Cómo Funcionan las Redes Generativas Adversariales

Las redes generativas adversariales, o GAN, son toda una revolución en el mundo de la inteligencia artificial. Fueron introducidas en 2014 por investigadores liderados por Ian Goodfellow. Hoy en día, las GAN se utilizan para generar imágenes fotorrealistas, vídeos, audio e incluso textos. En esencia, se trata de una red neuronal compleja formada por dos modelos que compiten entre sí: un generador y un discriminador.

Cómo Funciona

En esencia, la GAN se basa en la «competición». El generador crea nuevos datos de imagen, texto o sonido, y el discriminador intenta distinguirlos de los datos reales. En cada etapa del entrenamiento, ambos modelos mejoran: el generador intenta engañar al discriminador y este, a su vez, mejora en la detección de falsificaciones.

El resultado ideal es cuando incluso al discriminador le resulta difícil distinguir la falsificación del original. En este caso, el generador no copia los datos de la muestra de entrenamiento, sino que crea nuevos resultados originales, cercanos en estilo y contenido a los reales.

Dónde se Utilizan los GAN

Los GAN encuentran aplicaciones en una gran variedad de campos. He aquí algunos ejemplos:

• Creación de rostros y objetos realistas que no existen en la realidad.
• Generación de paisajes a partir de bocetos.
• Restauración de fotos antiguas o dañadas.
• Creación de vídeo y audio deepfake.
• Generación de contenidos para juegos y mundos virtuales.

A pesar de sus fantásticas posibilidades, no es fácil trabajar con GAN. Las principales dificultades están relacionadas con la estabilidad del entrenamiento y la calidad de los resultados. Por ejemplo, uno de los problemas habituales es el colapso modal. En este caso, el generador empieza a producir una variedad limitada de muestras, lo que reduce la calidad del resultado final.

Además, es difícil saber cuándo el entrenamiento puede considerarse completo. Las métricas de pérdida del generador y del discriminador dependen unas de otras, y es imposible concluir sobre la preparación del modelo simplemente por sus valores.

Por último, el problema de la evaluación de la calidad es uno de los principales retos. Para ello, se utilizan métricas especiales como la puntuación de incepción (IS) y la distancia de incepción de Fréchet (FID). Ayudan a medir el grado de diversidad y realismo de los datos generados.

Métodos Actuales para Mejorar las GAN

La comunidad del aprendizaje automático ha propuesto muchas formas de hacer que los GAN sean más estables y eficientes. He aquí algunas de ellas:

• Wasserstein GAN (WGAN): sustituye la función de pérdida estándar por la más estable Earth Mover Distance.
• Penalización de gradiente: ayuda a evitar problemas de recorte de pesos.
• Normalización espectral: mejora el proceso de aprendizaje haciendo que el discriminador sea más estable.
• PacGAN: reduce el riesgo de colapso modal al procesar varios ejemplos a la vez en lugar de sólo uno.
• Self-Attention GAN: añade un mecanismo de atención para captar mejor las dependencias globales en las imágenes.

GAN es una potente herramienta que sigue evolucionando a un ritmo vertiginoso. Cada año surgen nuevos métodos y enfoques que hacen que las redes sean más estables y eficientes. Una vez que domines los principios básicos de las redes generativas adversariales, podrás abrirte enormes oportunidades en el mundo de la inteligencia artificial y los modelos generativos.

Y sí, si quieres experimentar tú mismo con las GAN, no dejes de probar las simulaciones interactivas. Muestran claramente cómo cambia el comportamiento de la red a medida que aprendes.