A pesar de los importantes avances realizados recientemente, los sistemas de visión artificial están muy por detrás de sus homólogos biológicos. Esto se aplica no solo a la velocidad del procesamiento de la información, sino también a la confiabilidad. El hecho es que el cerebro es capaz de reconocer objetos, independientemente de qué parte de él sea visible en ese momento. Y a veces incluso basándose en el contexto general. Esta es la forma en que los expertos estadounidenses enseñaron la IA.
Los científicos de la Universidad de California en Los Ángeles y la Universidad de Stanford son los responsables del desarrollo y su sistema puede ver el mundo que lo rodea gracias al mismo método que utilizamos. Según el personal editorial de Proceedings of the National Academy of Sciences, el sistema puede identificar objetos basándose solo en algunas de sus partes, que anteriormente no estaban disponibles para ninguna IA.
El proceso de aprendizaje de un nuevo método consta de tres etapas sucesivas. Una vez que se le pide al sistema que encuentre un objeto, rompe la imagen en pedazos más pequeños. La figura anterior muestra cómo el sistema identifica un objeto basándose en partes tan pequeñas. Luego, cada parte se analiza por separado y se identifican sus conexiones con otros objetos del cuadro general. Después de eso, la IA nuevamente "mira" la imagen completa e identifica qué partes de la imagen están relacionadas con el objeto original y cuáles no. Bueno, entonces la IA comenzó a entrenarse con numerosas fotos y videos tomados de la red.
En la etapa final, los científicos probaron el sistema en más de 9000 imágenes de personas y varios objetos y en todos los casos reconocieron lo que se requería al menos no peor que una IA con vasta experiencia, pero entrenada por el método "antiguo".
Vladimir Kuznetsov
