Estamos inmersos en un proceso constante de cambio en lo que se refiere a la inteligencia artificial. Estos sistemas de machine learning que son la base de los procesos más complejos de IA están en constante redefinición, tanto que cada propuesta es diferente a la anterior y, además, supone un salto y un cambio de paradigma sobre lo que había previamente. No obstante, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial y de machine learning se están centrando en uno de los campos más complejos: el reconocimiento efectivo con diferenciación de los rostros humanos y de elementos complejos en movimiento y, de paso, en la manipulación de rostros.
Google ya hizo lo propio con su algoritmo de generación de elementos en base a imágenes específicas con Google DeepDream, que aunque inicialmente se desarrolló para ayudar a los científicos e ingenieros a comprobar lo que una red neuronal profunda está viendo cuando analiza una imagen especifica, se acabó convirtiendo en una nueva forma de arte psicodélico y abstracto y en un meme en Internet, pero muy necesario para comprender cómo las redes neuronales, que son una de las bases de la AI, ven y comprenden objetos, formas, personas...
Ahora, AlteredQualia ha querido utilizar el mismo concepto que Deep Dream combinando dos proyectos de investigación diferentes, los cuales utilizan redes neuronales: la primera es DeepWarp, que altera sujetos en las fotografías y el segundo es el trabajo en progreso</em de Mike Tyka. Lo que hace básicamente AlteredQualia es alimentar una red neuronal con un montón de caras para que genere caras nuevas similares.
Y los resultados son... bueno, bastante inquietantes:
