El desarrollo sistemas de visión artificial inteligente ha permitido comparar las prestaciones de humanos y robots en las tareas de identificación de objetos en una escena compleja. ¿Dónde está el bote de tomate en el frigorífico? ¿Dónde se encuentra mi coche en esa foto del aparcamiento que me muestran? Los estudios realizados han revelado que los animales, desde los insectos a los humanos, aprenden sobre las relaciones probabilísticas y estadísticas en su entorno para guiar su sistema visual hacia la identificación correcta de un objeto dado. Por ejemplo, si se pide a voluntarios que encuentren un cepillo de dientes en un cuarto de baño, normalmente estos empiezan por mirar alrededor del lavabo, y no en el fondo del inodoro. Igualmente, si deseo encontrar el bote de tomate en el frigorífico, descartaré rápidamente objetos cuadrados o de otras formas que se alejen de la forma cilíndrica esperada para un bote, lo que me ayudará a identificarlo y encontrarlo con mayor facilidad. Así pues, las relaciones, entre otras, de forma y posición esperada de un objeto determinado son utilizadas por nuestros cerebros para identificarlo.

Los estudios sobre la capacidad visual realizados con voluntarios han revelado que, si el objeto se coloca en una posición inusual en la escena, resulta siempre más difícil encontrarlo ¿Qué sucede si el bote de tomate se fabrica de la talla de un pequeño salero, o si el cepillo de dientes se hace tan grande como una escobilla para el inodoro? ¿Son los seres humanos también mejores que las redes neuronales de inteligencia artificial en la identificación de objetos de tallas inesperadas?

Investigadores del Departamento de Psicología y Ciencias del Cerebro de la Universidad de Santa Bárbara, en California, en colaboración con científicos del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Ankara, en Turquía, deciden estudiar este tema. Los científicos en California sometieron a 60 voluntarios a la tarea de encontrar un objeto en una escena compleja que se mostraba en una pantalla de ordenador. Cada objeto se repitió tres veces en diferentes escenas, pero variando alguna característica, como su color. Tras indicarles en la pantalla el objeto que tenían que encontrar con una palabra que lo definía, los voluntarios disponían de un segundo para identificar el objeto y su posición.
Cuando los objetos que debían encontrar se mostraban con un tamaño mayor, pero inconsistente con el resto de los objetos de la escena. Por ejemplo, el rosal se mostraba con la talla de un árbol.

Los resultados mostraron que, a pesar de que la talla de los objetos que debían ser encontrados era mayor y estos ocupaban un mayor porcentaje de la escena, los voluntarios los identificaban mucho peor que cuando los objetos se mostraban con el tamaño esperado.

Por otro lado, cuando los científicos sometieron a tres redes neuronales de última generación (robots inteligentes) a la misma tarea, estas lo hicieron exactamente igual de bien o de mal cuando el objeto se mostraba con la talla normal que cuando se mostraba con el tamaño aumentado. Parece, por tanto, que las redes neuronales han superado también a los humanos en esta tarea visual.

Sin embargo, los científicos proponen que el cerebro humano ha adquirido la capacidad de aprender la talla de los diferentes objetos y utiliza esta información para localizarlos más rápidamente y descartar otros. Obviamente, en la Naturaleza y en la vida diaria no nos encontramos con manzanas del tamaño de sandías, ni con controles remotos del tamaño de teclados de ordenador. Si esta conclusión es correcta, como parece, son las redes neuronales las que aún tienen que recorrer un cierto camino para alcanzar las prestaciones de nuestro sistema visual en el mundo cotidiano, que es donde deben ser utilizadas.

Más información en el Blog de Jorge Laborda: Visión inteligente y redes neuronales

Referencias:
Eckstein et al., Humans, but Not Deep Neural Networks, Often Miss Giant Targets in Scenes, Current Biology (2017), http://dx.doi.org/10.1016/j.cub.2017.07.068

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