Cómo los programadores están usando IA para hacer deepfakes, e incluso detectarlos

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En 2018, un gran fan de Nicholas Cage nos mostró lo que La comunidad del anillo se vería como si Cage interpretara a Frodo, Aragorn, Gimly y Legolas. La tecnología que usó fue deepfake, un tipo de aplicación que usa algoritmos de inteligencia artificial manipular videos.

Los deepfakes son conocidos principalmente por su capacidad para intercambiar las caras de los actores de un video a otro. Aparecieron por primera vez en 2018 y rápidamente alcanzaron la fama después de que se usaron para modificar videos para adultos para mostrar los rostros de actores y políticos de Hollywood.

En los últimos dos años, los deepfakes han causado mucha preocupación por el surgimiento de una nueva ola de Vídeos manipulados por IA que pueden difundir noticias falsas y permitir falsificadores y estafadores.

Lo «profundo» de deepfake proviene del uso de aprendizaje profundo, la rama de la IA que se ha vuelto muy popular en la última década. Los algoritmos de aprendizaje profundo imitan aproximadamente las capacidades de aprendizaje basadas en la experiencia de humanos y animales. Si los capacita en suficientes ejemplos de una tarea, podrán replicarla en condiciones específicas.

La idea básica es entrenar un conjunto de redes neuronales artificiales, el componente principal de los algoritmos de aprendizaje profundo, en múltiples ejemplos del actor y las caras objetivo. Con suficiente entrenamiento, las redes neuronales podrán crear representaciones numéricas de las características de cada rostro. Luego, todo lo que necesita hacer es volver a cablear las redes neuronales para mapear la cara del actor en el objetivo.

Codificadores de coches

Los algoritmos de aprendizaje profundo vienen en diferentes formatos. Mucha gente piensa que los deepfakes se crean con redes generativas adversarias (GAN), un algoritmo de aprendizaje profundo que aprende a generar imágenes realistas a partir del ruido. Y es cierto, hay variaciones de GAN que pueden crear deepfakes.

Pero el tipo principal de red neuronal que se utiliza en los deepfakes es el «codificador automático». Un codificador automático es un tipo especial de algoritmo de aprendizaje profundo que realiza dos tareas. Primero, codifica una imagen de entrada en un pequeño conjunto de valores numéricos. (En realidad, podría ser cualquier otro tipo de datos, pero como estamos hablando de deepfakes, nos ceñiremos a las imágenes). La codificación se realiza a través de una serie de capas que comienzan con muchas variables y gradualmente se vuelven más pequeñas hasta que llegar a una capa de «cuello de botella». La capa de cuello de botella contiene el número objetivo de variables.

A continuación, la red neuronal decodifica los datos en la capa de cuello de botella y recrea la imagen original.

arquitectura de red neuronal autoencoder
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