Erik Bernhardsson, un ex ingeniero de Spotify, se ha percatado de los alcances actuales de las redes neuronales artificiales, cuya inteligencia ha avanzado a tal grado de comprensión (y ociosidad) que sus algoritmos ya pueden definir los elementos que hacen famoso a un meme.
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De modo que el muchacho decidió montar un experimento, creando su propia red virtual, para ingresarle los datos de más de 50.000 fuentes tipográficas distintas, sólo para ver cómo las procesaba, y el resultado fue impresionante.
De acuerdo con una publicación de Flowing Data, Bernhardsson desarrolló un script capaz de recolectar más de 50.000 fuentes para alimentar su modelo y luego correr una serie de pruebas que le ayudaran a determinar el “nivel de comprensión” de su red artificial, documentando cada uno de los avances logrados en su blog personal.
A grandes rasgos esta clase de modelos se componen de una serie de “neuronas artificiales” que trabajando en conjunto con su algoritmo son capaces de realizar predicciones y procesos básicos en razón de lo que “saben” y lo que “aprenden”, al correr sobre ellas los datos recolectados.
En el caso de los experimentos de Bernhardsson, las 50.000 fuentes sirvieron como punto de partida para que la red dedujera los caracteres eliminados intencionalmente en otros patrones de tipografías introducidos, e incluso ayudaron para que se crearán nuevos diseños de tipografías a partir de las ya aprendidas:
Como bien señala FastCompany, las fuentes arrojadas por esta red neuronal artificial corresponden más un proceso de creación generativa por deducción que a un diseño real de la tipografía, pero igual representa un experimento interesante.
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