Las nuevas tecnologías basadas en redes neuronales pueden crear e identificar imágenes que incluso solo existen en tu mente.
La Inteligencia Artificial está logrando grandes avances en el campo y OpenAI es prueba de ello. Ahora, en medio de sus investigaciones, ha presentado dos sistemas multimodales que permiten crear imágenes a partir de un texto con palabras e identificar imágenes de un grupo de ellas.
A través de su página web, la compañía fundada por Elon Musk y Sam Altman mostró las pruebas de DALL-E y Clip, sus dos tecnologías abanderadas.
DALL-E
Esta IA se basa en 12 mil millones de parámetros del GPT-3, un modelo de lenguaje basado en algoritmos entrenados para reconocer patrones de datos y aprender a través de ejemplos bajo la modalidad del aprendizaje profundo.
Esta tecnología puede generar imágenes a partir de descripciones de texto, utilizando un conjunto de datos de pares. La función es sencilla, aunque con una gran ciencia detrás: escribes una frase y DALL-E trata de presentarla gráficamente.
Además, busca darles sentido a las palabras, encuentra las relaciones, brinda atributos y trata hasta de darle perspectiva tridimensional. Sin embargo, también es capaz de crear imágenes que solo pueden existir en nuestra imaginación.
CLIP
Esta IA, por el contrario, lo que hace es identificar las imágenes poniendo a prueba su entrenamiento con más de 400 millones de imágenes de la red, para clasificarlas, identificarlas y describirlas.
Los investigadores de OpenAI que trabajan en CLIP y DALL-E pidieron investigaciones adicionales sobre el posible impacto social de ambos sistemas. GPT-3 mostró un sesgo anti-musulmán significativo y puntuaciones de sentimiento negativo para las personas negras, por lo que las mismas deficiencias podrían incrustarse en DALL-E. Una prueba de sesgo incluida en el documento CLIP encontró que el modelo tenía más probabilidades de clasificar erróneamente a las personas menores de 20 años como delincuentes o no humanos. Las personas clasificadas como hombres tenían más probabilidades de ser etiquetadas como delincuentes que las personas clasificadas como mujeres, y algunos datos de las etiquetas contenidos en el conjunto de datos tienen un marcado carácter de género.
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