Los investigadores muestran que las máquinas también están mal

Los investigadores muestran que las máquinas también están mal

octubre 19, 2020 0 Por RenzoC


Un estudio sobre ilusiones visuales en redes Las neuronas artificiales revelan que la percepción artificial no elimina las subjetividades y sesgos del cerebro humano. Que las máquinas pueden equivocarse en su percepción de la realidad, como lo hace la gente, es una de las principales conclusiones de este trabajo publicado recientemente en ‘Vision Research’.

Investigadores del Laboratorio de Procesado de Imágenes (IPL) de la Universidad de Valencia (UV) y del Departamento de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (DTIC) de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) han demostrado así que las redes neuronales convolucionales (un tipo de red neuronal artificial comúnmente utilizada en los sistemas de detección) también se ven afectadas por ilusiones visuales, como ocurre en el cerebro humano.

En una red neuronal convolucional, el neuronas se organizan en campos receptivos de la misma manera que lo hacen las neuronas en la corteza visual de un cerebro biológico. Estas redes se encuentran en una amplia variedad de sistemas autónomos, como la detección y reconocimiento de rostros o en vehículos autónomos, explica la UV en un comunicado.

El estudio analiza el fenómeno de las ilusiones visuales en las redes de convolución en comparación con su efecto sobre la visión de los humanos. Después de entrenarlos para tareas simples como eliminar ruido o desenfocar, los científicos han descubierto que estas redes también son susceptibles de percibir la realidad de manera sesgada, causada por ilusiones visuales de brillo y color.

Algunas ilusiones de la red pueden ser «Inconsistente» con la percepción de los humanos, lo que significa que las ilusiones visuales que se producen en ellos no necesariamente tienen que coincidir con las percepciones ilusorias biológicas. Por otro lado, en estas redes artificiales se pueden producir ilusiones distintas y ajenas al cerebro humano.

“Este es uno de los factores que nos lleva a pensar que no es posible establecer analogías entre la simple concatenación de redes neuronales artificiales y el cerebro humano, mucho más complejo ”, dice Jesús Malo, catedrático de Óptica y Ciencias de la Visión e investigador del Laboratorio de Procesado de Imágenes.

En esta línea, el equipo acaba de publicar en ‘Scientific Reports’ otro artículo que detalla los límites y diferencias entre los dos sistemas, con resultados que los llevan a advertir sobre el uso de estas redes para estudiar la visión humana.

Los investigadores defienden el hecho de que las redes neuronales artificiales con módulos bioinspirados intrínsecamente no lineales no solo emulan mejor el percepción humano básico pero puede proporcionar un mayor rendimiento en aplicaciones de uso general. Es «un cambio de paradigma tanto para la ciencia de la visión como para la inteligencia artificial».





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