. Vaya.

6. Creación de música nueva

Los investigadores de Sony Computer Science Laboratories desarrollaron un proyecto llamado Flow Machines que es capaz de componer nuevas canciones en diferentes géneros musicales. El sistema de Flow Machines fue diseñado para ayudar a los creadores de música inspirándolos y expandiendo su creatividad. Se entrenó en una gran base de datos de canciones y genera música "explotando combinaciones únicas de transferencia de estilo, optimización y técnicas de interacción". Tenemos que admitir que las canciones que crea son extrañas e inquietantes, pero hipnotizantes.

Luego está Jukebox: Un modelo generativo de música que genera música así como el canto en una variedad de géneros. Es capaz de crear una muestra musical si se le proporciona el género, el artista y la letra como entrada. Los resultados son fascinantes, por no decir más. Por ejemplo, la IA creó una canción pop inspirada en Katy Perry, con letras y cantos falsos, y suena como si viniera de otra dimensión, que es extrañamente similar a la que conocemos pero de alguna manera distorsionada.

7. Recreando rostros humanos basados en la grabación de su voz

Este sistema de IA, llamado Speech2Face fue creado por investigadores del MIT. Su objetivo es generar la imagen facial más precisa basada en cómo habla el sujeto. Se basa en una profunda red neuronal entrenada en millones de muestras, aprendiendo a distinguir las correlaciones entre la voz y los atributos físicos del rostro. Puede adivinar con bastante precisión el sexo, la edad y la raza de la persona que habla.

Conclusión

¡La lista anterior no está ni mucho menos completa! Muchos otros proyectos ya fueron posibles gracias al aprendizaje automático. Van desde extravagantes e interesantes hasta espectacularmente útiles, como

• convirtiendo los dibujos en fotos y las fotos en dibujos de arte;
• animando obras de arte, como la Mona Lisa;
• reconstruyendo objetos en formas 3D;
• ayudando a los coches que se conducen solos a reconocer a los peatones;

Y mucho, mucho más. Lo cual es una gran razón para estar entusiasmados con lo que nos traerán sus nuevos usos en el futuro. Hay sin duda un enorme potencial en estas tecnologías y podemos esperar que los investigadores nos sorprendan a continuación.

Imagen de portada por Gerd Altmann dePixabay

Iveta Karailievova

Originally coming from a marketing background, decided to turn her life around and immerse herself into the wonderful exciting and most importantly – never boring world of technology and web development. Proud employee at MA-NO . Easily loses track of time when enjoying working on code. Big fan of Placebo, cats and pizza.