Fikziozko Adimen Artifizialaren (AI) erretratu gehienetan gailentzen den topiko bat hau da, makinei guztiz falta zaiela irudimena. Giza garunarentzat gordetako kalitatea da eta siliziozko garunarentzat lor ezina, prozesatzeko ahalmena mugagabea izan arren. Edo ez? Teknologiaren aurrerapenak erakusten digun zerbait bada, gure irudimena da etorkizuna iragartzeko orduan labur geratzen dena: hain zuzen, kalitate hori, irudimena, makinen eskura dago jada algoritmo mota berri bati esker: Generative Adversarial Network (GAN) izenekoa.
2014ko gau bat zen Ian Goodfellow zientzialari konputazionala, orduan Kanadako Montrealgo Unibertsitateko ikaskuntza automatikoaren arloan doktoregoa zena, bere lankide batzuekin elkartu zenean, graduazio bat ospatzeko. Arratsaldean eztabaida sortu zen, makinei objektu errealen irudikapenak asmatzen irakatsi, lehendik zeudenak kopiatu gabe, eta emaitza benetako argazki baten itxura izan dezan.
AI sistemak adituak dira datu-bolumen handiak maneiatzen arazoak konpontzeko, eta giza gainbegiratu gabe ere ikas dezakete. Baina, demagun, giza aurpegi baten irudi sinesgarri bat sortzea bezain itxuraz erraza den zerbait ezin konplikatua da beraientzat.
Neurozientzialari batzuek diote giza garunaren bikaintasuna ereduak prozesatzeko dugun gaitasun gaindiezinean datzala: oso txikitatik aurpegi baten irudiak identifikatu ditzakegu bata bestearengandik desberdinak izan arren, badakigulako zer egiten duen aurpegia. aurpegia. Azken urteotan, sare neuronaletan erabilitako deep learning algoritmoek –giza garunean inspiratutako sistema informatikoek– ereduak ezagutzeko gaitasun izugarria eman diete makinei, elkarrizketa bateko hitzak edo ibilgailu autonomoa gidatzen duen ingurunea izan.