Las redes adversarias, en particular las Redes Generativas Adversarias (GANs), son una clase de sistemas de IA que consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí. Introducidas por Ian Goodfellow en 2014, las GANs se utilizan para generar datos sintéticos que se asemejan mucho a los datos reales. Este enfoque ha revolucionado varios campos, incluida la generación de imágenes, la augmentación de datos y el aprendizaje no supervisado.
Una GAN se compone de dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador crea datos sintéticos, como imágenes, mientras que el discriminador evalúa estos datos en comparación con los datos reales. El generador tiene como objetivo producir datos que sean indistinguibles de los datos reales, mientras que el discriminador se esfuerza por diferenciar entre los datos reales y los generados. Este proceso adversario continúa hasta que el generador produce datos altamente realistas que el discriminador ya no puede distinguir confiablemente de los datos reales.
El proceso de entrenamiento de una GAN implica que el generador cree muestras sintéticas, que luego son evaluadas por el discriminador. El discriminador proporciona retroalimentación sobre el realismo de las muestras, y el generador ajusta sus parámetros para mejorar la calidad de sus resultados. Este proceso iterativo es similar a un juego del gato y el ratón, donde el generador y el discriminador mejoran continuamente en respuesta a las acciones del otro.
Las GANs tienen numerosas aplicaciones. En el procesamiento de imágenes, pueden generar imágenes de alta resolución a partir de entradas de baja resolución, crear rostros humanos realistas e incluso transformar imágenes de un estilo a otro, como convertir bocetos en imágenes fotorrealistas. En el campo de los videojuegos, las GANs pueden generar texturas y entornos realistas. Además, las GANs se utilizan en el campo médico para crear imágenes médicas sintéticas para investigación y entrenamiento, donde los datos reales pueden ser escasos.
A pesar de sus capacidades, las redes adversarias enfrentan varios desafíos. Entrenar GANs puede ser difícil debido al delicado equilibrio requerido entre el generador y el discriminador. Si una red se vuelve demasiado poderosa en comparación con la otra, el proceso de entrenamiento puede volverse inestable. Además, se sabe que las GANs sufren de colapso de modo, donde el generador produce una variedad limitada de muestras, sin capturar la diversidad de la distribución de datos reales.
