Google utiliza la inteligencia artificial para predecir un dibujo a partir de...

Google utiliza la inteligencia artificial para predecir un dibujo a partir de un simple boceto

Con toda la información recolectada, ha podido crear un modelo que sea capaz de entrenar a una gran red neuronal

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Google está aplicando todos sus conocimientos en Inteligencia Artificial para desarrollar herramientas que sean capaces de replicar los patrones de pensamiento y comportamiento de una persona. Una de esas herramientas se corresponde con un proyecto que tiene como fin predecir un dibujo determinado a partir de ciertos trazos que realizamos en la interfaz de su plataforma.

Google, la inteligencia artificial y los dibujos


Durante los últimos meses, los desarrolladores del área de inteligencia artificial de Google han venido desarrollando varias herramientas relacionadas con la creación de una red neuronal entrenada para poder identificar ciertos objetos a partir de simples trazos realizados por una persona.

Así, pudimos observar como fueron presentados dos productos derivados de estas investigaciones, como lo son Quick, Draw! (un juego en línea que nos propone realizar seis dibujos y desafía a la red neuronal a adivinar cada uno de ellos en menos de 20 segundos) y AutoDraw (una herramienta en línea que utiliza la inteligencia artificial para “adivinar” lo que estamos dibujando y ofrecernos imágenes predeterminadas de esos dibujos, pero mejorados).

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Y todo parece indicar que el fin de estos trabajos es generar el conocimiento necesario para crear una gran red neuronal capaz de ser entrenada mediante el aprendizaje automático o machine learning con el fin de generalizar patrones y conceptos abstractos de manera similar a la que lo haría una persona.

Patrones de dibujo del modelo creado por Google

En efecto, cada uno de los detalles de estas investigaciones fueron publicados en abril por Google, a través de una publicación en el blog oficial del equipo especialista en inteligencia artificial y lenguaje natural de la compañía de Mountain View, California. En ella, se destaca como la red neuronal fue entrenada con la totalidad de los bocetos recolectados en los proyectos mencionados.

De esa manera, se manifiesta, los bocetos pudieron aportar una gran cantidad de información relacionada con la abstracción de los objetos dibujados. Por ejemplo, los datos aportados por la secuencia realizada al crear un dibujo. Es decir, la dirección del trazado, los trazos continuos y aquellos momentos en que el dibujante levantó el puntero para realizar otra línea.

Google y sus trabajos en inteligencia artificial

Toda esta información contenida en bases de datos le ha aportado a Google los recursos necesarios para crear un modelo lo suficientemente robusto como para ser aplicado en varias herramientas y aplicaciones, tales como la asistencia en los procesos creativos de un artista o para los procesos de enseñanza de estudiantes de dibujo.

El proyecto de red neuronal Sketch-RNN

Tal y como lo comentábamos anteriormente, la creación de un modelo de red neuronal capaz de utilizar toda la información contenida en él puede resultar sumamente útil para varias aplicaciones. Por ejemplo, el software creado por un grupo de investigadores de la división de inteligencia artificial Google Brain, denominado Sketch-RNN.

Este programa trabaja bajo la misma perspectiva que los proyectos mencionados anteriormente (Quick, Draw! y AutoDraw), pero unificando en su plataforma cada una de las perspectivas utilizadas para la creación del modelo de red neuronal.

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Concretamente, Sketch-RNN ofrece una interfaz bastante sencilla, donde se puede elegir un objeto determinado -por ejemplo, un mosquito- y la aplicación será capaz de ofrecernos las sugerencias necesarias para realizar el dibujo, basándose en los primeros trazos que realicemos. Evidentemente, lo hace gracias a la base de datos que almacena los millones de bocetos ingresados a la red neuronal.

Asimismo, tal y como lo destaca Business Insider, se puede optar por tres alternativas de trabajo a la hora de probar el experimento. Específicamente, se puede elegir entre los modos de predicción múltiple, de interpolación y, finalmente, de auto codificación. En cada uno de ellos, la inteligencia artificial juego un papel primordial para interpretar los trazos realizados y compararlos con los almacenados en la red neuronal.

Personalmente, he podido probar cada uno de los demos de este proyecto y resulta fascinante ver como la herramienta es capaz de ofrecer alternativas con tan solo realizar apenas unos trazos.

Esto significa que el trabajo que Google está realizando es cada vez más potente. Y lleva a pensar cómo esta tecnología puede mejorar actuales servicios de la compañía, como la traducción automática a partir de la escritura manual o la identificación de imágenes a través de una simple fotografía tomada con el móvil.

Demo de predicción múltiple de Sketch-RNN

Por supuesto que estas alternativas existen en la actualidad, pero desde Mountain View han señalado en repetidas ocasiones que quieren que cada uno de sus servicios y productos mejoren considerablemente gracias a la implementación en ellos de la inteligencia artificial. Por lo que se puede apreciar, van por buen camino.

¿Qué os parece el trabajo que está realizando Google con la inteligencia artificial? Dejadnos vuestras impresiones en los comentarios y no olvidéis seguirnos en Twitter y Facebook para mayor información.

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