{"id":1383,"date":"2018-10-21T06:38:46","date_gmt":"2018-10-21T06:38:46","guid":{"rendered":"https:\/\/felipesanclemente.com\/?p=1383"},"modified":"2025-07-28T16:32:55","modified_gmt":"2025-07-28T16:32:55","slug":"generative-adversarial-networks-gan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/felipesanclemente.com\/es\/generative-adversarial-networks-gan\/","title":{"rendered":"REDES GENERATIVAS AN\u00c1LOGAS (RGAs)"},"content":{"rendered":"
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Test de Turing aplicado a un artista<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Al ver los trabajos visuales que las ma\u0301quinas esta\u0301n produciendo en la categori\u0301a conocida como GAN o RGAs (redes generativas antago\u0301nicas), lo primero que salta a la vista es entender que de cierta manera es un test de Turing aplicado al arte. \u00bfPero que\u0301 es lo que hace evidente hacer esta conexio\u0301n? Asi\u0301 que empecemos por pensar lo que estas redes antago\u0301nicas hacen. Una ma\u0301quina, afronta un proceso de aprendizaje no supervisado (por humanos) basa\u0301ndose en una serie de algoritmos multicapa, en donde la IA (inteligencia artificial) implementada por la oposicio\u0301n de dos redes neuronales que juegan entre si\u0301, sin cooperar, hasta que una red convence a la otra de algo. Este algo puede ser la realidad, la capacidad emocional humana, o simplemente una foto.<\/p>\n

Tomemos el ejemplo de las fotos. Si una ma\u0301quina, en este juego de suma cero, logra que un ser humano vea una foto (de si\u0301ntesis o sinte\u0301tica), y crea que es real, engan\u0303ando los criterios de discriminacio\u0301n (parte del algoritmo) del humano, la ma\u0301quina entiende un positivo en la produccio\u0301n de ima\u0301genes te\u0301cnicas representativas de la realidad natural. Ufff! Suena parecido a los procesos de curaduri\u0301a de las ferias de arte que rigen los mercados alrededor del arte. Pero engan\u0303ar a un humano, de la manera que Richard Estes lo haci\u0301a muchas veces, hace que el observador, el espectador o simplemente al algoritmo enfrentado; generando a partir de fragmentos fotogra\u0301ficos de la interpretacio\u0301n te\u0301cnica de la imagen, hace que el proceso con los RGAs sea muy interesante.<\/p>\n

Si por ejemplo en Twitter, bajo el #BigGan, podra\u0301n ver no solo las ima\u0301genes producidas por estas redes, si no que como yo, quedaron perplejos de ver el potencial arti\u0301stico que la ma\u0301quina adquiere; y con esto explorar un nuevo estado del arte y la relacio\u0301n con la representacio\u0301n. Pero si transponemos el experimento, y el observador humano no es un hombre comu\u0301n, si no un curador o galerista; en el cual encomendamos el valor arti\u0301stico de una imagen te\u0301cnica el experimento se vuelve mucho ma\u0301s interesante. El valor que Richard Estes teni\u0301a era su capacidad de engan\u0303ar al espectador con el foto realismo de sus pinturas. Las redes generativas antago\u0301nicas esta\u0301n produciendo ima\u0301genes representativas de la realidad que engan\u0303an al ojo humano como por ejemplo estas:<\/p>\n

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Las ima\u0301genes sinte\u0301ticas producidas por una red neuronal, al analizar y datificar estadi\u0301sticamente el orden de pi\u0301xeles de una imagen a partir de el ejercicio comparativo de una suerte de forma lo\u0301gica de la imagen fotogra\u0301fica, logran hacernos creer que esta es la imagen de un lobo, un hongo, una pompa de jabo\u0301n y un delicioso postre que no creo que tenga nombre.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Ver este tipo de imagen de si\u0301ntesis generada por las redes enfrentadas es muy potente. Pero si entendemos el proceso cognitivo y la capacidad computacional necesaria para lograr engan\u0303arnos con estas simulaciones de lo real es importante de explorar. En el paper Large Scale GAN training for high fidelity natural image synthesis, de Andrew Brock en colaboracio\u0301n con Jeff Donahue y Karen Simonyan, abre el debate sobre este tipo de construccio\u0301n de representacio\u0301n de la realidad y esta\u0301 siendo revisada para la ICLR de primavera del 2019.<\/p>\n

Ahora si llevamos las ima\u0301genes que producen estas IA en camino a engan\u0303ar a su par validador, nos encontramos con unas ima\u0301genes mucho ma\u0301s potentes que resignifican el proceso fotogra\u0301fico y la reinvencio\u0301n que tiene en la creacio\u0301n sinte\u0301tica de la imagen.<\/p>\n

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La construccio\u0301n de estas ima\u0301genes realistas desechan miles de simulaciones que no son validadas. Pero si vemos estas ima\u0301genes desechadas el horizonte arti\u0301stico se ampli\u0301a con un espectro arti\u0301stico insospechado por los investigadores.<\/p>\n

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Estas ima\u0301genes, podri\u0301an fa\u0301cilmente ser lei\u0301das como una exploracio\u0301n arti\u0301stica de un joven talento artificial, en el que Charles Saatchi poso\u0301 su mirada. La complejidad de el error representativo permite interpretar algo oscuro en la construccio\u0301n de la imagen, y este gesto podri\u0301a ser de una valor arti\u0301stico muy potente. O por lo menos imagino que Saatchi asi\u0301 lo veri\u0301a. Esta serie de Glamcut de los hermanos Chapman, compiten en un sentido arti\u0301stico con la re significacio\u0301n de lo real por medio del juego del arte.<\/p>\n

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Si hacemos un pequen\u0303o barrido sobre el #BigGAN, nos encontraremos con una galeri\u0301a de ima\u0301genes que transita de lo bizarro a lo abstracto con la fluidez de cualquier artista contempora\u0301neo que trabaje con la composicio\u0301n de ima\u0301genes te\u0301cnicas. Vile\u0301m Flusser en su libro \u201cEl universo de las ima\u0301genes te\u0301cnicas\u201d ya nos adverti\u0301a de un nuevo feno\u0301meno visual, que hoy vemos en la si\u0301ntesis de estas ima\u0301genes, pero que el filo\u0301sofo checo\u00adbrasilero vei\u0301a desde la de\u0301cada de los an\u0303os 80. Para Flusser el feno\u0301meno de la experiencia del mundo, posterior a los textos lineales, era el advenimiento de una imagen codificada por los dispositivos o por el aparato, y que nos llevari\u0301a al li\u0301mite de la historia y la vivencia de una grafi\u0301a post escritura. La creacio\u0301n sinte\u0301tica de ima\u0301genes electro\u0301nicas volaban su discurso hacia un nuevo entorno imaginativo que vei\u0301a la transicio\u0301n cultural de la sociedad alfanume\u0301rica y el advenimiento de lo digital.<\/p>\n

Si volvemos a retomar la mirada del galerista Charles Saatchi , y la manera como su curaduri\u0301a escatolo\u0301gica a reinterpretado no solo la publicidad si no el arte contempora\u0301neo; podri\u0301amos pensar en valorar la produccio\u0301n de ima\u0301genes de estas redes neuronales como creaciones arti\u0301sticas del corte brita\u0301nico que Charles Saatchi impregno\u0301 en la contemporaneidad arti\u0301stica.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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En el paper mencionado en el comienzo del trabajo, los autores proponen un modelo de simulacio\u0301n (BigGAN) con modificaciones enfocadas en los siguientes aspectos:<\/p>\n

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  • \u00b7 \u00a0Escala:<\/strong> la escala es fundamental para beneficiar la comprensio\u0301n y lectura de la imagen, por lo que usaron la te\u0301cnica de regularizacio\u0301n ortogonal para la IA generadora.<\/li>\n
  • \u00b7 \u00a0Robustez:<\/strong> Esta regularizacio\u0301n ortogonal, potencia el \u201ctruco de la truncacio\u0301n\u201d, en donde los intervalos en el espacio latente de la imagen se trunca para lograr una mayor fidelidad de la imagen.<\/li>\n
  • \u00b7 \u00a0Estabilidad:<\/strong> Las inestabilidades de las BigGANs son caracterizadas en su estudio, por lo que se plantean soluciones a la estabilidad de la imagen que generan muy satisfactorios resultados.<\/li>\n<\/ul>\n

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    En la investigacio\u0301n se trabajan tres resoluciones: 128×128, 256×256 y 512×512; que a pesar de ser aparentemente baja, son increi\u0301blemente complejas de renderizar y la capacidad cognitiva de la ma\u0301quina debe ser de un alto desempen\u0303o. En estas simulaciones los resultados realistas son asombrosos y seguramente satisfacen al hombre comu\u0301n a la hora de jugar con la representacio\u0301n fotogra\u0301fica, como lo hacia Estes en su pintura; pero pensar en la posibilidad creativa en el campo del arte le da un valor agregado a las posibilidades que se abren en el mundo de la creacio\u0301n arti\u0301stica artificial. Pensar en este Test de Turing aplicado a un curador, seguramente hari\u0301a que estas ima\u0301genes de si\u0301ntesis creadas por el sistema de redes generativas antago\u0301nicas, generara\u0301n una tendencia creativa en el arte no humano y explotari\u0301a bajo nuestras narices la re significacio\u0301n del valor del arte en la cultura (cibercultura) digital.<\/p>\n<\/div>\n

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    Sin duda, dentro del campo de to\u0301picos avanzados de investigacio\u0301n, el potencial de las redes neuronales y su capacidad creativa hara\u0301n parte de mi proyecto de investigacio\u0301n, dentro del marco de la propuesta de una Ontologi\u0301a Artificial que relaciona a los objetos te\u0301cnicos en la custodia del mundo, y que al albor de lo tecnolo\u0301gico que exploramos en los seminarios impulsa la bu\u0301squeda a nuevos territorios del pensamiento metafi\u0301sico. Pensar en el nivel artificial, en te\u0301rminos de creacio\u0301n arti\u0301stica, pretende acompan\u0303ar el curso de la investigacio\u0301n doctoral, explorando los li\u0301mites de la capacidad cognitiva de la IA en la interpretacio\u0301n emocional que gobierna el a\u0301mbito de las relaciones humanas. Transitar estos li\u0301mites del conocimiento y la mutacio\u0301n de lo simbo\u0301lico en te\u0301rminos de una nueva economi\u0301a si\u0301gnica, sera\u0301 eje central y norte del camino que apenas arranca. Una ontologi\u0301a de los objetos te\u0301cnicos, de su capacidad creadora y la insercio\u0301n en la significacio\u0301n del mundo, lleva estos modos de habitar la imagen a un terreno muy estimulante de trabajo en el pensamiento; y de igual manera impone un reto fundamental a la hora de construir un pensamiento del advenimiento del futuro de nuestra especie y planeta en una nueva Noosfera integrada con la ma\u0301quina, donde el valor de la vida se revalida con el entorno tecnolo\u0301gico al cual como seres lingu\u0308i\u0301sticos y autoconscientes nos estamos arrojando.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Felipe Sanclemente","og_description":"Test de Turing aplicado a un artista Al ver los trabajos visuales que las ma\u0301quinas esta\u0301n produciendo en la categori\u0301a conocida como GAN o RGAs (redes generativas antago\u0301nicas), lo primero que salta a la vista es entender que de cierta manera es un test de Turing aplicado al arte. \u00bfPero que\u0301 es lo que hace […]","og_url":"https:\/\/felipesanclemente.com\/generative-adversarial-networks-gan\/","og_site_name":"Felipe Sanclemente","article_author":"https:\/\/www.facebook.com\/felipe.sanclemente","article_published_time":"2018-10-21T06:38:46+00:00","article_modified_time":"2025-07-28T16:32:55+00:00","og_image":[{"width":2067,"height":513,"url":"https:\/\/felipesanclemente.com\/wp-content\/uploads\/2018\/10\/rga.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Sanclemente","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@https:\/\/x.com\/f_sanclemente","twitter_misc":{"Escrito por":"Sanclemente","Tiempo de lectura":"7 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/felipesanclemente.com\/generative-adversarial-networks-gan\/","url":"https:\/\/felipesanclemente.com\/generative-adversarial-networks-gan\/","name":"[:en]GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GAN)[:es]REDES GENERATIVAS AN\u00c1LOGAS (RGAs)[:] - 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