En "Playtest", un episodio reciente del magnífico programa de Charlie Brooker Espejo negroEl público pudo vislumbrar cómo podría ser el futuro del terror en un mundo de redes neuronales avanzadas y realidad aumentada. Como ocurre con todo lo relacionado con Espejo negro, el mundo que retrata el episodio es una distopía del futuro cercano, en la que la tecnología es reconocible, pero ligeramente fuera de su alcance.
Sin embargo, puede que esté un poco más cerca de lo que piensas, basándose en un nuevo proyecto de aprendizaje automático surgido del MIT, que lleva un nombre surgido de la retorcida imaginación de Charlie Brooker. En resumen, la “Nightmare Machine” del MIT utiliza tecnología de aprendizaje profundo de vanguardia para evocar imágenes diseñadas para asustarnos.
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¡Y no sólo podría decirnos más sobre cómo nos asustamos, sino que nuestro miedo está ayudando a entrenarlo para que sea cada vez más aterrador!
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“Utilizamos algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para aprender cómo son las casas encantadas o las ciudades tóxicas. Luego aplicamos el estilo aprendido a lugares famosos”.
"Ha habido un número creciente de intelectuales, incluidos Elon Musk y Stephen Hawking, que han dado la alarma sobre la amenaza potencial de la IA superinteligente para la humanidad", afirma el investigador. Pinar Yanardag Delul, un doctorado. estudiante del Media Lab del MIT, dijo a Digital Trends. "En el espíritu de Halloween y siguiendo la tradicional cultura hack del MIT, queríamos conmemorar de forma divertida el miedo de la humanidad a la IA, que es un tema creciente en la cultura popular".
En cierto sentido, Nightmare Machine es una extensión de La herramienta de generación de arte Deep Dream de Google. Deep Dream, para aquellos que no están familiarizados con él, jugó con una peculiaridad divertida de los algoritmos de clasificación de imágenes de Google: las herramientas que permiten a Google Imágenes reconocer, por ejemplo, una silla en imágenes de sillas sin etiquetar. Aprovechando lo que Google llamó "contratiempos de entrenamiento", Deep Dream utilizó sus capacidades de reconocimiento de patrones para comenzar a acentuar los detalles encontrados en las imágenes. Los resultados fueron gloriosamente surrealistas: cielos llenos de pájaros imaginarios, árboles transformados en edificios ornamentados y océanos vacíos convirtiéndose en paisajes urbanos alienígenas.
Nightmare Machine del MIT es la otra cara siniestra de Deep Dream; el equivalente de la IA a tomar dos gemelos idénticos y criar a uno como un niño perfecto (proyecto de Google), mientras encierra al otro en el ático con un cubo de cabezas de pescado para comer (proyecto del MIT).
"Utilizamos algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para aprender cómo son las casas encantadas o las ciudades tóxicas", continuó Delul. “Luego, aplicamos el estilo aprendido a puntos de referencia famosos, y es sorprendente lo bien que el algoritmo es capaz de extraer el elemento de las plantillas encantadas y colocarlo en los puntos de referencia. La mayoría de los resultados son bastante aterradores”.
Como ocurre con cualquier buen científico loco de una película de terror, por supuesto, los investigadores no se detuvieron ahí. Se requirieron pruebas en humanos. "[Observamos algunos] resultados interesantes" Dr. Manuel Cebrián, investigador científico principal, dijo a Digital Trends. “Digamos que entrenamos una red neuronal en lugares, como una casa encantada, y la aplicamos a una persona o grupo de personas. ¡El resultado es igualmente inquietante!
"El objetivo principal de nuestro grupo de investigación es comprender las barreras entre la cooperación humana y mecánica".
Al aplicar la red neuronal Nightmare Machine a cualquier imagen que se les ocurriera, de repente nada quedó fuera de los límites. Una imagen de uno de los recientes debates presidenciales de Estados Unidos (¡bastante inquietante para empezar!) de repente se transformó en dos esqueletos que se insultaban en el escenario. Una broma de sofá de Los Simpsons Parecía una aparición espeluznante de una película de terror J, e innumerables retratos de usuarios fueron profanados para parecerse al tipo de selfies. Los zombies de George Romero podría romperse con los teléfonos inteligentes sobrantes después de un apocalipsis de no-muertos.
(Para una mirada más cercana, echa un vistazo a la práctica cuenta de Instagram los investigadores se prepararon para mostrar sus macabras creaciones).
"Por ahora, esto es sólo un experimento divertido, en el espíritu de Halloween, para explorar una nueva forma en que las máquinas pueden asustarnos en un sentido más visceral", continuó el Dr. Cebrian. “Sin embargo, estamos pidiendo a la gente que vote sobre lo que les da miedo. Hasta ahora hemos recopilado más de 100.000 evaluaciones individuales de nuestras imágenes generadas íntegramente por ordenador”.
Aquí es donde entra en juego el factor humano. Después de todo, una red neuronal puede tener todos los sueños profundos que quiera, pero se necesita un ser humano para tener pesadillas. En este caso, al clasificar qué tan aterradoras son las imágenes que genera Nightmare Machine, puede perfeccionar sus habilidades para asustarnos aún más.
"Es interesante notar que las caras generadas son igualmente espeluznantes desde el punto de vista de la IA, pero la gente encuentra algunas de ellas bastante aterradoras, mientras que otras no tanto", dijo Delul. “Eso revela que hay información adicional sobre cómo los humanos perciben el horror que puede aprovecharse para crear caras aún más aterradoras, como sugieres. Quizás en el futuro podamos [incluso] generar imágenes de terror 'personalizadas' si adaptáramos el proceso de generación a los datos [de un individuo]".
Y volvemos a donde empezamos Espejo negro¡Episodio “Playtest”!
"Quizás esta tecnología esté más cerca de lo que pensamos" Iyad Rahwan, nos dijo el profesor asociado del MIT Media Lab. “El objetivo principal de nuestro grupo de investigación es comprender las barreras entre la cooperación humana y mecánica. Las percepciones psicológicas de lo que motiva a los humanos y a las máquinas son una barrera importante para que surja dicha cooperación. Este proyecto intenta arrojar algo de luz en ese frente, por supuesto, de una manera tonta y hacker, como en Halloween”.
¡Te culpamos si no podemos dormir esta noche, MIT! Esperamos que estéis orgullosos de vosotros mismos...
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