Los modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) ya pueden generar código informático y ayudar a descubrir nuevos medicamentos. Pero cuando se trata de reconocer objetos simples, aún tienen un largo camino por recorrer respecto a los pequeños ratones.
La visión del ratón, perfeccionada a lo largo de millones de años de evolución, sigue siendo más eficaz que los sistemas de reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial más potentes de la actualidad - Foto: Universidad de Deakin
Esa es la conclusión de un estudio publicado en la revista Patterns , en el que investigadores de la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) de Italia pidieron a un modelo de IA de reconocimiento de imágenes que intentara replicar la capacidad del ratón para reconocer imágenes rotadas, redimensionadas, y objetos parcialmente oscurecidos.
La visión del ratón es más 'eficiente y adaptativa' que la de la IA
El modelo de IA finalmente logró alcanzar las capacidades de procesamiento de imágenes del ratón, pero solo después de utilizar cada vez más recursos y potencia informática.
Reconocer el objeto en su posición original fue fácil tanto para la IA como para el ratón, pero cuando el objeto se transformó de diferentes maneras, los investigadores tuvieron que potenciar el rendimiento del modelo de IA para seguir el ritmo del ratón.
Los científicos dicen que sus hallazgos muestran que la visión del ratón, refinada durante millones de años de evolución, todavía es más efectiva que los sistemas de reconocimiento visual más poderosos de la actualidad.
La visión del ratón difiere de la de los humanos en varios aspectos notables. En primer lugar, como muchos otros mamíferos, los ojos de los ratones están ubicados a los lados de la cabeza, lo que les proporciona un campo de visión más amplio, una ventaja natural para detectar y evitar a los depredadores.
Más específicamente, investigaciones anteriores han demostrado que los ojos de los ratones pueden moverse en direcciones opuestas dependiendo de cómo inclinan la cabeza. Esto hace que parezcan "bizcos" cuando bajan la cabeza.
En el experimento, se entrenó a ratones para que reconocieran objetos en una pantalla al recibir recompensas. Cuando identifican correctamente el objeto objetivo, activan un sensor táctil.
Para comparar esta capacidad con la IA, los investigadores de SISSA crearon una red neuronal convolucional (CNN). Se trata de un modelo avanzado de aprendizaje profundo, considerado uno de los mejores sistemas de IA para el reconocimiento de imágenes. Está parcialmente modelado a partir de la corteza visual de los mamíferos.
La IA todavía tiene mucho que aprender
El modelo CNN utiliza un clasificador para reconocer objetos. La clase más básica puede manejar y definir características simples como contornos y contraste. Se agregan más capas para reconocer imágenes más complejas. Cada capa adicional requiere recursos adicionales y potencia computacional, de manera similar a como cuantas más capas tiene una lasaña, más ingredientes necesita.
Luego se pidió a este modelo CNN que reprodujera la capacidad del ratón para reconocer objetos en diversas condiciones. Al reconocer un objeto que no está oculto y en su posición normal, tanto el ratón como la IA lo hacen bien. Luego, la IA solo necesita utilizar su primera capa.
Pero cuando el objeto se gira o cambia de tamaño, la CNN necesita más capas y recursos para funcionar correctamente. Mientras tanto, los ratones aún pueden reconocer objetos consistentemente, incluso cuando el objeto está parcialmente oculto, algo con lo que la IA tiene dificultades.
Los investigadores concluyeron que la visión del ratón parece ser más flexible y adaptativa que el sistema de reconocimiento visual de la IA.
El estudio de la visión del ratón es un recordatorio de que los modelos de IA potentes son realmente impresionantes en algunas tareas específicas, pero aún no están libres de limitaciones.
A fines del año pasado, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, publicó un artículo en el que afirmaba que el mundo podría alcanzar la superinteligencia en “unos pocos miles de días”. El multimillonario Elon Musk también dijo que la IA superinteligente podría aparecer en 2025.
Pero ¿qué significan realmente esos hitos? Es cierto que los modelos de inteligencia artificial de gran tamaño han superado a algunos humanos en exámenes estandarizados de medicina y derecho. Sin embargo, la IA aún no puede realizar diagnósticos médicos formales sin la supervisión de un médico, y los abogados que utilizan documentos generados por IA han sido multados por contener información falsa.
Además, los sistemas de inteligencia artificial avanzados implementados en robots bípedos a menudo tienen dificultades para mantener el equilibrio. Y como muestra la investigación de SISSA, la IA todavía no parece ser capaz de alcanzar el mismo nivel de agudeza visual que los ratones. En otras palabras, la IA todavía tiene mucho que aprender, tanto de los humanos como de los animales.
Fuente: https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm
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