Fíjense en estas personas:
Parecen individuos perfectamente normales… salvo por el hecho de que jamás han existido. Las imágenes han sido creadas por inteligencia artificial; no son copias modificadas de personas reales, ni son pastiches de diversos rostros. Son caras cien por cien originales generadas por un algoritmo que ha aprendido a crearlas, del mismo modo que un músico utiliza su conocimiento adquirido para componer piezas nuevas sin copiar –se supone– otras existentes.
El secreto de esta perfección es un sistema llamado Red Generativa Antagónica o GAN (siglas de su nombre en inglés, Generative Adversarial Network), creado en 2014 por el científico computacional Ian Goodfellow, aunque la idea ya había sido anticipada en años anteriores por otros como Jürgen Schmidhuber y Roderich Gross.
La clave de la GAN es utilizar dos redes neuronales artificiales que compiten entre si: una genera las caras, mientras que la otra las evalúa para descubrir sus defectos. Ambas aprenden de sus errores, de modo que la primera va mejorando sus creaciones y la segunda va perfeccionando su capacidad de discriminación.
En un breve periodo de tiempo y con algo de entrenamiento previo, el sistema aprende no solo a reconocer patrones –qué hace que una cara sea una cara y no un frigorífico–, sino a crear nuevas representaciones extremadamente realistas, todo ello sin supervisión humana. Según los expertos, esta capacidad es una manera de dotar a las máquinas de imaginacion, algo que ya no es un privilegio exclusivo de nuestro cerebro.
Por el momento, las GAN se han utilizado con preferencia para producir representaciones visuales, no solo de rostros, sino también de gatos, coches o dormitorios. Como ya conté aquí, en 2017 la compañía de procesadores gráficos NVIDIA desarrolló una GAN para crear rostros de falsos famosos. Desde entonces, esta tecnología se ha perfeccionado; la última versión de NVIDIA, llamada StyleGAN, es capaz de manejar los diferentes rasgos de la cara de forma independiente para controlar el resultado general de su integración.
Las fotos mostradas en esta página se han creado mediante esta nueva tecnología, que el ingeniero de Uber Phillip Wang –sí, Uber es una compañía tecnológica, no un sindicato privado de taxis– ha aplicado en su web ThisPersonDoesNotExist.com (esta persona no existe); cada vez que se refresca la página, en unos segundos la GAN genera una nueva cara de una persona completamente inexistente.
A la vista está que los resultados son impresionantes. En el rato que he dedicado a juguetear con la GAN para escribir esta página, he comprobado que en general el resultado es casi irreprochable; al tamaño y la resolución mostrados, en la mayoría de los casos prácticamente no se aprecian errores de bulto.
Pero sí, también hay fallos. Y si uno se dedica a buscarlos, descubre que el juego de generar caras y buscar errores puede ser casi adictivo. Un caso curioso es el de los pendientes; al parecer, la GAN aún no ha aprendido que en la mayor parte de los casos las mujeres suelen llevar pendientes iguales en ambas orejas:
Y aunque muchos hombres también utilizamos pendientes, la GAN tampoco parece contemplar generalmente este caso; solo en una ocasión me ha aparecido un hombre con un pendiente, y es esta especie de popstar indonesio entrado en años:
A la GAN a veces le cuesta resolver el encaje de las gafas en la cara, lo que da lugar a efectos aberrantes, como las cejas dobles:
Otro error frecuente es el de los dientes. Fíjense en estos dos jóvenes:
Parecen muy bien logrados, hasta que uno se fija en que sus dientes están descolocados; hay un incisivo que cae justo en el centro de la boca. Esto es algo que se aprecia en muchas de las imágenes en las que el rostro aparece ligeramente ladeado.
Pero sin duda, donde la GAN falla con más frecuencia es en la resolución de los contornos y fondos. En muchos casos parece que la persona está posando delante de una obra de arte abstracta, o incluso que forma parte de ella:
Y cuando se añaden gorros o tocados, el resultado puede ser algo esperpéntico:
Claro que los gustos en cuestión de moda son enormemente personales:
Pero sin duda el caso más curioso, a la par que aterrador, es que en muchas imágenes parece existir alguien junto al rostro retratado que intenta sin éxito colarse en la foto. Y generalmente se trata de seres horripilantes. Con menos que esto, Iker Jiménez ha montado muchos programas:
A lo que se añaden los casos, raros pero también los hay, en los que la GAN directamente entra en barrena:
Y los casos en los que la GAN parece no decidirse entre crear un niño, una anciana u otra cosa que no se sabe muy bien qué es:
O si crear un clon infantil de Mickey Rourke, o variaciones de Jeff Goldblum virando hacia… ¿Oriental? ¿Mujer?
En definitiva y a la espera de que las GAN se apliquen a otros usos más útiles y prácticos, por el momento podemos entretenernos jugando a crear personas imaginarias. O para quien lo prefiera, gatos, que también tienen su versión. Respecto a si antes de eso las GAN llegarán a emplearse para otros usos menos edificantes, como poner a personas reales en situaciones en las que dichas personas no se pondrían ante una cámara… Deberemos acostumbrarnos a que en el futuro cada vez nos va a costar más diferenciar la realidad de la ficción.