Los investigadores muestran que las máquinas también están mal


Un estudio sobre ilusiones visuales en redes Las neuronas artificiales revelan que la percepci√≥n artificial no elimina las subjetividades y sesgos del cerebro humano. Que las m√°quinas pueden equivocarse en su percepci√≥n 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 Im√°genes (IPL) de la Universidad de Valencia (UV) y del Departamento de Tecnolog√≠as de la Informaci√≥n y Comunicaciones (DTIC) de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) han demostrado as√≠ que las redes neuronales convolucionales (un tipo de red neuronal artificial com√ļnmente utilizada en los sistemas de detecci√≥n) tambi√©n 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 ¬ęInconsistente¬Ľ con la percepci√≥n de los humanos, lo que significa que las ilusiones visuales que se producen en ellos no necesariamente tienen que coincidir con las percepciones ilusorias biol√≥gicas. Por otro lado, en estas redes artificiales se pueden producir ilusiones distintas y ajenas al cerebro humano.

‚ÄúEste es uno de los factores que nos lleva a pensar que no es posible establecer analog√≠as entre la simple concatenaci√≥n de redes neuronales artificiales y el cerebro humano, mucho m√°s complejo ‚ÄĚ, dice Jes√ļs Malo, catedr√°tico de √ďptica y Ciencias de la Visi√≥n e investigador del Laboratorio de Procesado de Im√°genes.

En esta l√≠nea, el equipo acaba de publicar en ‘Scientific Reports’ otro art√≠culo que detalla los l√≠mites y diferencias entre los dos sistemas, con resultados que los llevan a advertir sobre el uso de estas redes para estudiar la visi√≥n humana.

Los investigadores defienden el hecho de que las redes neuronales artificiales con m√≥dulos bioinspirados intr√≠nsecamente no lineales no solo emulan mejor el percepci√≥n humano b√°sico pero puede proporcionar un mayor rendimiento en aplicaciones de uso general. Es ¬ęun cambio de paradigma tanto para la ciencia de la visi√≥n como para la inteligencia artificial¬Ľ.





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