Un grupo de investigadores pertenecientes a la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts se han inspirado en las técnicas de análisis genético para construir un sistema de visión artificial. El equipo ha demostrado que -hoy por hoy- la mejor manera de construir un sistema de visión artificial efectivo y de bajo costo es utilizar el hardware específicamente creado para los videojuegos.
A pesar de lo que suponían los investigadores hace 20 o 25 años atrás, los ordenadores siguen siendo bastante idiotas a la hora de comprendernos. Se estimaba que para el año 2000 los ordenadores serían capaces de reconocer el lenguaje hablado y los gestos de las personas, haciendo innecesarios periféricos como el ratón o el teclado. Lo cierto es que hoy, casi 10 años más tarde, seguimos tecleando y destrozando nuestras muñecas a fuerza de arrastrar un ratón sobre el escritorio. Otras áreas relacionadas, como la visión artificial, tampoco han hecho avances tan significativos como se creía. Luego de algunos éxitos modestos, que hicieron suponer que el reconocimiento de formas y objetos estaba a la vuelta de la esquina, caímos en un estancamiento del que parece que demoraremos siglos en salir. El problema es, obviamente, que los procesos neuronales involucrados en el reconocimiento visual de objetos distan mucho de ser algo simple y resultan bastante difíciles de imitar.
Sin embargo, algunos avances recientes han hecho renacer las esperanzas de que -por fin- los ordenadores sean capaces de “ver”. Los investigadores David Cox de Harvard y Nicolás Pinto del Massachusetts Institute of Technology (MIT) se han unido para buscar la forma de que finalmente los ordenadores puedan procesar la información visual y convertirla en datos utilizables, de la misma forma en que el cerebro humano procesa este tipo de información. Su trabajo, básicamente, ha consistido en crear un sistema artificial basado en la “ingeniería inversa” del mecanismo biológico que posee nuestro cerebro para esta tarea. A diferencia de otros intentos similares, Cox y Pinto no se han limitado a procesar un modelo cada vez, sino que han encarado una aproximación semejante a la utilizada en las técnicas de muestreo de biología molecular, en los que una gran cantidad de organismos (o compuestos) se analizan en paralelo para encontrar a los que tienen una propiedad en particular.
En lugar de utilizar un caro supercomputador, los investigadores construyeron un poderoso sistema de cómputo, capaz de operar en paralelo, a partir un puñado de modernos procesadores gráficos (Graphics Processing Unit o GPU). Según los especialistas, este enfoque permitirá aplicar los resultados de la investigaron a áreas especificas como la identificación de rostros, el seguimiento de un objeto, la detección de patrones y el reconocimiento de gestos. Parece que, finalmente, el hardware -aunque originalmente haya sido concebido para jugar- ha llegado a ser lo suficientemente poderoso como para permitir a nuestros ordenadores contemplar su entorno y entender de que se trata lo que están mirando.
