Sinespejo

JMLA escribió:¿En qué momento la IA decide que sobra el cuello blanco de la camisa?

En ninguno porque la IA no tenía ni idea de que eso era un cuello de camisa. Seguramente fue entrenada con retratos de gente, sin cuellos de camisa, y el cuello humano que ha proporcionado es el más similar a la camisa que llevaba Obama. Se sobreestima a las IA. Aunque lo pueda parecer no tienen ninguna inteligencia, solo tienen fuerza bruta sobre una enorme base de datos con que han sido entrenadas, y entonces se espera de ellas cosas que no son capaces de hacer. Si en su entrenamiento no han visto cuellos de camisa, no saben lo que es un cuello de camisa y por tanto no pueden ni detectarlo ni reproducirlo. En realidad tú lo sabes porque sí has visto muchos.

Otro ejemplo radical que ayuda a entender cómo funcionan las IA y desmitificarlas un poco son las aplicaciones que generan un modelo 3D a partir de una sola foto plana. Estaremos de acuerdo en que si le pasamos una foto de un tío vestido con una camisa de cuadros por delante y que por detrás es de color liso, pero el programa solo ve la foto del frontal, seguramente generará un modelo 3D fantástico de una camisa de cuadros por delante y también por detrás, porque es con lo que ella ha sido entrenada. Estas disonancias entre el resultado de la IA y la realidad se llaman "alucinaciones". Quitar el cuello de Obama es una alucinación, inventarse una camisa que también tiene cuadros por detrás es otra. Las alucinaciones no son fallos, es que la IA no ha sido alimentada con la información suficiente y entonces genera las imágenes que según sus cálculos son las más probables.

No paro de ver vídeos de gente que prueba programitas de IA y todo es "increíble! magia! me explota la cabeza!". Es porque creen que esa aplicación está haciendo cosas que no son las que realmente está haciendo. Ya lo decía C. Clarke: "Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.”

Salu2!

Guillermo Luijk escribió:no reducen ruido sino que sustituyen tu imagen por otra parecida que no tenía ruido.

Aunque pensándolo con más calma, como Roy Batty en Blade Runner, tengo preguntas

El ordenador donde edito nunca está conectado a la red. Y el progama, al instalarlo, no se descargó un fichero suficientemente grande como para tener
una base de datos con otras "imágenes parecidas".
Sé que me salgo del tema, pero si hay una explicación corta y suficientemente sencilla para que un inculto como yo lo entienda, se agradecerá una pequeña explicación. O un enlace en su defecto.
Gracias

Creo que entiendo lo que hace la IA, y por eso no me extraña que haya transformado ese retrato en un WASP. Pero es un tipo retrato muy formal (iluminación, color de fondo) en el que precisamente abundan los WASP tanto como los cuellos blancos.
Con mi comentario quería apuntar a la posiblidad de que fuera un fake.

Rafa Buscaret escribió:

Guillermo Luijk escribió:no reducen ruido sino que sustituyen tu imagen por otra parecida que no tenía ruido.

Aunque pensándolo con más calma, como Roy Batty en Blade Runner, tengo preguntas [emoji38]

El ordenador donde edito nunca está conectado a la red. Y el progama, al instalarlo, no se descargó un fichero suficientemente grande como para tener
una base de datos con otras "imágenes parecidas".
Sé que me salgo del tema, pero si hay una explicación corta y suficientemente sencilla para que un inculto como yo lo entienda, se agradecerá una pequeña explicación. O un enlace en su defecto.
Gracias

No te sales del tema, solo profundizas en él y es una buena pregunta. Las redes neuronales no tienen almacenadas imágenes ni necesitan acceder a ellas, tienen almacenada la capacidad de generarlas. Las imágenes ya las vieron durante semanas (o meses) antes de que el programa se lanzara al mercado, en lo que es el "entrenamiento" de la red. Una vez la red ha sido entrenada es capaz de reproducir las formas que vio sin necesidad de tenerlas almacenadas explícitamente. Ella guarda un modelo latente muy simplifcado respecto a la cantidad de información con que fue entrenada, pero suficiente para replicar las imágenes vistas con muy poco error. Esto permite almacenar en un programita que cabe en tu PC una capacidad de proceso bestial, y aún así le cuesta un buen rato generar la imagen de salida.

Un ejemplo real de red neuronal que programé como ejercicio. Por supuesto es otra escala y complejidad de aplicación, pero aquí entrené una red neuronal para ser capaz de replicar un procesado de imagen arbitrario:

https://www.overfitting.net/2019/04/ing ... do-de.html

En esencia la red está almacenando todas las combinaciones de RGB origen a RGB destino en 8 bits, es decir para cada combinación RGB de entrada, la red es capaz de generar un valor RGB de salida emulando a un procesado dado. Es una transformación que requeriría para almacenarse de forma exacta de 256*256*256*3 valores numéricos, sin embargo la red neuronal que usé tenía 2 etapas de 64 nodos cada una. Sin entrar en honduras esto vienen a ser grosso modo 64*64 -> poco más de 4.000 coeficientes. Es decir con 4.000 numeritos se logra simular un proceso que requeriría de 256*256*256*3=50 millones de numeritos para realizarse de forma exacta. Con la 1/12000 ava parte de complejidad, la red neuronal es capaz de replicar el procesado que aprendió con un error tan bajo que es indetectable.

La primera imagen es la imagen a procesar, la segunda imagen es el procesado original exacto, y la tercera el procesado generado por la red neuronal. Como puede verse los dos procesados son indistinguibles a la vista (cuando se analizan en detalle la desviación media no llega a medio nivel de 8 bits):

http://guillermoluijk.com/datosimagenso ... _64_64.jpg

Y le metí 64 nodos por etapa por aquello de afinar, pero con 32 nodos por etapa (lo que sería poco más de 1.000 numeritos), el resultado ya era el 99% del original. Aquí podéis ver cómo mejora el resultado a medida que aumentamos el número de nodos por etapa. La mitad izquierda es el procesado exacto que tratamos de emular, y la mitad derecha es el procesado obtenido con la red neuronal (los nodos son la cifra que aparece (2,2),... (16,16), (32,32), (64,64)):



Salu2!

JMLA escribió:Creo que entiendo lo que hace la IA, y por eso no me extraña que haya transformado ese retrato en un WASP. Pero es un tipo retrato muy formal (iluminación, color de fondo) en el que precisamente abundan los WASP tanto como los cuellos blancos.
Con mi comentario quería apuntar a la posiblidad de que fuera un fake.

No es ningún fake, es un ejercicio extremo que se hizo precisamente para explicar cómo funcionan las redes neuronales. Aquí es fácil saber que ese tío no es Obama porque todos sabemos cómo es Obama (que para empezar es negro), pero y si la foto fuera de un animal o de una persiana? o incluso de una persona pero anónima? no darías por bueno el resultado? Lo puedes hacer, pero no está de más ser consciente de que ese animal, persiana o persona anónima no es exactamente la que fotografiaste, es solo una que se le parece mucho y que en realidad no existe.

Salu2!

Te juro por Snoopy que me lo he leído entero. Y si bien me faltan bastantes relecturas para entender ni siquiera la mitad, me ha servido 100% para intuir de qué y cómo va el tema.
Gracias, Guillermo

Hola, sorprendido por este comentario...es que cuando hay luz suficiente y la escena está uniformemente iluminada (sujeto y fondo) el subir el ISO apenas influye o incide sobre la generación de ruido ...
Saludos
Felipe

freme_3 escribió:Hola, sorprendido por este comentario...es que cuando hay luz suficiente y la escena está uniformemente iluminada (sujeto y fondo) el subir el ISO apenas influye o incide sobre la generación de ruido ...
Saludos
Felipe

Ya que lo omites, diré que he sido yo quien lo ha dicho. Y si no lo crees, es tan fácil como hacer la prueba.
Escena bien iluminada. Iluminación uniforme. Bien expuesta.
Sube ISO a 6400 para aumentar velocidad de obturación y me cuentas...

Otra cosa es subir a ISO 120000 para fotografiar un paisaje estático

Bueno bueno no empecéis con lo de la Iso y el ruido Que Guillermo nos fustiga y con razón, aquí ya deberíamos estar aprobados en esa temática
Volviendo a lo de la AI ..... eso da miedo, yo me vuelvo al Nik Dfine, no quiero que esa red neuronal me cambie las cosas, que me engaña
Ya sin bromas habrá que darle una vuelta al tema e intentar comprender como funciona.
saludotes

Rafa Buscaret escribió:

freme_3 escribió:Hola, sorprendido por este comentario...es que cuando hay luz suficiente y la escena está uniformemente iluminada (sujeto y fondo) el subir el ISO apenas influye o incide sobre la generación de ruido ...
Saludos
Felipe

Ya que lo omites, diré que he sido yo quien lo ha dicho. Y si no lo crees, es tan fácil como hacer la prueba.
Escena bien iluminada. Iluminación uniforme. Bien expuesta.
Sube ISO a 6400 para aumentar velocidad de obturación y me cuentas...

Otra cosa es subir a ISO 120000 para fotografiar un paisaje estático

Con ISO 6400
A7_07552nmv by freme_3, en Flickr

A7_07552nm by freme_3, en Flickr

¿Y el resultado de este paisaje qué te parece, a ISO 6400, f/16 y velocidad 1/6400?
Hablo del ruido, claro

Rafa Buscaret escribió:¿Y el resultado de este paisaje qué te parece, a ISO 6400, f/16 y velocidad 1/6400?
Hablo del ruido, claro

Hola, siempre que no sea una ampliación a algo más de un A4, pues bien otra cosa seria hacer un mural, aqui ya
Saludos
Felipe

Bueno. Yo tengo la suerte (o la mala suerte ) de que nunca necesitaré ampliar tanto mis fotos.
Un saludo

La cuestión en todas las fotos de Felipe con parámetros disparatados no es si el ruido es así o es asá, es que no hacía ninguna falta hacer la foto tan malamente. Teniendo en cuenta que Felipe dedica mucha más energía a dar la turra para convencer al personal de que sus fotos a ISOs estratosféricos valen que a aprender a exponer, pues creo que pasaremos de año y de año y todo seguirá igual.

Salu2!

Rafa Buscaret escribió:

Guillermo Luijk escribió:...este tipo de programas no pueden limitarse a reducir ruido, porque técnicamente no reducen ruido sino que sustituyen tu imagen por otra parecida que no tenía ruido.

Entendido

No es tu foto?

Edito. Iba retrasado en el Hilo. Curiosidad. Y como sabe cuales son buenas y cuales no?. Las mias también estan subidas. Las borro no sea que la A.I. aprenda mal?

Guillermo Luijk escribió:La cuestión en todas las fotos de Felipe con parámetros disparatados no es si el ruido es así o es asá, es que no hacía ninguna falta hacer la foto tan malamente. Teniendo en cuenta que Felipe dedica mucha más energía a dar la turra para convencer al personal de que sus fotos a ISOs estratosféricos valen que a aprender a exponer, pues creo que pasaremos de año y de año y todo seguirá igual.

Salu2!

No le des más vueltas al asunto, allá cada cual con sus "convicciones".
Solamente aprovecho para agradecer las explicaciones acerca de lo que rodea a la IA que, como comentas en palabras de A. C. Clarke, casi bordea lo mágico a ojos de los profanos como yo.

Saludos,
Juan.

pollfoll escribió:
Edito. Iba retrasado en el Hilo. Curiosidad. Y como sabe cuales son buenas y cuales no?. Las mias también estan subidas. Las borro no sea que la A.I. aprenda mal?

Pues mira que si fuese así - que no lo es- con las mías iba de culo y se le rompían los esquemas y todos los algoritmos

Guillermo Luijk escribió:La cuestión en todas las fotos de Felipe con parámetros disparatados no es si el ruido es así o es asá, es que no hacía ninguna falta hacer la foto tan malamente. Teniendo en cuenta que Felipe dedica mucha más energía a dar la turra para convencer al personal de que sus fotos a ISOs estratosféricos valen que a aprender a exponer, pues creo que pasaremos de año y de año y todo seguirá igual.

Salu2!

Iba todo fenómeno, estábamos dándonos cuenta de como funciona la IA, y apareció el Tío Cosa, que no sólo desparrama ISO a destajo sino que además es el único ser vivo en la tierra que usa el f/16...

Por lo que estáis comentando interpreto que os resultaría interesante escribir un artículo, ordenadito y en limpio, orientado a fotógrafos y con cero (o los mínimos) tecnicismos para que se entienda de dónde proviene la magia de los programas basados en IA (redes neuronales), y en consecuencia lo que se puede esperar de ellos, y lo que no se puede ni debe esperar. A ver si este puente saco tiempo y lo escribo.

No se trataría en absoluto de un artículo hablando de ningún programa en concreto, sino de entender cómo funcionan todos ellos para saber a qué atenerse al usarlos y saber cómo obtienen su "magia".

Salu2!

Me parece una gran idea que muchos te agradeceremos