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GANs<\/strong><\/h2>\n <\/p>\n
Las GANs aparecen por primera vez en el a\u00f1o 2014 debido a un debate entre amigos en el cual cuestionaban las posibilidades de que una IA creara un objeto ya que estas son capaces de emular ciertas inteligencias del ser humano, pero no eran capaces de tener la imaginaci\u00f3n que posee este ser vivo, con esta premisa en su mente Ian Goodfellow se propuso crear un algoritmo que tuviese la capacidad de crear objetos, con ayuda de sus compa\u00f1eros creo un documento donde demostr\u00f3 los avances que encontr\u00f3 respecto a este tema, este documento fue llamado Generative Adversarial Nets.<\/p>\n
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\u00bfC\u00f3mo Funcionan?<\/strong><\/h2>\n <\/p>\n
Esta IA funciona mediante un algoritmo el cual consiste de dos redes neuronales que se encuentran en constante competencia en un juego de suma de ceros, esto significa que la p\u00e9rdida o ganancia de una de las redes se compensa con la p\u00e9rdida o ganancia de la opuesta.<\/p>\n
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Primero tenemos la red generativa la cual se encarga de crear muestras ya sea textos, sonidos e im\u00e1genes del objeto solicitado, pero el primer intento ser\u00e1 fallido debido a que esta IA no es capaz de crear objetos, en este punto es donde entra la segunda IA, conocida como la discriminadora, se encargar de identificar el material creado por la red generativa para encontrar los requisitos que m\u00e1s se ajusten al objeto solicitado, de esta forma la red discriminadora se encargar de devolverle resultados m\u00e1s certeros a la red generativa y a su vez esta se encargara de crear muestras que se aproximen a lo solicitado por la red discriminadora, todo esto se logra gracias al machine learning.<\/a><\/p>\n <\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/maxresdefault-1024x576.jpg\")
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\u00bfQu\u00e9 objetivo tienen las GANs?<\/strong><\/h2>\n <\/p>\n
Como fue mencionado anteriormente el objetivo de esta IA es la de crear objetos, en la actualidad podemos encontrar este tipo de tecnolog\u00eda en p\u00e1ginas web donde se permite crear rostros humanos, estos sitios utilizan este mismo m\u00e9todo ya que se buscan entre millones de rostros registrados en la red y comienza a realizar el proceso descrito anteriormente hasta encontrar un rostro virtual que tenga similitudes a uno real, adem\u00e1s de esto tambi\u00e9n son utilizados para crear textos, habitaciones, animales e inclusive personajes animados, el creador de esta IA espera que esta tecnolog\u00eda pueda llegar a ser utilizada en campos como la ciencia buscando crear con mayor facilidad f\u00e1rmacos, chips m\u00e1s r\u00e1pidos, autos m\u00e1s eficientes entre otras posibilidades.<\/p>\n
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La realidad es que no conocemos con total seguridad en que campos puede llegar a ser utilizada esta IA, muy probablemente esto lo descubramos en un futuro cercano y cuando eso ocurra podremos decir con exactitud la utilidad que tiene esta IA en la sociedad.<\/p>\n
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Autor:<\/strong> John Alexander Gutierrez Garay<\/p>\n\n\n\nEditor:<\/strong> Carlos Pinz\u00f3n<\/p>\n\n\n\nC\u00f3digo:<\/strong> UCPI-4<\/p>\n\n\n\nUniversidad:<\/strong> Universidad Central<\/p>\n\n\n\nFuentes:<\/strong><\/p>\n\n\n\nMerino. M. (2019). Conceptos de inteligencia artificial: qu\u00e9 son las GANs o redes generativas antag\u00f3nicas. <\/em>Xataca. https:\/\/www.xataka.com\/inteligencia-artificial\/conceptos-inteligencia-artificial-que-gans-redes-generativas-antagonicas<\/a><\/p>\n\n\n\nApd. (2019). GANs o redes generativas antag\u00f3nicas: \u00bfQu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan?.<\/em> Apd. https:\/\/www.apd.es\/gans-o-redes-generativas-antagonicas-que-son\/<\/a><\/p>\n\n\n\nGonzales. G. (2019). Qu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan las GAN, esas redes neuronales capaces de crear rostros de personas que no existen.<\/em> Genbeta. https:\/\/www.genbeta.com\/a-fondo\/que-como-funcionan-gan-esas-redes-neuronales-capaces-crear-rostros-personas-que-no-existen<\/a><\/p>\n\n\n\nTecnolog\u00eda Clic. (2020). Redes generativas antag\u00f3nicas o GANs: el algoritmo de los contrarios<\/em> [Imagen]. Tecnolog\u00eda Clic. https:\/\/www.tecnologiaclic.com\/ciencia\/robotica\/redes-generativas-antagonicas\/<\/a><\/p>\n\n\n\n
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Esta IA funciona mediante un algoritmo el cual consiste de dos redes neuronales que se encuentran en constante competencia en un juego de suma de ceros, esto significa que la p\u00e9rdida o ganancia de una de las redes se compensa con la p\u00e9rdida o ganancia de la opuesta.<\/p>\n
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Primero tenemos la red generativa la cual se encarga de crear muestras ya sea textos, sonidos e im\u00e1genes del objeto solicitado, pero el primer intento ser\u00e1 fallido debido a que esta IA no es capaz de crear objetos, en este punto es donde entra la segunda IA, conocida como la discriminadora, se encargar de identificar el material creado por la red generativa para encontrar los requisitos que m\u00e1s se ajusten al objeto solicitado, de esta forma la red discriminadora se encargar de devolverle resultados m\u00e1s certeros a la red generativa y a su vez esta se encargara de crear muestras que se aproximen a lo solicitado por la red discriminadora, todo esto se logra gracias al machine learning.<\/a><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Como fue mencionado anteriormente el objetivo de esta IA es la de crear objetos, en la actualidad podemos encontrar este tipo de tecnolog\u00eda en p\u00e1ginas web donde se permite crear rostros humanos, estos sitios utilizan este mismo m\u00e9todo ya que se buscan entre millones de rostros registrados en la red y comienza a realizar el proceso descrito anteriormente hasta encontrar un rostro virtual que tenga similitudes a uno real, adem\u00e1s de esto tambi\u00e9n son utilizados para crear textos, habitaciones, animales e inclusive personajes animados, el creador de esta IA espera que esta tecnolog\u00eda pueda llegar a ser utilizada en campos como la ciencia buscando crear con mayor facilidad f\u00e1rmacos, chips m\u00e1s r\u00e1pidos, autos m\u00e1s eficientes entre otras posibilidades.<\/p>\n <\/p>\n La realidad es que no conocemos con total seguridad en que campos puede llegar a ser utilizada esta IA, muy probablemente esto lo descubramos en un futuro cercano y cuando eso ocurra podremos decir con exactitud la utilidad que tiene esta IA en la sociedad.<\/p>\n <\/p>\n\n\n Autor:<\/strong> John Alexander Gutierrez Garay<\/p>\n\n\n\n Editor:<\/strong> Carlos Pinz\u00f3n<\/p>\n\n\n\n C\u00f3digo:<\/strong> UCPI-4<\/p>\n\n\n\n Universidad:<\/strong> Universidad Central<\/p>\n\n\n\n Fuentes:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Merino. M. (2019). Conceptos de inteligencia artificial: qu\u00e9 son las GANs o redes generativas antag\u00f3nicas. <\/em>Xataca. https:\/\/www.xataka.com\/inteligencia-artificial\/conceptos-inteligencia-artificial-que-gans-redes-generativas-antagonicas<\/a><\/p>\n\n\n\n Apd. (2019). GANs o redes generativas antag\u00f3nicas: \u00bfQu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan?.<\/em> Apd. https:\/\/www.apd.es\/gans-o-redes-generativas-antagonicas-que-son\/<\/a><\/p>\n\n\n\n Gonzales. G. (2019). Qu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan las GAN, esas redes neuronales capaces de crear rostros de personas que no existen.<\/em> Genbeta. https:\/\/www.genbeta.com\/a-fondo\/que-como-funcionan-gan-esas-redes-neuronales-capaces-crear-rostros-personas-que-no-existen<\/a><\/p>\n\n\n\n Tecnolog\u00eda Clic. (2020). Redes generativas antag\u00f3nicas o GANs: el algoritmo de los contrarios<\/em> [Imagen]. Tecnolog\u00eda Clic. https:\/\/www.tecnologiaclic.com\/ciencia\/robotica\/redes-generativas-antagonicas\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\u00bfQu\u00e9 objetivo tienen las GANs?<\/strong><\/h2>\n