Un grupo de investigadores está tratando de hacer avanzar la inteligencia artificial dejando que un sistema computacional masivo analice millones de imágenes y decida por sí mismo qué significan. La computadora, ubicada en la Universidad Carnegie Mellon, es conocida como NEIL o Never Ending Image Learning.
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La idea es recrear el “sentido común”, que algunos dicen que es el menos común de los sentidos. La computadora empezó a mirar imágenes 24/7 desde julio, y de a poco ha empezado a relacionar esas imágenes entre sí. El proyecto está siendo financiado por la Oficina de Investigación Naval del Departamento de Defensa y por Google, que el año pasado ya había avanzado en computadores que reconocen objetos por sí solos.
NEIL analiza e identifica las formas y colores en las fotos, y luego trata de descubrir conexiones entre los objetos que observa. Por ejemplo, el sistema notó que las cebras tienden a estar en la sabana y que los tigres se parecen un poco a las cebras.
En cuatro meses, NEIL identificó 1.500 objetos y 1.200 escenas, y ha hecho 2.500 asociaciones. Algunas de esta asociaciones están equivocadas, como por ejemplo que el “rinoceronte puede ser un tipo de antílope”, y otras son simplemente raras, como por ejemplo que un “presentador de noticias puede parecerse a Barack Obama”.
Hacer que un computador genere sus propias asociaciones es diferente a programar una máquina para que realice una función muy bien o muy rápido. Los seres humanos tomamos decisiones en base a un gran grupo de suposiciones que tenemos en la mente, algo que las computadoras no pueden hacer.
Próximamente, NEIL analizará un amplio número de videos de YouTube para buscar conexiones entre objetos.
Ni la Oficina de Investigación Naval ni Google han dicho para qué quieren usar esta tecnología, pero podría utilizarse para analizar datos más rápido y quizás permitir que computadoras tomen decisiones en la guerra del futuro, por ejemplo.
Link: PhysOrg