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Tecnologa| Mie, 06/22/2016 - 13:36

Tareas muy sencillas para el ojo

humano, an muy complejas para

las mquinas

Por: Amaya Quincoces Riesco Agencia EFE

Aunque se han logrado grandes avances, elreconocimiento de imgenes es un campo quetodava debe mejorar sustancialmente. La tcnicaconocida como deep learning es la esperanza.

Tareas tan sencillas para el ojo humano como reconocer un nmero

invertido, diferenciar un perro de un gato o identificar entre miles de

imgenes slo las de nios de carne y hueso son desafos complejos para

las mquinas, pero se est avanzando mucho tecnolgicamente para

superarlos.

A un computador hay que explicarle todos los datos del problema de

reconocimiento de imgenes en un idioma de "bits" y algoritmos para que

los comprenda y de forma algo torpe, explic Enrique Solano, director del

grupo de Tecnologas Cunticas para las Ciencias de la Informacin de la

Universidad del Pas Vasco en Bilbao (norte de Espaa). ( Lea "Un triunfo

para la inteligencia artificial que no se esperaba hasta dentro de 15 aos")

Esa particularidad complica mucho a las mquinas el procedimiento de

identificacin de contenidos, que se ha disparado en el mundo digital,

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aadi este experto, cuyo equipo ha participado en un experimento

pionero para digitalizar de forma universal la computacin cuntica

analgica en un "chip" superconductor.

Un reto logrado en colaboracin con los laboratorios de Google de

computacin cuntica, y que se ha publicado recientemente en la revista

Nature.

Hasta el momento, explica este doctor en fsica, los sistemas de

inteligencia "artificial" para reconocimiento de imgenes no ofrecen

resultados absolutamente fiables aunque las tecnologas son cada vez

ms sofisticadas.

En los ltimos cinco aos, con el desarrollo del llamado "deep learning"

que permite a las mquinas aprender por s mismas de sus propios

errores, se ha avanzado mucho en reconocimiento de datos incluso de losno estructurados y especialmente en las reas de imgenes, voz y video,

precis por su parte la experta Nuria Oliver, directora cientfica de

Telefnica I+D.

Aunque ya existen mquinas que procesan millones de datos en segundos

con resultados incluso ms exactos que los de los humanos, ordenadores

que compiten y vencen en juegos contra las personas y sistemas

informticos que componen msica o analizan imgenes para determinar

diagnsticos mdicos complicados, todava les resulta muy complejo

interpretar el contenido de imgenes y vdeos, insisten los expertos.

Segn Solano, hasta el momento, ninguna mquina puede distinguir

imgenes, sin margen de error, de un gato o de un perro a partir del

anlisis de sus caractersticas morfolgicas traducidas a nmeros.

Hoy tampoco parece posible que un sistema informtico identifique, por

ejemplo, qu imgenes de entre todas las existentes en la red sonexclusivamente del pintor Pablo Picasso conversando con el expresidente

estadounidense John F. Kennedy o en cules aparecen madres reales con

nios de carne y hueso y no adolescentes.

Los resultados en la identificacin de este tipo de datos son precarios en

fiabilidad. "Entiendo que decisiones judiciales, comerciales o educativas

seran muy polmicas hoy en da si se basaran nicamente en el

reconocimiento de imgenes por una mquina automtica sin intervencin

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humana", segn el responsable del grupo de Tecnologas Cunticas para

las Ciencias de la Informacin de la universidad vasca.

La computacin cuntica podra resolver el problema, explica el experto.

De hecho, Google ha invertido cien millones de dlares en el ordenador

cuntico que se construye en la Universidad de Santa Brbara para

resolver diversos problemas importantes, entre ellos el de reconocimiento

de imgenes, que es "uno de los retos computacionales actualmente ms

complejos", asegur Solano.

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