El nuevo algoritmo que han desarrollado en la Brigham Young University ha llamado mucho nuestra atención durante los últimos días.
El reconocimiento de objetos por parte de ordenadores hasta ahora
se centraba mucho en un aprendizaje de la inteligencia artificial de la máquina
en la cual la participación por parte del ser humano era esencial. Con el
tiempo el ordenador aprendía a diferenciar objetos y era capaz de ganar cierta
autonomía.
Ahora,
el humano está según estos desarrolladores en condiciones de dar las premisas y
herramientas para que la propia máquina
identifique objetos por sí misma y sea capaz de comprender las diferencias entre un tipo y otro.
El ingeniero Dah-Jye Lee, comenta
“Este método es muy similar a otros algoritmos de precisión de reconocimiento
de objetos, pero, no necesitamos que los seres humanos se involucren. No tienes
que reinventar la rueda cada vez, solo reutilizarla.”
Lee compara
la idea con la de enseñar a un niño la diferencia entre un perro y un gato. En
vez de intentar explicar la diferencia, enseñamos al niño la imagen de ambos
animales y ellos aprenden por su cuenta a distinguirlos. Pues el algoritmo hace
exactamente lo mismo, en vez de decirle al ordenador a que mirar para
distinguir los dos objetos, ellos simplemente le proporcionan una serie de
imágenes y el aprende por sí solo.
El nivel de acierto que se logra
con el nuevo algoritmo es muy alto,
rozando en la mayoría de los casos el 100%, y siendo especialmente sorprendente
incluso al identificar objetos del mismo tipo, por ejemplo tipos de peces.
Fuentes:
No hay comentarios:
Publicar un comentario