**Descripción:** La perturbación adversarial se refiere a una pequeña modificación intencional en los datos de entrada de un modelo de aprendizaje automático, diseñada para engañarlo y provocar que produzca resultados incorrectos. Estas alteraciones son sutiles y, a menudo, imperceptibles para los humanos, pero pueden llevar a que el modelo clasifique o interprete la información de manera errónea. Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto de los modelos de aprendizaje automático en general, donde los algoritmos compiten en tareas de clasificación y predicción. En este entorno, las perturbaciones adversariales pueden ser utilizadas para evaluar la robustez de los modelos, así como para mejorar su capacidad de generalización. La comprensión de las perturbaciones adversariales es crucial para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más seguros y confiables, ya que revela vulnerabilidades inherentes en los modelos de aprendizaje profundo. A medida que la tecnología avanza, la necesidad de abordar estas debilidades se vuelve cada vez más apremiante, especialmente en aplicaciones críticas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
**Historia:** El concepto de perturbaciones adversariales comenzó a ganar atención en la comunidad de investigación en inteligencia artificial alrededor de 2014, cuando se publicaron estudios que demostraron cómo pequeñas modificaciones en las imágenes podían engañar a modelos de clasificación de imágenes. Uno de los trabajos más influyentes fue el de Szegedy et al. en 2013, que introdujo el término y mostró que los modelos de aprendizaje profundo eran vulnerables a estas perturbaciones. Desde entonces, la investigación ha evolucionado, explorando diferentes técnicas para generar perturbaciones adversariales y métodos para defenderse de ellas.
**Usos:** Las perturbaciones adversariales se utilizan principalmente en la evaluación de la robustez de modelos de aprendizaje automático. Permiten a los investigadores identificar vulnerabilidades en los modelos y mejorar su resistencia a ataques maliciosos. Además, se emplean en la generación de datos sintéticos para entrenar modelos más robustos y en la mejora de la seguridad en aplicaciones críticas, como la conducción autónoma y la detección de fraudes.
**Ejemplos:** Un ejemplo de perturbación adversarial es la modificación de una imagen de un gato para que un modelo de clasificación de imágenes lo identifique erróneamente como un perro. Otro caso es el uso de perturbaciones en el procesamiento del lenguaje natural, donde pequeñas alteraciones en el texto pueden llevar a un modelo a cambiar su interpretación o respuesta. Estos ejemplos ilustran cómo las perturbaciones adversariales pueden tener un impacto significativo en el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial.
