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Imagen del superordenador Mare Nostrum, el cuarto más potente del mundo. EFE/MG
Tareas tan sencillas para el ojo humano como reconocer un número invertido, diferenciar ágilmente un perro de un gato o identificar entre miles de imágenes sólo las de niños de carne y hueso son desafíos complejos para las máquinas pero se está avanzando mucho tecnológicamente para superarlos.
Esa particularidad complica mucho a las máquinas el procedimiento de identificación de contenidos, que se han disparado en el mundo digital, ha añadido este experto, cuyo equipo ha participado en un experimento pionero para digitalizar de forma universal la computación cuántica analógica en un “chip” superconductor, un reto logrado en colaboración con los laboratorios de Google de computación cuántica, y que se ha publicado recientemente en la revista Nature.
Hasta el momento, explica este doctor en física, los sistemas de inteligencia “artificial” para reconocimiento de imágenes no ofrecen resultados absolutamente fiables aunque las tecnologías son cada vez más sofisticadas.
En los últimos cinco años, con el desarrollo del llamado “deep learning” que permite a las máquinas aprender por sí mismas de sus propios errores, se ha avanzado mucho en reconocimiento de datos incluso de los no estructurados y especialmente en las áreas de imágenes, voz y vídeo, ha precisado por su parte la experta Nuria Oliver, directora científica de Telefónica I+D.
Aunque ya existen máquinas que procesan millones de datos en segundos con resultados incluso más exactos que los de los humanos, ordenadores que compiten y vencen en juegos contra las personas y sistemas informáticos que componen música o analizan imágenes para determinar diagnósticos médicos complicados, todavía les resulta muy complejo interpretar el contenido de imágenes y vídeos, insisten los expertos.
Según Solano, hasta el momento, ninguna máquina puede distinguir imágenes con un margen de error cero de un gato o de un perro a partir del análisis de sus características morfológicas traducidas a números.
Diferenciar niños reales de estatuas
Tampoco parece posible a día de hoy que un sistema informático identifique, por ejemplo, qué imágenes de entre todas las existentes en la red son exclusivamente del pintor Pablo Picasso conversando con el ex presidente estadounidense John Kennedy o en cuáles aparecen madres reales con niños de carne y hueso y no adolescentes, o qué fotografías se corresponden con figuras de cuadros o simplemente estatuas.
Los resultados en la identificación de este tipo de datos son precarios en fiabilidad. “Entiendo que decisiones judiciales, comerciales o educativas serían muy polémicas hoy en día si se basaran únicamente en el reconocimiento de imágenes por una máquina automática sin intervención humana”, según el responsable del grupo de Tecnologías Cuánticas para las Ciencias de la Información de la UPV/EHU pionero en digitalización cuántica de algoritmos.
La computación cuántica podría resolver el problema, explica el experto. De hecho, Google ha invertido cien millones de dólares en el ordenador cuántico que se construye en la Universidad de Santa Bárbara para resolver diversos problemas importantes, entre ellos el de reconocimiento de imágenes, que es “uno de los retos computacionales actualmente más complejos”, ha asegurado Solano.
En este ámbito, la presidenta de IBM para España, Marta Martínez, ha destacado recientemente los esfuerzos de su compañía en el desarrollo de sistemas “cognitivos”, que buscan emular el razonamiento humano, así como los intensos trabajos de la compañía en temas de identificación visual y oral más allá de los retos ya conseguidos con el sofisticado Watson en el ámbito de la inteligencia “artificial”.
Análisis “inteligente” de la voz
En empresas españolas como Telefónica I+D, además del análisis de imágenes se está trabajando en proyectos de investigación de análisis de otros datos no estructurados, como la voz: no sólo en el ámbito de los contenidos (es decir, la transcripción automática) sino también en el modo de decirlos, el tono o el ritmo, con el uso de algoritmos que permiten incluso dilucidar el estado anímico del emisor.
La directora científica de Telefónica I+D ha precisado a Efefuturo que la exigencia de un margen de error cero en la identificación automática de imágenes no sería siempre determinante, aunque existan ámbitos en donde sí sea así.
Ha recordado que la inteligencia “artificial” ya supera a los humanos en tareas como la identificación de objetos en imágenes a partir del análisis de miles de ellas por las máquinas, y según el caso de uso, no se exigiría exactitud absoluta de interpretación.
El propio ser humano no es siempre exacto en la identificación de imágenes, que puede ver distorsionadas por una mala iluminación o por estar ligeramente cubiertas o veladas algunas de sus figuras, ha dicho.
Tradicionalmente, en sus orígenes, la búsqueda de imágenes o vídeos por parte de las máquinas ha sido a partir de etiquetas textuales asociadas con dicho contenido, en lugar del análisis de los contenidos que cada vez es más habitual, aunque todavía es un área emergente de investigación, añade la experta.EFE
