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Investigadores permiten que computadoras se enseñen a sí mismas el sentido común

[02/12/2013] Aunque algunas personas podrían pensar que se están volviendo más tontas al navegar por imágenes de gatos que tocan el piano o de perros que juegan en la nieve, una computadora está haciendo lo mismo pero se está volviendo más inteligente.
Un cluster de computadoras que está corriendo el llamado Never Ending Image Learner en la Universidad Carnegie Mellon funciona las 24 horas del día, los siete días de la semana, buscando en Internet imágenes, estudiándolas por su cuenta y construyendo una base de datos visual. El proceso, señalan los científicos, está dando a las computadoras una creciente cantidad de sentido común.
Las imágenes son la mejor forma de aprender propiedades visuales, sostuvo Abhinav Gupta, profesor de investigación asistente del Instituto de Robótica de la Carnegie Mellon. Las imágenes también incluyen mucha información de sentido común acerca del mundo. Las personas aprenden por sí mismas y, con este programa, esperamos que las computadoras también lo hagan.
Las computadoras han estado corriendo el programa desde finales de julio, analizando unas tres millones de imágenes. El sistema ha identificado 1.500 tipos de objetos en medio millón de imágenes, y 1.200 tipos de escenas en cientos de miles de imágenes, de acuerdo a la universidad.
El programa ha aprendido 2.500 asociaciones a partir de miles de instancias.
Gracias a los avances en la visión de las computadoras que permite que el software identifique y etiquete los objetos que encuentra en las imágenes y reconozca colores, materiales y posiciones, el cluster de Carnegie Mellon está entendiendo mejor el mundo visual con cada imagen que analiza.
El programa también se encuentra configurado para permitir que una computadora realice asociaciones de sentido común, como que los edificios son verticales en lugar de estar de lado; que las personas comen comida, y que los carros se encuentran en los caminos. Las computadoras están aprendiendo todas las cosas que las personas dan por hecho, sin que alguien se los diga.
Las computadoras no siempre saben cómo y qué enseñar a las computadoras, señaló Abhinav Shrivastava, estudiante de doctorado en Robótica de la universidad y jefe de investigación del programa. Pero los humanos son buenos diciendo a las computadoras cuándo se encuentran equivocadas.
Por ejemplo, un humano tiene la necesidad de decirle a la computadora que pink (rosado en inglés) no solo es en nombre de una cantante sino también de un color.
Aunque los científicos de la computación han intentado anteriormente enseñar a las computadoras las diferentes asociaciones del mundo real, compilando datos estructurados para ellas, el trabajo ha sido siempre demasiado vasto para enfrentarlo exitosamente. La universidad notó que tan solo Facebook tiene más de 200 mil millones de imágenes.
La única forma en que las computadoras pueden escanear suficientes imágenes para entender el mundo visual es permitirles que lo hagan ellas mismas.
Lo que hemos aprendido en los pasados cinco a 10 años sobre la investigación en la visión de la computadora es que mientras más datos se tengan, mejor es la visión de la computadora, indicó Gupta.
El programa de aprendizaje de computadoras de la Universidad Carnegie Mellon es apoyado por Google y la Oficina de Investigación Naval.
Sharon Gaudin, Computerworld (EE.UU.)