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2020-11-21 18:53:37

TENDENCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2020-11-21 14:48:14

Efectos de la Inteligencia Artificial en la medicina y la salud de las  personas - iDescubre

Lvisión artificial, también conocida como visión por computadora (del inglés computer vision) o visión técnica, es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un ordenador. Tal y como los humanos usamos nuestros ojos y cerebros para comprender el mundo que nos rodea, la visión artificial trata de producir el mismo efecto para que los ordenadores puedan percibir y comprender una imagen o secuencia de imágenes y actuar según convenga en una determinada situación. Esta comprensión se consigue gracias a distintos campos como la geometría, la estadística, la física y otras disciplinas. La adquisición de los datos se consigue por varios medios como secuencias de imágenes, vistas desde varias cámaras de video o datos multidimensionales desde un escáner médico.

Esquema de las relaciones entre la visión por ordenador y otras áreas afines.

Hay muchas tecnologías que utilizan la visión por ordenador, entre las cuales se encuentran el reconocimiento de objetos, la detección de sucesos, la reconstrucción de una escena (mapping) y la restauración de imágenes.

Interferencias técnicas y optimizaciones

A la hora de aplicar los conceptos teóricos de la visión por ordenador encontraremos siempre interferencias y problemas relacionados con el mundo que nos rodea. Esto es por el mero hecho de que nuestro mundo no es perfecto y los aparatos de medición y captura tampoco lo son. Estos introducen siempre (a mayor o menos cantidad) una distorsión o ruido que contamina la muestra o imagen con la que deseamos trabajar.

Teniendo en cuenta estos problemas denominamos los siguientes tipos de ruidos (entre otros) como ruidos técnicos:

Entre las tecnologías que parecían ciencia ficción hasta hace poco y que se han colado en nuestras vidas durante 2019, nos encontramos con el reconocimiento facial asociado a la Inteligencia Artificial. Durante 2020 se hablará mucho de ello, porque podremos usarla para pagar el autobús en algunas ciudades como Madrid o serán objeto de análisis político por cómo las autoridades chinas la están empleando en el control de la población. En sus primeros usos, dependerá de cómo lo perciba el usuario final, si lo considera útil y con el mismo nivel de seguridad que el pago por NFC o la autenticación por huella dactilar y en lo relativo a nuestro entorno, deberá ser regulado

conforme al marco legal, empezando por el GDPR.

Los patrones en el discurso real de Obama ayudaron a descubrir los fallos en los Vídeos Deep Fake

“Me di cuenta de que hay una cosa común entre todos estos Deep Fakes, y es que tienden a cambiar la forma en que una persona habla”, dijo Agarwal.

 

La perspicacia de Agarwal la llevó a ella y a Farid a crear la última arma en la guerra contra los Fakes: un nuevo enfoque forense que puede usar las características sutiles de cómo habla una persona, como las distintas inclinaciones de la cabeza de Obama y los labios, para reconocer si un nuevo video de Ese individuo es real o falso.

 

Su técnica, que Agarwal presentó esta semana en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition en Long Beach (CVPR2019) California, podría usarse para ayudar a periodistas, responsables políticos y al público a estar un paso por delante de videos falsos de líderes políticos o económicos que podrían utilizarse para optar por una elección, desestabilizar un mercado financiero o incluso incitar a disturbios civiles y violencia.

 

“Imagina un mundo ahora, donde no solo las noticias que lees pueden o no ser reales, es el mundo en el que hemos estado viviendo durante los últimos dos años, desde las elecciones de 2016, sino donde aparecen las imágenes y los videos que pueden o no ser reales “, dijo Farid, quien comienza su permanencia en UC Berkeley el 1 de julio. “No se trata solo de estos últimos avances en la creación de imágenes y videos falsos. Es la inyección de estas técnicas en un ecosistema que ya promueve noticias falsas, noticias sensacionales y teorías de conspiración “.

 

La nueva técnica funciona porque laDeep Fake Obama detectado con OpenFace s tres técnicas más comunes de deep fake, conocidas como “lip-sync”, “face swap” y “puppet-master”, involucran la combinación de audio y video de una fuente con una imagen de otra fuente, creando una desconexión que puede ser descubierta por un espectador entusiasta o un modelo de computadora sofisticado.

 

Usando la técnica de “cambio de rostro”, por ejemplo, uno podría crear una imitación profunda de Donald Trump superponiendo la cara de Trump en un video de Alec Baldwin haciendo una personificación de Trump, de modo que es casi como si Baldwin estuviera usando una máscara de Trump.

 

Pero las expresiones faciales de Baldwin todavía se mostrarán a través de la máscara, dijo Agarwal. “La nueva imagen que se creará tendrá las expresiones y el comportamiento facial de Alec Baldwin, pero la cara de Trump”, explicó.

 

Del mismo modo, en un deep fake de “sincronización de labios”, los algoritmos de Inteligencia Artificial toman un vídeo existente de una persona hablando y alteran los movimientos de los labios en el vídeo para que coincidan con los de un nuevo audio, donde el audio puede ser un discurso más antiguo tomado fuera de contexto, un imitador que habla, o habla sintetizada. El año pasado, el actor y director Jordan Peele usó esta técnica para crear un video viral de Obama diciendo cosas inflamatorias sobre el presidente Trump.


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