Visión artificial

Visión artificial

Visión artificial

Dentro de un tiempo, cuando estés de vacaciones en la selva y fotografíes un pájaro escondido entre los árboles, los programas de visión artificial y reconocimiento de imágenes que está desarrollando Antonio Torralba en el prestigioso Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ciencia Computacional (CSAIL) del MIT, te dirán inmediatamente de qué especie se trata.

Conocí a Antonio hace 3 años en Boston tras descubrir una obra suya expuesta en el Museo del MIT. Ya entonces me dijo: “pronto cuando pongas ‘gato’ en google images no buscará fotografías por tags sino por identificación de figuras de gatos en la imagen”. Desde entonces me ha ido ilustrando e insistiendo en que no tenemos que tener el cerebro como referencia, sino buscar maneras mejores de crear inteligencias diferentes.

Yo partía del planteamiento básico que motivó a los primeros impulsores de la inteligencia artificial en los años 60: Si nuestro cerebro funciona como una máquina; si se trata “sólo” de un conjunto de piezas comunicándose entre sí pudiendo interpretar lo que perciben nuestros sentidos, recordando o generando inteligencia… no parece imposible construir una máquina que también piense de manera inteligente. Sí se convirtió en una tarea difícil y llena de fracasos. Pero Antonio defiende que “el optimismo ha regresado al campo de la inteligencia artificial”. Hoy por fin Antonio Torralba traslada sus ideas en este blog, e incluso nos propone participar en su proyecto Labelme. Gracias Antonio

VISIÓN ARTIFICIAL, por Antonio Torralba

Usar la visión para percibir el mundo que nos rodea es algo que hacemos desde que nos despertamos y sin ningún esfuerzo aparente. Por eso, uno podría pensar que construir un sistema de visión artificial debería ser una tarea relativamente sencilla. Esa impresión la tuvieron también los primeros investigadores que trabajaron en este área de la Inteligencia Artificial. Un ejemplo del optimismo inicial fue protagonizado en 1966 por Symour Papert, profesor del MIT Media Lab, que encargó a varios de sus estudiantes el implementar un sistema visual como proyecto de verano. No tardaron mucho en darse cuenta de que no iba a resultar tan sencillo resolver muchos de los problemas que plantea el mundo visual.

Pero, ¿por qué resulta tan difícil construir un sistema de visión artificial? Uno de los problemas que existen es que nuestra intuición sobre lo fácil que es “ver” es incorrecta. Nuestro sistema visual nos esconde los detalles de las operaciones que tiene que realizar para analizar el mundo visual. Pero podemos desenmascarar parte del proceso estudiando ilusiones visuales. Veamos un ejemplo. [...]

Vía Apuntes científicos desde el MIT.

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