{"id":82980,"date":"2022-11-04T10:23:58","date_gmt":"2022-11-04T09:23:58","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/deep-learning-descubre-que-hay-detras-de-dall-e-2\/"},"modified":"2022-11-04T10:23:58","modified_gmt":"2022-11-04T09:23:58","slug":"deep-learning-descubre-que-hay-detras-de-dall-e-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/ciberseguridad\/deep-learning-descubre-que-hay-detras-de-dall-e-2\/","title":{"rendered":"Deep Learning, descubre qu\u00e9 hay detr\u00e1s de DALL-E 2"},"content":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial no deja de avanzar. En la actualidad, existen iniciativas como DALL-E 2 basada en el Deep Learning que permite convertir en im\u00e1genes un texto aportado. Pero \u00bfqu\u00e9 hay detr\u00e1s de esta tecnolog\u00eda tan novedosa?<\/p>\n<p><strong>Qu\u00e9 es DALL-E 2<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/openai.com\/dall-e-2\/\">DALL-E<\/a> 2 es la actualizaci\u00f3n del DALL-E, un nuevo sistema que te permitir\u00e1 <strong>crear im\u00e1genes originales a partir de atributos, estilos y conceptos<\/strong> que no tienen por qu\u00e9 tener una relaci\u00f3n entre s\u00ed. Adem\u00e1s, permite editar im\u00e1genes ya existentes para a\u00f1adir elementos que no existen en la original a trav\u00e9s de un texto. Esto se logra gracias a dos t\u00e9cnicas de Deep Learning:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>T\u00e9cnica de difusi\u00f3n<\/strong>: es un modelo generativo que aprende a crear im\u00e1genes, generando ruido en un primer lugar, para eliminarlo posteriormente de sus datos de entrenamiento.<\/li>\n<li><strong>Contrastive Learning-Image Pre-training o CLIP<\/strong>: trata de minimizar el error de entrenamiento de una red neuronal cuando los datos aportados son insuficientes o tienen alguna caracter\u00edstica que puede llevar a un resultado err\u00f3neo. Para ello utiliza dos redes neuronales. La primera de ellas trabaja a trav\u00e9s de los textos descriptivos de las im\u00e1genes y la otra lo hace con las im\u00e1genes propiamente dichas. De esta forma entre las dos redes se busca ajustar los par\u00e1metros para que los resultados de ambas sean parecidos.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 hay detr\u00e1s de DALL-E 2?<\/strong><\/p>\n<p>DALL-E 2 est\u00e1 <strong>desarrollada por OpenAI<\/strong>, una compa\u00f1\u00eda fundada por Elon Musk que busca potenciar sus propios proyectos relacionados con el desarrollo y la investigaci\u00f3n de sistemas de inteligencia artificial y redes neuronales. Este conocimiento generado, pretende ser trasmitido, seg\u00fan la propia empresa para <strong>propiciar la democratizaci\u00f3n del arte<\/strong> a trav\u00e9s del libre acceso a estas herramientas.<\/p>\n<p>Con este proyecto, se busca por tanto<strong>, desarrollar al m\u00e1ximo todas las capacidades de la Inteligencia Artificial <\/strong>para hacerla crecer y madurar con el objetivo de que esta se establezca y se integre en cualquier \u00e1mbito de la vida cotidiana.<\/p>\n<p>Pero este avance en Deep Learning, puede suponer tambi\u00e9n una serie de <strong>peligros derivados de un mal uso de esta tecnolog\u00eda<\/strong>. Un uso inadecuado puede provocar el aumento de la desinformaci\u00f3n y un incremento de los <em>deepfake<\/em> ya que ser\u00eda relativamente sencillo editar una imagen y hacerla llegar a un p\u00fablico masivo para da\u00f1ar a organizaciones o personas. A pesar de ello, desde la compa\u00f1\u00eda indican que el proyecto busca solo la investigaci\u00f3n y que por tanto su uso es restringido. Tambi\u00e9n a\u00f1aden que <strong>se est\u00e1n tomando medidas de seguridad<\/strong> destinadas a eliminar im\u00e1genes sensibles de estos resultados de entrenamiento. Por otro lado, DALL-E 2 tambi\u00e9n cuenta con filtros que son capaces de analizar los resultados antes de que estos sean publicados para evitar problemas.<\/p>\n<p>Por tanto, DALL-E 2, seg\u00fan la propia OpenAI, no es capaz de crear contenidos de car\u00e1cter pornogr\u00e1fico o violento, ni es capaz de realizar rostros que sean semejantes a los de personas reales.<\/p>\n<p>Por el momento DALL-E, es una tecnolog\u00eda que <strong>no deja de evolucionar<\/strong> y que puede aplicarse en el futuro en muchos \u00e1mbitos, como el arte o la creatividad. No obstante, tambi\u00e9n se crea la necesidad de poder establecer uno l\u00edmites adecuados para este tipo de tecnolog\u00edas para que no sean un peligro para la ciudadan\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial no deja de avanzar. En la actualidad, existen iniciativas como DALL-E 2 basada en el Deep Learning que permite convertir en im\u00e1genes un texto aportado. Pero \u00bfqu\u00e9 hay detr\u00e1s de esta tecnolog\u00eda tan novedosa? 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