Primero, los investigadores crearon una red neuronal convolucional para aprender y clasificar las preferencias de un usuario por determinados artículos. Para ello, emplearon los datos de compra recogidos de Amazon en seis categorías: zapatos, camisetas y pantalones de mujeres y hombres. Este tipo de modelo de recomendación es común en el mundo minorista de inte et y suele figurar como "Otros artículos que te pueden interesar" en la parte inferior de la página.
nDespués, el equipo utilizó esa información para entrenar una red antagonista generadora (GAN, por sus siglas en inglés), un tipo de inteligencia artificial que rinde especialmente bien a la hora de generar imágenes realistas. Con las GAN, dos redes son entrenadas con los mismos datos. Una genera imágenes falsas basadas en ese conjunto de datos, mientras que la otra usa los mismos datos para determinar si una imagen es real. Este método permite que la combinación de ambas den lugar a mejores resultados. Para esta investigación, la GAN creó múltiples imágenes de artículos para cada usuario.
nLas GAN, que fueron desarrolladas por el investigador científico de Google Brain Ian Goodfellow (ver La tecnología para manipular contenidos amenaza con devolve os a las noticias del siglo XX), han aparecido en las noticias recientemente: un equipo de investigación distinto entrenó a una con imágenes reales de estrellas de Hollywood (EEUU) y el programa fue capaz de crear caras falsas sorprendentemente creíbles. Sin embargo, no todas las caras eran perfectas: algunas contenían zonas borrosas o carecían de rasgos como cejas. El proyecto de moda resultó menos problemático, en gran parte porque las imágenes utilizadas para entrenar las redes fueron captadas desde el mismo ángulo contra fondos blancos, lo que hace que generar imágenes convincentes resulte mucho más fácil. Esto sería esencial si el sistema aspira a a usarse algún día para vender ropa
nAgregar una GAN a los sistemas de recomendación podría ayudar a los minoristas de inte et a descubrir qué quieren los clientes más allá de los artículos que ya ofrecen. Aun así, los investigadores aún tendrían que descubrir algunas cosas primero, incluido cómo convertir las imágenes bidimensionales generadas por ordenador en representaciones tridimensionales para producir una prenda de vestir. El científico informático de la Universidad de Califo ia en San Diego Julian McAuley, uno de los autores del artículo, señala: "No es como si generáramos un patrón de costura".
nLa GAN del equipo también tiene mucho camino por recorrer antes de poder reemplazar a un estilista o incluso sugerir un nuevo atuendo. Por el momento, para un usuario al que le gusten las camisas azules, la GAN crea más camisetas azules, nada sorprendente. La preferencia por los pantalones negros se introdujo en la GAN para crear unos chinos, pero el sistema todavía no puede crear un par de zapatos que conjunten bien con un determinado pantalón. "Tendrías que hacer un poco de adivinación si quieres llamar a eso estilo o no", dice McAuley.
nA pesar de las limitaciones actuales, la moda podría beneficiarse mucho de la inteligencia artificial. Es un campo que dispone de grandes conjuntos de datos sobre los gustos de los clientes, y hay mucho dinero en juego. Amazon, por ejemplo, ya está trabajando en sistemas de IA para mejorar las tendencias de moda, y también ha trabajado con GAN (ver La nueva inteligencia artificial de Amazon es capaz de diseñar ropa a la moda). Alibaba, mientras tanto, acaba de presentar un sistema que se ha convertido en un éxito inmediato FashionAI (ver Alibaba inyecta inteligencia artificial en tiendas y logra batir su récord del Día de los Solteros). La tecnología es capaz de recomendar artículos a los compradores en función de las prendas que se han llevado al probador.
nEl director científico de Vue.ai, una start-up de inteligencia artificial aplicada a la moda que desveló recientemente un método para crear modelos de moda falsos usando GAN, Costa Colbert, dice que a pesar de lo prometedoras que parecen ser las investigaciones de la Universidad de Califo ia en San Diego y Adobe, hacen falta tantos datos que tal vez sólo resultara útil a las grandes firmas del comercio minorista en línea. El investigador detalla: "Si todo lo que hace la persona es entrar y hacer clic en una prenda, no se podrá hacer gran cosa".
nSin embargo, las GAN seguirán dando que hablar en la moda de inte et. Colbert señala que algunas empresas ya permiten a los compradores enviar sus medidas personales para obtener artículos personalizados. Las GAN podrían proporcionar una forma barata y rápida de mostrar a los usuarios todas las diferentes opciones disponibles, y, por supuesto, de vender más.
n