Uno de los usos m√°s prometedores de los sistemas de inteligencia artificial es el reconocimiento de im√°genes. Alimentas el sistema con fotos de un objeto hasta que aprende a reconocerlo, pero ¬ŅQu√© pasa si le pides a esa IA que encuentre algo en una foto que no tiene nada? La respuesta es que lo imagina, y los resultados son sorprendentes.

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Un equipo de investigadores de Google est√° trabajando en una red neural que identifica im√°genes. Se trata de un sistema que emula el funcionamiento de neuronas en diferentes capas (entre 10 y 30). Cuando recibe una imagen, cada capa identifica diferentes par√°metros como los bordes, el color, los rasgos caracter√≠sticos, la repetici√≥n, etc. La √ļltima capa se encarga de determinar qu√© es el objeto en funci√≥n de los datos procesados por las anteriores capas y los millones de im√°genes similares que ha recibido antes.

En definitiva, lo que hace la red es detectar ciertos rasgos característicos y amplificarlos. Lo cierto es que hay aspectos de este proceso de aprendizaje por capas que no están muy claros, así que el equipo de Google ha tenido la ocurrencia de pedirle a una red neural entrenada para reconocer imágenes que encuentre diferentes objetos en fotos que solo tienen ruido y ninguna forma discernible.

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Al recibir una foto en la que solo hay ruido y la tarea de buscar un pl√°tano (sobre estas l√≠neas), la red comienza a alinear p√≠xeles una y otra vez hasta que halla rasgos que coinciden con la fruta. El sistema, en definitiva, interpreta cu√°les son los rasgos distintivos de un pl√°tano a partir de la nada. Es un nivel de abstracci√≥n propio del ser humano y que casi se corresponde con la imaginaci√≥n. Al igual que con el pl√°tano, la red logra ‚Äúimaginar‚ÄĚ otros objetos como estrellas de mar, tornillos u hormigas.

Curiosamente, el sistema comete los mismos errores de concepto que podr√≠a cometer un ni√Īo muy peque√Īo. al pedirle que interprete unas mancuernas, el sistema las muestra unidas al brazo que las sujeta sencillamente porque no ha visto suficientes im√°genes de las pesas sin que nadie las tenga en la mano y cree que brazo y mancuerna forman un todo.

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La capacidad para imaginar de la máquina llega a extremos sorprendentes cuando en vez de darle una foto vacía, se le ofrece una imagen normal y se le pide que aisle los elementos que cree importantes. Este es el resultado:

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La red neural es capaz incluso de jugar a imaginar formas en las nubes. Cuando se le ofrece una foto del cielo, el sistema encuentra formas que solo podemos calificar como on√≠ricas. Lo mismo pasa cuando se le ofrece una imagen con ruido, se le pide que localice un objeto como un edificio y despu√©s se repite el proceso. La red neural a√Īade objetos que ha asociado a otros (por ejemplo, asocia hojas y vegetaci√≥n con animales, y paisajes con edificios, especialmente pagodas o arcos). Las escenas resultantes son incre√≠bles. Alguna no est√° muy lejos de un cuadro de El Bosco. Los investigadores de Googe llaman a estas im√°genes interpretadas por la red neural ‚Äúinceptionismos‚ÄĚ y tienen toda una galer√≠a aqu√≠. A continuaci√≥n os ofrecemos algunos ejemplos. [Google Research v√≠a The Guardian]

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