Miras una imagen de un círculo negro en una cuadrícula de puntos circulares. Parece un agujero grabado en un trozo de material de malla blanca, aunque en realidad es una imagen plana y estacionaria en una pantalla o en un trozo de papel. Pero tu cerebro no lo comprende así. Como en una experiencia alucinatoria de bajo nivel, tu mente se dispara; percibiendo la imagen estática como la boca de un túnel negro que avanza hacia ti.
Contenido
- Una ventaja evolutiva
- La visión artificial está mejorando
- Una prueba de Turing para la visión artificial
- Usa tu ilusión
- Lograr la visión general
Respondiendo a la verosimilitud del efecto, el cuerpo comienza a reaccionar inconscientemente: las pupilas del ojo se dilatan para permitir más luz, tal como se ajustarían si estuvieras a punto de sumergirte en la oscuridad para garantizar la mejor iluminación posible. visión.
El efecto en cuestión fue creado por Akiyoshi Kitaoka, psicólogo de la Universidad Ritsumeikan de Kobe, Japón. Es una de las docenas de ilusiones ópticas que ha creado a lo largo de su dilatada carrera. (“Me gustan todos”, dijo, respondiendo a la pregunta de Digital Trend sobre si tiene un favorito).
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Esta nueva ilusión fue objeto de una investigación publicada recientemente en la revista Fronteras en Neurociencia Humana. Si bien el artículo se centra firmemente en las respuestas fisiológicas humanas al nuevo efecto (que resulta que aproximadamente el 86 por ciento de nosotros experimentará), el El tema general también puede tener mucha relevancia cuando se trata del futuro de la inteligencia artificial, como uno de los investigadores estaba ansioso por explicar a Digital Tendencias.
Una ventaja evolutiva
Algo anda mal con tu cerebro. Al menos, esa es una conclusión fácil que se puede sacar de la forma en que el cerebro humano percibe las ilusiones ópticas. ¿Qué otra explicación hay para una imagen estática bidimensional que el cerebro percibe como algo totalmente diferente? Durante mucho tiempo, la psicología dominante pensó exactamente eso.
"Al principio la gente pensaba: 'Está bien, nuestro cerebro no es perfecto... No siempre lo hace bien'. Eso es un fracaso, ¿verdad?". dicho Bruno Laeng, profesora del Departamento de Psicología de la Universidad de Oslo y primera autora del estudio mencionado. "Las ilusiones en ese caso eran interesantes porque revelarían algún tipo de imperfección en la maquinaria".
El cerebro no tiene forma de saber qué hay [realmente] ahí afuera”.
Los psicólogos ya no los ven así. En todo caso, investigaciones como ésta resaltan cómo el sistema visual no es simplemente una simple cámara. La ilusión óptica del “agujero ilusorio en expansión” deja claro que el ojo se ajusta a la luz y la oscuridad percibidas, incluso imaginadas, en lugar de a la energía física.
Lo más significativo es que muestra que no sólo registramos tontamente el mundo con nuestros sistemas visuales, sino que en su lugar, realice una serie continua de experimentos científicos para obtener una ligera visión evolutiva. ventaja. El objetivo es analizar los datos que se nos presentan y tratar de abordar los problemas de forma preventiva antes de que se conviertan en problemas.
"El cerebro no tiene forma de saber qué hay [realmente] ahí afuera", dijo Laeng. “Lo que está haciendo es construir una especie de realidad virtual de lo que podría haber ahí fuera. Hay un poco de conjeturas. En este sentido, podemos pensar en el cerebro como una especie de máquina probabilística. Puedes llamarlo un bayesiano máquina si quieres. Se trata de utilizar alguna hipótesis previa y tratar de probarla todo el tiempo para ver si funciona”.
Laeng da el ejemplo de nuestros ojos haciendo ajustes basados únicamente en la impresión de la luz del sol: incluso cuando se ve a través de una capa de nubes o un dosel de hojas. Por si acaso.
“Lo que importa en la evolución no es que sea cierto [en ese momento], sino que sea probable”, continuó. “Al contraer la pupila, tu cuerpo ya se está adaptando a una situación que es muy probable que suceda en un corto período de tiempo. Lo que pasa [si de repente sale el sol] es que quedas deslumbrado. Deslumbrado significa incapacitado temporalmente. Eso tiene enormes consecuencias tanto si eres una presa como si eres un depredador. Pierdes una fracción de segundo en una situación particular y es posible que no sobrevivas”.
No es sólo la luz y la oscuridad lo que nuestros sistemas visuales necesitan hacer conjeturas. Piense en un partido de tenis, donde la pelota viaja a gran velocidad. Si basáramos nuestro comportamiento exclusivamente en lo que el sistema visual recibe en un momento dado, nos quedaríamos atrás de la realidad y no devolveríamos la pelota. "Podemos percibir el presente aunque estemos realmente estancados en el pasado", afirmó Laeng. “La única manera de hacerlo es prediciendo el futuro. Suena un poco como un juego de palabras, pero eso es todo en pocas palabras”.
La visión artificial está mejorando
Entonces, ¿qué tiene esto que ver con la visión por computadora? Potencialmente todo. Para que un robot, por ejemplo, pueda funcionar eficazmente en el mundo real, necesita poder realizar este tipo de ajustes sobre la marcha. Las computadoras tienen una ventaja cuando se trata de su capacidad para realizar cálculos extremadamente rápidos. Lo que no tienen son millones de años de evolución de su lado.
Sin embargo, en los últimos años la visión artificial ha avanzado enormemente. Pueden identificar rostros o modos de andar en transmisiones de video en tiempo real, potencialmente incluso en grandes multitudes de personas. Herramientas tecnológicas y de clasificación de imágenes similares también pueden reconocer la presencia de otros objetos, mientras Los avances en la segmentación de objetos permiten comprender mejor el contenido de diferentes escenas. También se han logrado avances significativos en lo que respecta a la extrapolación de imágenes 3D a partir de escenas 2D, lo que permite a las máquinas "leer" información tridimensional, como la profundidad, de las escenas. Esto acerca la visión por computadora moderna a la percepción de la imagen humana.
Sin embargo, todavía existe un abismo entre los mejores algoritmos de visión artificial y los tipos de capacidades basadas en la visión que la inmensa mayoría de los humanos son capaces de llevar a cabo desde una edad temprana. Si bien no podemos articular exactamente cómo realizamos estas tareas basadas en la visión (para citar al erudito húngaro-británico Michael Polanyi, “podemos saber más de lo que podemos decir”), aún así somos capaces de realizar una impresionante variedad de tareas que nos permiten aprovechar nuestra vista con una variedad de funciones inteligentes. maneras.
Una prueba de Turing para la visión artificial
Si los investigadores e ingenieros esperan crear sistemas de visión por computadora que funcionen al menos a la par con el sistema visual Habilidades de procesamiento del cerebro de software húmedo, construir algoritmos que puedan comprender las ilusiones ópticas no es un mal comienzo. punto. Como mínimo, podría resultar una buena forma de medir qué tan bien funcionan los sistemas de visión artificial en nuestro propio cerebro. Puede que no sea la respuesta a la mítica Inteligencia artificial general, pero podría ser la clave para desbloquear General Vision.
“Si alguien desarrollara, algún día, un sistema visual artificial que cometiera los mismos errores de percepción ilusorios "Si lo hacemos, en este punto sabrás que están [logrando] una buena simulación de cómo funciona nuestro cerebro", dijo Laeng. dicho. “Sería una especie de prueba de Turing. Si tienes una red artificial que se deja engañar por la ilusión como la nuestra, entonces estaríamos muy cerca de comprender el cálculo subyacente del cerebro mismo”.
Canción de Yi-Zhe, lector de Visión por Computador y Aprendizaje Automático en el Centro de Procesamiento de Señales y Habla de la Visión de la Universidad de Surrey en el Reino Unido, está de acuerdo con la hipótesis. "Pedir a los algoritmos de visión que comprendan las ilusiones ópticas como un tema general es de gran valor para la comunidad", dijo a Digital Trends. “Va más allá del enfoque comunitario actual de pedir a las máquinas que [reconozcan], al ir más allá [y] pedirles a las máquinas que razonen. Este impulso [representaría] un importante paso adelante hacia la 'Visión General', donde es necesario dar cabida a las interpretaciones subjetivas de los conceptos visuales”.
Usa tu ilusión
Hasta la fecha, ha habido algunas investigaciones limitadas hacia este objetivo, aunque aún se encuentra en una etapa relativamente temprana. Nasim Nematzadeh, investigador con un doctorado. en Inteligencia Artificial y Robótica-Modelos de visión de bajo nivel, es una persona que tiene trabajo publicado sobre este tema.
“Creemos que una mayor exploración del papel de los modelos simples de tipo gaussiano en el procesamiento retiniano de bajo nivel y el núcleo gaussiano en la etapa temprana [neural profunda redes], y su predicción de la pérdida de la ilusión perceptiva, conducirá a técnicas y modelos de visión por computadora más precisos”, dijo Nematzadeh a Digital Trends. "[Esto podría] contribuir a modelos de mayor nivel de procesamiento de profundidad y movimiento y generalizarlos a la comprensión por computadora de imágenes naturales".
¡Mover círculos inmóviles (ilusión óptica)!
Max Williams, un investigador de IA que ayudó a compilar un conjunto de datos de miles de imágenes de ilusiones ópticas para los sistemas de visión por computadora, expone la relación entre la visión general y las ilusiones ópticas de manera más sucinta: “Las ilusiones existen porque nuestros ojos y cerebros realizan un trabajo desordenado y Proceso ad hoc para extraer una escena visual de un campo de luz que de otro modo sería incomprensible, creado por un mundo físico del que estamos casi completamente aislados”, dijeron a Digital. Tendencias. "No creo que sea posible crear un sistema visual lo suficientemente expresivo como para ser considerado 'percepción' y que además esté libre de ilusiones".
Lograr la visión general
Para ser claros, lograr una Visión General para la IA a nivel humano (o mejor) no consistirá simplemente en entrenarlos para reconocer ilusiones ópticas estándar. Ninguna capacidad hiperespecífica para, digamos, decodificar las ilusiones del Ojo Mágico con una precisión del 99,9% en 0,001 segundos va a sustituir millones de años de evolución humana.
(Curiosamente, la visión artificial ya tiene su propia versión de ilusiones ópticas en forma de modelos contradictorios, que pueden hacer que se confundan – como en un ejemplo alarmante – un Tortuga de juguete impresa en 3D para un rifle. Sin embargo, estas no producen los mismos beneficios evolutivos que las ilusiones ópticas que funcionan en humanos).
Aún así, lograr que las máquinas comprendan las ilusiones ópticas humanas y respondan a ellas como lo hacemos nosotros podría ser una investigación muy útil.
Y una cosa es segura: cuando General Vision AI es logrado, caerá en el mismo tipo de ilusiones ópticas que nosotros. Al menos, en el caso del Agujero Ilusorio en Expansión, el 86% de nosotros.
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