Uno de los retos mas grandes de la ciencia de reconocimiento de imágenes y de patrones, es ¿cómo poder crear un algoritmo en donde se pueda deducir el patrón primordial o universal de algo que se detecta visualmente?

En otras palabras, sin importar cual guitarra nos presenten, nosotros sabemos que es una guitarra, incluso si nos presentan un modelo que nunca antes vimos en la vida. Esa proeza la podemos hacer gracias a que tenemos la capacidad de reconocer la forma abstracta, o intrínseca, de los objetos que vemos.

En el caso de la guitarra, lo que notamos son las curvas de esta, así como su mástil (el lado "largo" de esta en forma de tabla). Es decir, en nuestra mente una guitarra es en realidad un objeto en forma de número 8, con un mástil que surge de uno de sus lados.

Similarmente podemos así mismo clasificar personas, animales, edificios, automóviles, aviones, cucharas, pianos, pesas, sillas, botellas, laptops, destornilladores, nubes, libros, etc.

Pues la noticia de hoy, es que por primera vez se ha creado un algoritmo que precisamente deduce esas cosas, lo que sin duda dotará a una nueva generación de software de inteligencia artificial de la capacidad de poder entender mejor su entorno, así como de clasificar los objetos que ve en su medio ambiente.

Este adelanto fue posible gracias a científicos del MIT (Instituto de Tecnología de Massachussetts) y de UCLA (University of California at Los Angeles), y funciona buscando rasgos visuales comunes compartidos por múltiples ejemplos del mismo objeto.

En un paso posterior, el algoritmo entonces busca por combinaciones de esos rasgos compartidos por múltiples ejemplos de varios objetos similares, y finalmente cruza ambos resultados para ver combinaciones de todas esas combinaciones y ver cuáles son los rasgos que continúan siendo iguales al final del algoritmo.

El resultado final son dibujos abstractos que se asemejan a bosquejos a lápiz de objetos, en donde se traza lo que el algoritmo cree es una representación "universal" del objeto. Como pueden ver en la imagen que acompaña el artículo, los resultados son bastante obvios en la mayoría de los casos.

Algo curioso a notar, es que esto se asemeja mucho a como un niño posiblemente aprende a reconocer objetos en sus primeros meses: Primero nota un ejemplo de algo, después nota mas copias de ese mismo objeto (como por ejemplo, un biberón, o la cara de sus padres, o una mecedora), y mas tarde ve otros ejemplos de esos mismos objetos (otros biberones, otros familiares, sillas, mesas, etc) y aprende a asociar los objetos que son parecidos para clasificarlos como la misma cosa.

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autor: josé elías