Científicos del Instituto de Problemas Matemáticos de Biología de la Academia de Ciencias de Rusia han creado una red neuronal que controla su "mirada" y busca objetos en una imagen percibida de la misma manera que lo hacen los órganos de la visión y el cerebro humano, según un artículo publicado en la revista Neural Networks.
"El modelo desarrollado ofrece una explicación simple e inesperada para un proceso cognitivo muy complejo de buscar y reconocer objetos en una imagen percibida por nuestros ojos", dice Yakov Kazanovich del Instituto de Problemas Matemáticos de Biología de la Academia de Ciencias de Rusia en Pushchino. Según él, la red neuronal creada por su equipo debería ayudar a los neurofisiólogos a comprender cómo funciona la visión humana real.
Durante los últimos diez años, cientos de programadores y docenas de grandes empresas de TI han creado innumerables sistemas de visión artificial capaces de reconocer varios objetos en una imagen percibida y clasificarlos. Los robots, los motores de búsqueda y los drones modernos pueden usar estos datos para una variedad de propósitos, por ejemplo, para sortear obstáculos o encontrar un cliente al entregar un paquete.
A pesar de los tremendos avances en esta área, los científicos aún no saben prácticamente nada sobre cómo funciona la visión humana y animal y cómo logramos clasificar y reconocer automáticamente incluso objetos que nunca antes habíamos visto.
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Por lo tanto, como dice Casanovic, muchas características de la conciencia humana, la percepción de la realidad y la visión siguen siendo un misterio para los neurofisiólogos y psicólogos. Por ejemplo, los científicos han estado discutiendo durante mucho tiempo sobre por qué una persona puede encontrar fácilmente objetos "contrastantes" en una gran variedad de otras estructuras que son diferentes a él, pero al mismo tiempo tiene dificultades para encontrar varias figuras ocultas en una pequeña cantidad de objetos similares.
Kazanovich y su colega Roman Borisyuk dieron un gran paso hacia la solución de este problema creando un sistema de inteligencia artificial que, al solucionar estos problemas, se comporta exactamente igual que una persona.
Su característica principal, como dicen los científicos, es que está formada por una multitud de estructuras relativamente independientes, los llamados "conjuntos", en los que las neuronas producen vibraciones especiales. Una de estas estructuras se convierte en una especie de "conductor" que controla el trabajo de los otros "conjuntos" y les asigna tareas, mientras que los otros conjuntos son esencialmente objetos que la red neuronal "ve" en la imagen.
Los "conjuntos" compiten constantemente entre sí por la influencia sobre el "conductor" y sobre el funcionamiento de toda la red neuronal en su conjunto. La forma en que se desarrolla esta competencia, como muestran los experimentos y cálculos de Casanovich, refleja casi idealmente el principio de la visión humana y es similar al "deslizamiento" de nuestra mirada sobre la imagen cuando buscamos objetos de diferentes grados de "contraste".
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Este modelo, esperan los científicos, ayudará a los neurofisiólogos no sólo a encontrar estructuras similares en los cerebros de humanos y monos, sino también a comprender cómo funcionan, lo que nos acercará a la creación de sistemas de visión artificial "naturales".
