Un programa informático está intentando conseguir lo que denominamos sentido común, mediante el análisis de imágenes las 24 horas del día. El objetivo es comprobar si las computadoras pueden aprender, de la misma forma en que lo hacemos los humanos, para alcanzar un nuevo estado en el que sería capaz de tomar decisiones fundamentadas.
Este aprendiz de imágenes sin fin, denominado NEIL (, por sus siglas en inglés), ha comenzado a funcionar en la Universidad de Carnegie Mellon, en Estados Unidos.
Según explica la BBC, los trabajos han sido impulsados por la Oficina de investigación naval del Departamento de Defensa norteamericano y por Google y desde el pasado mes de julio el programa ha visto hasta tres millones de imágenes. Como resultado, ha logrado manejar mil 500 objetos en medio millón de imágenes, y mil 200 escenas, de cientos de miles de fotografías, creando 2 mil 500 asociaciones.
El equipo a cargo del proyecto espera que el programa NEIL aprenda a relacionar entre diferentes aspectos, sin que haya que enseñárselo, después de que hayan sido capaces de identificar y etiquetar objetos, mediante la visión digital, que modela lo que los humanos vemos mediante el uso de hardware y software. Se espera que NEIL pueda añadir información a estos datos.
“Las imágenes son la mejor forma de aprender capacidades visuales”, afirma Abhinav Gupta, profesor de Robótica en la citada Universidad. “También ofrecen mucha información de sentido común sobre nuestro mundo. La gente aprende por sí misma y, con NEIL, esperamos que las computadoras hagan lo mismo”, aseguró a la BBC Abhinay Gupta, profesor de robótica de la citada Universidad.
Por ahora, NEIL establece asociaciones sencillas del tipo “los coches van por la carretera” y, según constata el equipo de investigadores, puede cometer errores. Un ejemplo muy ilustrativo es que puede creer que “Pink” se refiere a la estrella del pop, en lugar de a un color (pink en inglés), ya que entre las imágenes que ha visto es más probable que se haya relacionado el término con un hecho reciente.
Para evitar errores de este tipo, las personas deben seguir formando parte del proceso de aprendizaje del programa, señalan los investigadores a la BBC.
-PC World
