Gracias a un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) creado por investigadores de Google, las máquinas ya pueden clasificar fotografías según su atractivo estético, de forma muy similar a como lo hacen las personas.
Neural Image Assessment, o NIMA, se diseñó con un algoritmo de aprendizaje automático conocido como red neuronal convolucional (CNN), que utiliza datos valorados y etiquetados por personas.
A diferencia de los modelos existentes, que suelen clasificar las imágenes únicamente según su calidad, NIMA puede entrenarse para predecir qué imágenes consideraría una persona técnicamente buenas y estéticamente atractivas.
NIMA lo consigue al reconocer y clasificar imágenes según diversas características que las personas asocian con las emociones y la belleza, y asignar a cada una una puntuación del uno al 10, señalaron los investigadores enuna entrada de blog en la que anunciaron la tecnología.
«Esto se ajusta más directamente a la forma en que normalmente se recopilan los datos de entrenamiento y, como resultado, predice mejor las preferencias humanas que otros métodos», afirman los investigadores.
Para poner a prueba las capacidades del modelo, se comparó NIMA con fotografías de la amplia base de datos de Análisis Visual Estético (AVA). Cada fotografía de AVA recibe una puntuación basada en el promedio de las valoraciones de 200 personas que participan en concursos de fotografía.
Tras el entrenamiento, la clasificación estética que NIMA asignó a muchas de estas fotografías coincidió estrechamente con las puntuaciones medias otorgadas por las personas, como se muestra a continuación.
Según Google, las puntuaciones de NIMA pueden utilizarse para comparar la calidad de distintas versiones de una misma imagen, que quizá se hayan distorsionado de diversas formas. También pueden servir para mejorar la calidad perceptiva de una imagen, al encontrar ajustes «casi óptimos desde el punto de vista estético» para el brillo, las luces y las sombras.
Los investigadores afirman que NIMA también podría utilizarse para mejorar la fotografía en tiempo real y ayudar en el proceso de edición.
Hablar con autoridad
Curiosamente, NIMA es solo una de las diversas herramientas de aprendizaje automático con capacidades casi humanas que ha desarrollado Google.
Por ejemplo, un artículo de investigación publicado en enero por el gigante tecnológico describe un sistema de conversión de texto a voz llamado Tacotron 2, que afirma imitar con una precisión casi humana el audio de una persona hablando a partir de un texto.
El sistema también puede procesar palabras y nombres difíciles de pronunciar, así como modificar su forma de enunciar según la puntuación. Por ejemplo, se enfatizan las palabras escritas en mayúsculas, como haría una persona para indicar que esa palabra concreta es una parte importante de la oración.
Campeón de ajedrez
Mientras tanto, investigadores del laboratorio de IA DeepMind de Google desarrollaron recientemente AlphaZero, que asimiló todo el conocimiento ajedrecístico de la humanidad en unas cuatro horas.
Tras programarlo únicamente con las reglas del ajedrez, AlphaZero dominó el juego hasta el punto de vencer al programa de ajedrez mejor clasificado, Stockfish.
David Kramaley, director ejecutivo del sitio web de ciencia del ajedrez Chessable, dijo: «Sin duda revolucionará el juego, pero pensemos en cómo podría aplicarse fuera del ajedrez. Este algoritmo podría gestionar ciudades, continentes y universos».
