Los humanos superan a la inteligencia artificial al reconocer objetos distorsionados

Las máquinas que utilizan inteligencia artificial (IA) presentan dificultades para reconocer objetos a partir de su forma general cuando determinadas partes de una imagen están distorsionadas. Esto se debe a que los modelos actuales no perciben visualmente los objetos de la misma manera que las personas.

Un estudio publicado en iScience puso a prueba más de 200 redes neuronales profundas. iScience es una revista científica internacional de acceso abierto, la cual publica investigaciones originales de distintas áreas de la ciencia, como biología, química, física, neurociencia y ciencias ambientales, entre otras.

“Ningún modelo ha reproducido por completo los patrones de reconocimiento de objetos de los seres humanos”, señaló el investigador Biyu He, de la Universidad de Nueva York y uno de los autores del artículo.

La capacidad humana para utilizar las características de la forma global al reconocer objetos “sigue siendo inigualable”. Las personas pueden identificar elementos a partir de diferentes características, entre ellas su textura, pequeños detalles internos y su forma o silueta general.

Por otro lado, las máquinas pueden verse afectadas incluso cuando las imágenes presentan pequeñas distorsiones. Con el paso del tiempo, estos sistemas “aprenden” patrones complejos que les permiten reconocer objetos visualmente y asignarles un nombre según su apariencia.

Cómo se desarrolla esta tecnología

Los modelos computacionales de redes neuronales profundas se desarrollan mediante el entrenamiento de ordenadores con grandes cantidades de datos e imágenes. Por ello, el equipo de investigadores buscó determinar si los modelos existentes de visión artificial funcionaban de una manera similar a la percepción humana.

Para llevar a cabo el estudio, crearon un conjunto de imágenes en el que modificaron de forma sistemática las formas generales, las partes internas y las texturas de distintos objetos, entre ellos un gato, una mariposa, un coche y una mazorca de maíz. Posteriormente, compararon la capacidad de los seres humanos para identificar correctamente esos objetos con la de docenas de los modelos más avanzados de redes neuronales profundas.

Los algoritmos informáticos obtuvieron de manera sistemática resultados inferiores a los de las personas cuando el reconocimiento de los objetos dependía exclusivamente de su forma general.

Los resultados indican que “los modelos actuales de visión por ordenador no se asemejan del todo a los humanos, a pesar de haber sido entrenados con una enorme cantidad de fotografías tomadas por personas”, indicó He, citado por la revista.

El estudio plantea una nueva metodología para evaluar y comparar la visión artificial con la capacidad de percepción de las personas. Los investigadores consideran que estos resultados podrían contribuir a mejorar los sistemas de visión artificial en el futuro.

¿De qué manera nos beneficiaría esta nueva tecnología?

Estas mejoras podrían favorecer el desarrollo de dispositivos de asistencia más eficaces, incluidas las interfaces cerebro-ordenador, que buscan permitir que las personas con discapacidad puedan ver y desenvolverse mejor en el mundo real.