En los últimos meses, he estado explorando cuán lejos puede llevarnos la IA, no solo en teoría, sino en hacerlos reales. ¿Podríamos crear herramientas reales usando solo computadoras básicas e IA? ¿Podríamos probar técnicas como la detección de imágenes de IA, no en laboratorios gigantes, sino en entornos cotidianos?
Este viaje me llevó a probar algo específico: construir un detector de imágenes AI. Una herramienta que puede ayudar a detectar imágenes falsas vs reales usando nada más que lógica, un conjunto de datos y un modelo capacitado.
No se trataba solo de construir una herramienta. Se trataba de probar lo que AI y yo pudimos hacer juntos, y este artículo es el segundo de una serie en la que presiono aún más estos límites.
Rompiéndolo con AI
Tenía una pregunta en mente: ¿puedo construir un detector de imágenes desde cero utilizando un conjunto de datos de imágenes reales y falsas?
Me dirigí a AI para obtener ayuda, y Chatgpt me acompañó durante todo el proceso paso a paso:
- Cómo estructurar mi conjunto de datos correctamente.
- Cómo etiquetar imágenes para el entrenamiento.
- Qué tipo de modelo usar (elegimos un CNN).
- Cómo guardar el modelo como un archivo .h5 para la reutilización.
- Y cómo empaquetarlo de una manera que funcione incluso fuera de Python.
Había obstáculos técnicos. La versión .exe siguió fallando. Pero con cada intento, aprendí más sobre cómo funcionan los modelos de IA debajo del capó y cómo hacerlos realmente portátiles.
¿Cómo funciona el detector de imágenes AI?
La concept detrás de la herramienta es easy. Le das una imagen. Te cube si es actual o generada por IA.
Así es como funciona detrás de escena:
El modelo fue entrenado en dos conjuntos de datos: uno de imágenes reales y una de las generadas por IA.
Cada imagen se redimensionó, normalizó y se alimentó en una pink neuronal convolucional.
Después de muchas rondas de entrenamiento, el modelo alcanzó una precisión confiable.
Luego lo guardé como un archivo .h5, permitiendo que se reutilice en otros proyectos, como una aplicación net o un ejecutable.
El resultado? Un prototipo de trabajo de un detector de imágenes de IA que puedo compartir en el detector de imágenes GitHub AI y Kaggle e incluso integrarse en un sitio net para uso público.
Por qué lo construí
No construí esta herramienta para convertirme en el próximo detector de Deepfake del mundo. Lo construí para probar una concept:
¿Pueden las personas regulares construir herramientas de IA útiles utilizando lo que está disponible hoy?
Resulta: Sí.
Y herramientas como esta podrían ser útiles de manera pequeña pero importante:
- Maestros que muestran a los estudiantes cómo funciona la capacitación de IA.
- Los desarrolladores son implementación del modelo de aprendizaje.
- Los periodistas que prueban la autenticidad de la imagen en tiempo actual.
- Cualquiera que quiera consultar una foto de perfil sospechosa en línea.
No es una solución de un solo clic. Pero es una ventana a lo que es posible.
Pensamientos finales
Este es solo el comienzo. Con cada artículo y cada prueba, profundizaré. Probaré nuevas concepts. Construiré e intentaré de nuevo. Porque así es como aprendemos, haciendo.
El detector de imágenes AI fue una prueba. Hay muchos más por venir. Si tienes curiosidad por lo que puedes crear con AI, comienza ahora. No espere permiso. No esperes la perfección.
Puedes construir algo actual. Y tal vez, te sorprenderás.
