Un estudio con más de 200 modelos de IA reveló que las máquinas tienen dificultades para reconocer objetos cuando su forma general está distorsionada.
Publicado por: Redacción Tecnología
Aunque los sistemas de inteligencia artificial (IA) han avanzado en su capacidad para identificar objetos en imágenes, un nuevo estudio encontró que todavía tienen dificultades para reconocerlos cuando su forma general está distorsionada.
La investigación, publicada en la revista iScience, analizó más de 200 redes neuronales profundas y concluyó que ninguno de los modelos evaluados reproduce por completo los patrones que utilizan los seres humanos para reconocer objetos.
Los humanos aprovechan mejor la forma de los objetos
De acuerdo con los investigadores, las personas pueden identificar un objeto utilizando diferentes pistas visuales al mismo tiempo, entre ellas la textura, los pequeños detalles internos y la forma o silueta general.
Esta capacidad permite que el cerebro reconozca objetos incluso cuando algunos de sus elementos están modificados o presentan alteraciones en una imagen. Lea: Ingeniero de Anthropic renuncia y alerta sobre el peligro de la IA para la humanidad
Las redes neuronales, en cambio, pueden verse afectadas por pequeñas distorsiones cuando necesitan basarse principalmente en la forma general para determinar qué objeto están observando.
Más de 200 redes neuronales fueron puestas a prueba
El equipo de investigación quiso comprobar hasta qué punto los sistemas actuales de visión artificial procesan las imágenes de una manera similar a los seres humanos.
Para ello, los científicos crearon un conjunto de imágenes en el que modificaron de forma sistemática diferentes características visuales, como la forma general, las partes internas y las texturas. Además: La IA está cambiando un área inesperada de las empresas: no es la productividad
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Entre los objetos utilizados para las pruebas había gatos, mariposas, automóviles y mazorcas de maíz.
Posteriormente, compararon la capacidad de las personas para identificar correctamente las imágenes con el desempeño de decenas de modelos de redes neuronales profundas.
La IA obtuvo peores resultados al depender de la silueta
Los algoritmos informáticos registraron resultados inferiores a los de los seres humanos cuando el reconocimiento dependía principalmente de la forma general del objeto. Tenga en cuenta: Celulares e inteligencia artificial, entre las razones detrás de la caída en lectura que alerta PISA
Biyu He, investigador de la Universidad de Nueva York y uno de los autores del estudio, señaló que la capacidad humana para utilizar las pistas relacionadas con la forma global continúa siendo difícil de reproducir en los sistemas de visión artificial.
Los investigadores destacan que estos resultados son especialmente relevantes porque los modelos actuales han sido entrenados con enormes cantidades de fotografías realizadas por personas.
El estudio podría ayudar a mejorar la visión artificial
Los científicos consideran que el método utilizado en esta investigación puede servir como una nueva herramienta para evaluar y comparar la percepción visual de las máquinas y la de los seres humanos.
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Las conclusiones también podrían contribuir al desarrollo de sistemas de inteligencia artificial con una capacidad de reconocimiento más parecida a la humana. Otras noticias: ¿Usa ChatGPT o Claude para trabajar con Europa? Así puede afectarlo la nueva ley de IA de la UE
A largo plazo, estas mejoras podrían tener aplicaciones en dispositivos de asistencia y en tecnologías como las interfaces cerebro-ordenador, que buscan ayudar a personas con discapacidad a interactuar de manera más eficaz con el mundo real.
