Las computadoras han adquirido una vista similar a la humana
Ahora se cree ampliamente que todo lo que surge de forma natural es difícil de replicar en la tecnología. No es sorprendente que, cuando somos el producto de seis millones de años de evolución, los sistemas informáticos avanzados y la robótica digital generalmente tengan solo unas pocas décadas. Sin embargo, su desarrollo se está moviendo en la dirección correcta, como lo demuestra la percepción mejorada del mundo por parte de la computadora.
Hoy en día, la mayoría de los sistemas de visión por computadora están lejos de cualquier estándar o razonable. La desorientación del objeto es, con mucho, el menor problema en situaciones en las que un objeto levitado o algo «camina hacia» o «cubre» algo. Lo que quiero decir con esto es que si vamos a confiar cada vez más en robots y sistemas automatizados e incluso autónomos, nosotros (no tanto nosotros, sino los expertos) debemos tratar de realizar mejoras significativas en la forma en que los sistemas relacionados perciben el mundo.
¿Cómo mejoraron los investigadores del MIT la percepción del mundo por parte de las computadoras?
Después de todo, queremos conducir autos autónomos y volar en cabinas sin piloto, externalizar el trabajo tedioso a robots y automatizar todo lo que podamos, por lo que definitivamente necesitamos desarrollar sistemas basados en cámaras ópticas. Recientemente, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts han hecho esto, presentando al mundo su última creación: 3DP3, o percepción de escena 3D a través de la programación probabilística.
Es un nuevo sistema de inteligencia artificial que intenta alcanzar el nivel humano de percepción del mundo y lo hace asombrosamente bien. Aprende a percibir objetos del mundo real a partir de unas pocas imágenes y percibe escenas en términos de los objetos previamente aprendidos. A continuación, encontrará un gran ejemplo de esto, que compara una foto real en secuencia con una leída por un sistema tradicional de aprendizaje profundo y finalmente 3DP3.
En ambos casos, se suponía que los algoritmos se centrarían en un objeto específico y proporcionarían a los investigadores un resultado de cómo lo ven exactamente. En las pruebas, los investigadores demostraron que 3DP3 no es rival para esta tarea y apenas 5 imágenes de referencia fueron suficientes para que funcionara de manera efectiva. Así que ahora los investigadores responsables quieren mejorarlo para que sea efectivo incluso con material de una sola fuente y probar su potencial para entrenar otras redes neuronales.
En cuanto al desarrollo de 3DP3 en sí, los investigadores se inspiraron en conceptos desde el principio de la investigación en inteligencia artificial. Según él, los sistemas de visión por computadora pueden verse como el “inverso” de los gráficos por computadora, como señala Technology.org . Con esto en mente, los investigadores han desarrollado una programación probabilística que permite que el sistema compare los objetos detectados con los datos de entrada para ver si las imágenes capturadas por la cámara coinciden con alguna escena. Es importante destacar que el sistema es capaz de reconocer posibles desajustes y corregirlos.
Escrito por: Artículos de energía oscura
