1. ¿Cómo funciona el algoritmo de la aplicación? Durante nuestra interacción con Quick, Draw!, nos dimos cuenta de que el algoritmo funciona a partir de una red neuronal que va adivinando lo que estamos dibujando en tiempo real. Mientras trazamos la imagen, la IA analiza cada línea como una secuencia de coordenadas, y va comparando nuestro dibujo con millones de ejemplos que ya tiene en su base de datos. Esto le permite hacer predicciones bastante acertadas, incluso cuando el dibujo no es perfecto.
2. ¿Qué tipo de dataset o conjunto de datos utiliza? La IA utiliza el Quick, Draw! Dataset, un conjunto de datos abierto que fue alimentado por millones de usuarios de todo el mundo. Tiene más de 50 millones de dibujos agrupados en 345 categorías distintas, y cada uno se guarda no solo como imagen final, sino como un registro del proceso de dibujo: el orden, la dirección y la velocidad de los trazos.
3. ¿Qué tipo de predicciones puede generar la aplicación? El sistema va haciendo predicciones en tiempo real sobre qué objeto estamos tratando de dibujar. A medida que avanzamos, va ajustando sus respuestas hasta dar con la que considera correcta. Nos pareció muy interesante cómo incluso con pocos trazos la IA lograba adivinar, lo que muestra la eficacia de su entrenamiento.
4. ¿Quién desarrolló la aplicación? Quick, Draw! fue desarrollado por Google Creative Lab como parte de su serie de AI Experiments, un proyecto que busca acercar la inteligencia artificial al público general de forma creativa y accesible.
5. ¿Qué términos de servicio tiene? Al usar la aplicación, aceptamos los Términos de Servicio de Google, lo que implica que los dibujos que realizamos pueden ser almacenados y utilizados para entrenar futuros modelos de IA. Esto incluye su posible uso por parte de terceros, ya que el dataset es público. Aunque la información personal no se recopila de forma explícita, es importante tener en cuenta que sí se almacena metadata como el país desde donde se juega o si el dibujo fue exitosamente reconocido.
6. ¿Cómo son utilizados los datos que se ingresan al sistema? ¿Generan algún impacto en la privacidad? Los dibujos que realizamos se convierten en parte del dataset de entrenamiento que Google utiliza para mejorar su tecnología de reconocimiento visual. Si bien no se piden datos personales, entendemos que esta información se vuelve parte de un conjunto abierto, y eso nos hizo reflexionar sobre cómo incluso acciones aparentemente inocentes como jugar pueden contribuir al desarrollo de sistemas mucho más grandes. Aunque el impacto en la privacidad parece menor, existe el riesgo de que nuestros datos (aunque anónimos) sean utilizados sin que sepamos exactamente para qué.
7. ¿En qué contextos puede utilizarse esta aplicación? Discutimos cómo esta IA puede tener múltiples aplicaciones: 1. En la educación, para enseñar conceptos de inteligencia artificial, reconocimiento de patrones y creatividad. 2. En el entretenimiento, como una forma de jugar mientras se aprende. 3. En el arte y la tecnología, para generar datasets que pueden ser reutilizados por investigadores, artistas o desarrolladores. 4. Incluso se podría usar en dinámicas de grupo para explorar cómo cada persona interpreta visualmente una palabra o concepto.
8. ¿Cómo nos sentimos interactuando con esta IA? ¿Qué metáfora usaríamos para describirla? Nos sentimos sorprendidos y, al mismo tiempo, desafiados. A veces la IA adivinaba muy rápido, lo que generaba asombro, pero también nos hizo pensar en lo mucho que puede llegar a saber con tan poca información. Si tuviéramos que usar una metáfora, diríamos que es como un niño súper dotado jugando adivinanzas con millones de dibujos en su memoria: curioso, rápido, y a veces inquietantemente preciso.